14、说话者信念在确定重音位置中的作用

说话者信念在确定重音位置中的作用

1 重音位置决策因素分析

说话者在选择重音位置时,受到多种理性因素的影响。当某些项在总收益(B)中所占比例较小时,相关条件接近 1.0;反之,这些项的差异会对条件产生较大影响。当介词重读成本($D_s^p$)与说话者不匹配成本($D_s^m$)的差异很小时,从避免重读介词的策略($\sigma_2$)转向避免不匹配成本的策略($\sigma_1$)几乎是等价交换,只有当名词短语(NP)很可能是已知信息时,才有动力进行这种转变。

从说话者成本与听话者成本的角度来看,如果$D_s^p - D_s^m$不比听话者不匹配成本大很多,那么只有在 NP 很可能是已知信息时,才会使用产生这种成本的策略。相反,当介词重读成本在 B 中占比很高,而说话者和听话者的不匹配成本在 B 中占比很低时,只要 NP 是已知信息的可能性略高于未知信息,采用避免生产成本的合并策略就是可取的。

2 不同策略组合分析

2.1 策略组合关系

  • $\langle\sigma_2, \tau_3\rangle$ 等价于 $\langle\sigma_2, \tau_2\rangle$,在相同情况下主导其所在行。但 $\langle\sigma_2, \tau_3\rangle$ 在其所在列占主导的条件较为特殊且不直观,讨论其形成纳什均衡的条件意义不大。而且,在 $\langle\sigma_2, \tau_2\rangle$ 不能成为帕累托占优的情况下,$\langle\sigma_2, \tau_3\rangle$ 也不可能成为帕累托占优。当两者都是(弱)帕累托占优时,在行为上无法区分它们。
  • $\lan
深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别与函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理与滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值与真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练与验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解与异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层与正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验与季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值