词语的感情色彩

本文介绍了词语按感情色彩分为褒义词、中性词、贬义词,并探讨了这些词语在不同语境中的灵活运用,特别是贬词褒用和褒词贬用的现象。

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词语的感情色彩
2009年10月22日
  
词语中按感情色彩来分,有褒义词、中性词、贬义词。有些词表明说话人对有关人和事物的赞美、喜爱、褒扬,称之为“褒义词”,如“英雄、烈士、牺牲、忠诚、慷慨、漂亮、雄伟、壮丽、和平、幸福、聪明、成果、果断”等;有些词表明说话人对有关人和事物的轻蔑、厌恶、贬斥,称之为“贬义词”,如“奸诈、走狗、勾结、巴结、虚伪、马虎、懒惰、肮脏、丑陋、愚蠢、卑劣、后果、武断”等;还有很多词,既没有褒义词,又没有贬义色彩,它们是中性词,如“山脉、河流、集体、理由、感觉、结论、奔跑、信念、留恋、面貌、讨论、结果、决断”等。
    但是,某些褒义词和贬义词(包括中性词)在某种特定的语境中,它们的感情色彩不是一成不变的,而是会发生很大的变化。下面主要谈谈贬义词的褒用和褒义词的贬用。
    贬词褒用有些贬义词靠与其他词语配合,在一定的语境中,变贬为褒:
    例句:“几个女人失望,也有些伤心,各人在心里骂看自己的狠心贼。“(孙犁《荷花淀》)
    句中的“狠心贼“原指”心硬如铁,不顾亲情的、心肠狠的男人“,是贬词;但在文中,用在荷花淀的几个淳朴的农妇的身上,却全无恶意,反而更能表达”几个女人“对忙于战斗,离家别妻的丈夫的爱,正合了”“打是亲,骂是爱”这句常言,也与我们平时时常说的“鬼丫头“、”楞小子“之类同工异曲,表达了一种亲昵情感。
    可见,贬词褒用,屡见不鲜,它有助于表达特定语境中的赞美,喜爱之情。当然,有一点必须指出,贬词褒用,一定要注意语言声合,不可就用或滥用,因为它毕竟是临时赋以褒义色彩。
    例句:即异想天开,又实事求是,科学工作者正是以这种特有的风格和态度不断地去探索宇宙中无穷的奥秘。
    分析:异想天开(贬义)指想法很不切实际,非常奇怪。但是用在这个语境中,科学工作者往往就需要这种大胆猜测、想象的思维。
    例句:“我国儿童的狡猾的眼光察觉,她爱我们,并没有存心要打的意思。”(魏巍《我的老师》)
    这句中,‘狡猾’一词,本含贬义,但在课文中,在特定的语境中,为了突出蔡芸芝老师的温柔、慈爱,为了写出孩子的天真无邪、机灵调皮,用上了“狡猾”一词,进一步突出了孩子的善于观察,心无惧意,反映了师生之间的融洽......
    例句:这是一颗怎样固执又怎样简单的心啊!(席慕容《贝壳》)
    分析:“固执”和“简单”本是贬义词,可在这里是指“一颗执着而简单的心”的心,变为褒义了。
  中性词是针对词语的感情色彩而言的,不仅仅是形容词,动词、名词都可以,它专指褒义、贬义词语之外不能体现特殊情感倾向的词,即中性感情色彩的词语。 骄傲的贬褒用法
    [b]褒义用法:[/b]小明去市里参加数学竞赛,得了第一名,我真为他骄傲!
    [b]贬义用法:[/b]小红期末考试得了98分,就骄傲的不得了。
    [b]例如[/b]:发动、保护、结果、害怕 科学
### Python 中的文字识别与词语处理 #### 使用 PyMuPDF 进行 PDF 文本提取 PyMuPDF 是一个功能强大的 PDF 处理库,能够高效地从 PDF 文件中抽取文本。通过安装此库并编写简单的脚本即可实现基本的 OCR 功能。 ```python import fitz # 导入 PyMuPDF 的别名 def extract_text_from_pdf(file_path): document = fitz.open(file_path) text = "" for page_num in range(len(document)): page = document.load_page(page_num) text += page.get_text() return text.strip() pdf_file = "example.pdf" extracted_text = extract_text_from_pdf(pdf_file) print(extracted_text) ``` 上述代码展示了如何利用 `fitz` 提取指定路径下 PDF 文件内的全部纯文本内容[^1]。 #### 利用 NLTK 和 spaCy 实现自然语言处理 (NLP) 对于更复杂的 NLP 任务如分词、标注、解析等,则推荐使用专门设计用于此类工作的工具包——NLTK 或者 SpaCy。这两个框架都提供了丰富的 API 接口来帮助开发者轻松完成各种语义分析工作。 ##### 安装必要的依赖项: ```bash pip install nltk spacy python -m spacy download en_core_web_sm ``` ##### 示例:基于 Spacy 的简单命名实体识别程序 ```python import spacy nlp = spacy.load('en_core_web_sm') text = """Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion""" doc = nlp(text) for ent in doc.ents: print(ent.text, ent.label_) ``` 这段代码会输出给定字符串中存在的所有命名实体及其类别标签[^2]。 #### 结合 PaddlePaddle 开展情感分类项目 如果目标是在 Python 环境里构建一个可以理解人类感情色彩的应用程序的话,那么借助百度开源的人工智能平台 PaddlePaddle 将是一个不错的选择。该平台上预训练好的模型可以直接应用于新数据集之上而无需过多调整参数设置。 首先按照官方指南安装好环境之后就可以加载相应的中文情感分析模型来进行预测了。 ```python from paddlehub import Module module = Module(name='senta_bilstm') result = module.sentiment_classify(text="这家餐厅的服务态度非常好") print(result) ``` 以上就是关于 Python 下几种常见文字识别以及词语处理方式介绍。
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