大学英语四级词汇解析:带例句的关键能力讲解

下载需积分: 50 | DOC格式 | 1.53MB | 更新于2024-07-27 | 194 浏览量 | 5 下载量 举报
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"大学英语四级词汇表_带例句提供了全面的四级考试核心词汇,并配以实际语境中的例句,旨在帮助考生更好地理解和记忆单词,提升英语水平。" 大学英语四级考试是针对中国大学生的一项重要的英语能力测试,词汇量的积累是备考的关键环节。这份词汇表特别强调了每个单词的实际应用,通过例句展示了单词在句子中的用法,有助于学习者加深对词汇含义的理解,同时锻炼他们在具体情境中运用词汇的能力。 1. **冠词(a)**: 冠词"a"用于单数可数名词前,表示"一"或"每一"的意思。例如:"I work eight hours a day." 这句话表明每天工作八小时。 2. **动词(abandon)**: 动词"abandon"表示"丢弃"、"放弃"或"抛弃"。如"I was obliged to abandon that idea." 表示被迫放弃某个想法,"He abandoned his wife." 则描绘了遗弃伴侣的行为。 3. **名词(ability)**: 名词"ability"指"能力"、"能耐"或"本领",如"He has the ability to do his job well." 强调个人具备做好工作的能力。 4. **形容词(able)**: 形容词"able"意为"有能力的"或"出色的",如"I shall be able to go tomorrow." 表示预计明天能够去,"He is an able man." 称赞某人非常能干。 5. **介词(about)**: 介词"about"可以表示"关于"或"在...周围",如"Tell me something about your trip." 提醒对方分享旅行的相关情况,"Something unusual is about to happen." 表示即将发生不寻常的事情。 6. **介词/副词(above)**: 可以表示"在...上面"或"高于",如"Above all, I love Mark Twain." 指出最喜欢马克·吐温,"Our plane is flying above the clouds." 描述飞机在云层之上。 7. **副词(abroad)**: 副词"abroad"可指"(在)国外",如"He is determined to go abroad to pursue his further study." 表明决定出国深造,也可以表示"到处",如"He's never been abroad." 表示从未出国。 8. **名词(absence)**: 名词"absence"意味着"缺席"、"不在场"或"缺乏",如"He was always absence in his mind." 描述其常常心不在焉的状态。 这个词汇表涵盖了从基础的冠词到复杂的动词、名词、形容词等各类词性,每个单词都配以例句,使学习者能在语境中学习和练习,是备考四级英语的有效工具。通过反复阅读和模仿这些例句,可以提升词汇的记忆效果,提高英语的综合运用能力。

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四六级在大学bai各类考试中占有相当du重要的地位。在大四在校签订单位的时候,绝大多zhi数公司都有英语要求:通dao过四级。真正进入社会以后,随着现在英语的普及,很多地方,很多事情,都会用到英语,具有一定的英语水平,能够让你在工作中出色不少。 大学英语四六级对毕业后求职的重要性: 关系到能不能拿到毕业证 我不敢说全国,最起码在广东,重本的211和985的名牌大学,大部分四六级证书是和毕业证挂钩的。可能还没到就业,万一你的全国英语四级考试达不到425分,你就拿不到你的毕业证书。所以四六级你说重不重要? 是一半企业的敲门砖 (1)随着大学生毕业人数的增长,社会面临的就业压力越来越大,企业为了挑选人才,国企和外企一般都会把四六级证书作为一个最低的门槛。 (2)虽然说全国英语四六级证书只是一张纸,并不能证明一个人的英语水平,但是四级的合格线设在425分对于国内大学生英语要求还是比较低的。所以如果你没有通过英语四级的证书,很多企业在筛选简历时就会把你直接out了。 (3)可以说如果你没有通过大学英语四六级的考试,你的前途就暗淡了一半,很多企业都不会为你敞开大门。当然,如果你有关系的话什么证书都是扯淡。 海外合作是大势所趋 (1)现在这个社会,海外人员越来越多,海外合作的公司也越来越多,走在街上,说不定一天能遇到好几个问路的外国人。所以如果你没有能证明你英语能力的一纸证书,你很难向公司证明你的外语水平和能力。 (2)在北上广深,就连现在的计程车司机也有一定的英语基础,否则生意就很难做下去。所以说在日常生活中,我们也有很多机会和外国人打交道,在这个海外合作是大势所趋的年代,英语能力更为重要。
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from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') # 种子词列表 seed_words = ['个人信息', '隐私', '泄露', '安全'] # 加载微博用户文本语料(假设存储在weibo1.txt文件中) with open('output/weibo1.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: corpus = f.readlines() # 预处理文本语料,获取每个中文词汇的词向量 corpus_vectors = [] for text in corpus: # 使用BERT分词器将文本分成词汇 tokens = tokenizer.tokenize(text) # 将词汇转换为对应的id input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # 将id序列转换为PyTorch张量 input_ids = torch.tensor(input_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(input_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) corpus_vectors.append(avg_pooling.numpy()) # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 similarity_threshold = 0.8 privacy_words = set() for seed_word in seed_words: # 将种子词转换为对应的id seed_word_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokenizer.tokenize(seed_word)) # 将id序列转换为PyTorch张量,并增加batch size维度 seed_word_ids = torch.tensor(seed_word_ids).unsqueeze(0) # 使用BERT模型计算种子词的词向量 with torch.no_grad(): outputs = model(seed_word_ids) last_hidden_state = outputs[0][:, 1:-1, :] avg_pooling = torch.mean(last_hidden_state, dim=1) seed_word_vector = avg_pooling.numpy() # 计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度 for i, vector in enumerate(corpus_vectors): sim = cosine_similarity([seed_word_vector], [vector])[0][0] if sim >= similarity_threshold: privacy_words.add(corpus[i]) print(privacy_words) 上述代码运行后报错了,报错信息:ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改?

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