胡壮麟《语言学教程》术语索引概览:关键知识点提炼

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《语言学教程》(胡壮麟)术语索引是一本深入解析语言学概念的专业教材,提供了丰富的词汇和理论框架。以下是部分内容的详细解释: 1. **缩写词** (abbreviation):在语言学中,缩写词是指通过简化或合并单词的一部分来形成的新词形式,常用于简化表达。 2. **Abercrombie(阿伯克龙比)**:这可能是书中引用的一位学者或理论家,他在章节10.3.2中可能提及了特定的语言学观点或理论。 3. **抽象性** (abstractness):涉及语言的抽象层面,如语法、语义等,研究语言如何表达概念和思想的抽象特征。 4. **重音** (accent):语言中的音调或强度变化,用于区分词义或强调特定部分,章节2.4.4和2.4.5详细探讨了不同的重音类型和功能。 5. **准确性** (accuracy):衡量语言使用的精确度,包括语音、语法和语义的正确程度,11.6.4节可能讨论了评估语言学习或分析的精确标准。 6. **宾格** (accusative):句子中接受动作的对象,不同的语言有不同的宾格标记和用法,4.1.1部分涉及了这一语法现象。 7. **成就测试** (achievement test):教育心理学中的评估手段,用于测量个体在特定学科领域的知识和技能水平,11.6.3章节可能与语言教学评估相关。 8. **声学语音学** (acoustic phonetics):研究声音如何转化为可理解的语言信号的学科,章节1.7.1介绍了该领域的主要内容。 9. **习得** (acquisition):指个体在自然或教学环境中习得语言的过程,6.1.2部分详细阐述了语言习得的理论和实证研究。 10. **首字母缩写词** (acronym):由几个单词的首字母组成的缩写词,常见于科技和专业术语中,3.3.1部分解释了这一概念。 11. **动作过程** (action process):可能指语言交际中的动态过程,包括说话者意图的表达、理解和响应,12.2.3章节探讨了与之相关的概念。 12. **施事者** (actor)和**受事者** (addressee):在交际中发送消息和接收消息的人,分别对应4.4.2和1.4章节,9.4.1处可能有更详细的定义和应用。 13. **形容词** (adjective):修饰名词的词汇,用于描述或限定其性质,3.1.2和4.1.1处讲述了形容词在语法中的角色。 14. **附加成分** (adjunct):在句子中提供额外信息的词语或短语,它们不是句子的核心结构,但对意义有所贡献,12.2.3中讨论了这类结构的特性。 15. **副词** (adverb):修饰动词、形容词或其他副词的词汇,帮助表达时间和方式等意义,3.1.2部分详述了副词的功能。 16. **词缀** (affix):可以附加在词根前或后改变词义或词性的部分,3.2.1部分介绍了词缀的分类和作用。 17. **词缀移位** (affix hopping):一种形态变化现象,指词缀在词形变化中的移动,4.3.1部分讨论了这种语法现象。 18. **词缀化** (affixation):通过添加词缀形成新词的过程,7.1.4部分可能涉及了不同语言中词缀化的具体例子。 19. **塞擦音** (affricate):一种语音现象,由一个辅音和一个元音短暂地结合发音,2.4.3和2.4.5部分讨论了这类音素的特点。 20. **一致性** (agreement):指语法结构中词与词之间的相互配合,例如主谓一致或名词和形容词的性数一致,4.1.3部分可能解释了这个概念。 此外,书中还涵盖了如**所有格** (address form)、**听者** (addressee)和**说者** (addresser)等概念,以及**比喻创造** (analogical creation)、**同位语** (anaphor)、**同指关系** (anaphoric reference)等修辞手法。此外,书中还涉及到应用社会语言学、美国描写语言学、美国英语和美洲原住民语言的研究、美国结构主义以及其他相关理论流派。 《语言学教程》提供了广泛且深入的语言学知识,无论是在理论研究还是教学中,都是理解和掌握语言学的重要参考资料。
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。