14、词语意义与语法空间中的位置

词语意义与语法空间中的位置

在语言的世界里,词语的意义以及其在语法空间中的位置是非常值得探讨的话题。

词语意义与替换

传统观点认为,真正重要的是词语的意义而非词语本身。所以,当两个词语意义相同时,我们可以相互替换使用。这就仿佛为词语设定了一个“位置”,只要将具有相同意义的词语放在这个“位置”上,替换就可行了。

不过,在诗歌中,这种替换就不那么简单了。比如在研究自由落体定律时,用“速度”替代“速率”,或者用希伯来字母替代“v”,也许不会造成太大影响。但要是在诗歌里用符号“A”替换某个词语,并解释“A”具有该词语的意义,这就如同皱眉却声称表达的是友好微笑的意思,显得格格不入。

再假设我们决定在脑海中用一个新词语替代“红色”,那如何表明这个新词语占据了“红色”的位置呢?又是什么决定了词语的“位置”呢?要是我们想同时用新词语替换语言里的所有旧词,怎么知道新词语在何处对应着旧词呢?有人可能会认为是心理意象为词语保留了“位置”,就好像心理意象有个“钩子”,把词语挂在这个“钩子”上,词语就有了“位置”。但当我们回忆词语的“位置”时,我们到底在回忆什么呢?

我们还可以约定,在英语里总是用“non”替代“not”,再用“not”替代“red”。这样,“not”仍在语言中,但“non”的用法就如同之前的“not”,而“not”的用法则与之前不同了。其实,我们可以把“意义”看作词语在语法中的“位置”。

名称意义与承载者

改变国际象棋棋子的形状,或者把马当作国王,这和词语意义的改变有相似之处。如果把木质小马当作国王棋子,怎么表明它就是国王呢?这时谈论意义的改变是很合适的。

需要明确的是,名称的意义并非

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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