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基于语料库的四字格口译策略研究 ——以2014-2023年两会总理记者会为例

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基于语料库的四字格口译策略研究 ——以2014-2023年两会总理记者...

作者：万齐方南昌大学

学位级别：硕士

由于口译活动具有正式性和保密性的要求,汉英口译学习中涉及的口译实战文本往往以正式、公开的领导人发言或讲话居多,其发言或讲话中常常出现许多短小精炼、音韵和谐的四字格表达。四字格作为汉语独有的表达形式和语言符号蕴含着丰富的... 详细信息

由于口译活动具有正式性和保密性的要求,汉英口译学习中涉及的口译实战文本往往以正式、公开的领导人发言或讲话居多,其发言或讲话中常常出现许多短小精炼、音韵和谐的四字格表达。四字格作为汉语独有的表达形式和语言符号蕴含着丰富的文化内涵,如何将四字格的内涵及时准确完整地口译出来是口译学习中的一大难题。因此,通过语料库研究找出四字格口译在翻译技巧、方法和策略上的特点和规律,对于四字格口译理论和实践的深入与完善意义非凡。本研究以2014年至2023年十年间总理在两会记者会中所使用的四字格及其官方口译材料为样本,建立四字格及其官方口译表述的双语平行语料库,通过对原文语料和译文语料进行分类,以文献阅读和案例分析为基础归纳译文语料所使用的口译策略,聚焦翻译技巧、翻译方法和翻译策略的使用情况。基于语料库所显示的不同类别四字格口译策略的分布特点,总结各类四字格口译适宜采取的策略,为破解四字格口译难题提供参考。研究发现:首先,近一半四字格口译时未使用翻译技巧,其余四字格中增译和转换技巧的使用最为频繁;其中增译多用于专用术语,转换则多用于四字成语。其次,四字格口译所使用的翻译方法以直译为主、意译为辅;其中直译多用于专用术语,意译则多用于四字成语。最后,70%以上的四字格并未使用明显的翻译策略,剩余的绝大部分四字格则使用归化策略,异化策略仅在专用术语的口译中稍占上风。以上结果说明,不同类型的四字格在口译策略的使用上存在一定的偏向性,特定的翻译技巧、方法和策略在四字格口译中存在着一定的普遍性。口译学习者和教学者应转变先入为主的判断和千篇一律的理论套用模式,提升对汉语四字格的认识,充分了解四字格类别及不同类别四字格倾向的口译策略,在教学过程中适当地融入四字格口译策略的对比教学,使口译学习者获得足够的口译语料及策略储备并且懂得如何在不同情境中选择恰当的四字格口译策略及表达方式,为四字格的口译质量和口译活动的完整流畅性提供现实支撑和基础保障。

关键词：四字格口译策略语料库总理记者会

语篇分析理论在高中英语阅读理解“七选五”教学中的应用探究

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校园英语 2024年第6期 46-48页

作者：万齐湖北省武昌实验中学

解答高中英语阅读理解“七选五”题目，学生需依据文本语篇特征，剖析文本篇章结构和句际关系，运用语篇知识，从七个选项中选出最佳选项。该题型对学生的语篇分析能力有较高的要求，因此教师在教学中应该注重培养学生的语篇分析能力。... 详细信息

解答高中英语阅读理解“七选五”题目，学生需依据文本语篇特征，剖析文本篇章结构和句际关系，运用语篇知识，从七个选项中选出最佳选项。该题型对学生的语篇分析能力有较高的要求，因此教师在教学中应该注重培养学生的语篇分析能力。笔者通过问卷调查了解到学生解答“七选五”题型的痛点，通过教学模式革新试图提高学生对阅读理解“七选五”题目的解题能力，同时通过访谈了解学生对于将语篇分析理论应用于“七选五”教学的看法和收获，通过深入探讨语篇分析理论的应用，帮助学生更好地理解分析英语文本，提高其阅读理解的水平。

关键词：语篇分析七选五教学模式探究

铁路盾构隧道智能建造技术及其分级评价方法研究

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铁道标准设计 2024年

作者：吕刚王同军刘建友王万齐中铁工程设计咨询集团有限公司中国国家铁路集团有限公司中国铁道科学研究院集团有限公司

随着信息化、自动化和人工智能技术的发展，智能建造已逐渐成为隧道工程发展的主流趋势。为了指导铁路盾构隧道智能建造技术的开展，在总结我国铁路隧道智能建造的实践经验、吸纳国内外各行业智能建造的最新科研成果的基础上，提出铁路... 详细信息

随着信息化、自动化和人工智能技术的发展，智能建造已逐渐成为隧道工程发展的主流趋势。为了指导铁路盾构隧道智能建造技术的开展，在总结我国铁路隧道智能建造的实践经验、吸纳国内外各行业智能建造的最新科研成果的基础上，提出铁路盾构隧道智能建造的原则和目标，从隧道勘察、设计、施工、建管四方面制定盾构隧道智能建造的基本要求，明确盾构隧道智能建造的基本含义、原则和目标，制定盾构隧道智能建造的分级方法和标准，构建盾构隧道智能建造可视化智能管理平台，为盾构隧道智能建造提供了分级分步实现的路径。

关键词：铁路隧道盾构隧道智能建造分级评价方法智能管理平台

基于知识图谱的铁路工程实体信息表达方法与应用

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铁道建筑 2024年第5期64卷 157-162页

作者：刘泽洋王万齐卢文龙中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

为解决铁路工程实体在多种标准下的铁路实体单元粒度不一致、语义异构性突出的问题,提出一种基于知识图谱的铁路工程实体信息表达方法并进行了应用场景研究。通过梳理铁路现有标准以及结构化和非结构化数据文档,从铁路桥梁与隧道工程出... 详细信息

为解决铁路工程实体在多种标准下的铁路实体单元粒度不一致、语义异构性突出的问题,提出一种基于知识图谱的铁路工程实体信息表达方法并进行了应用场景研究。通过梳理铁路现有标准以及结构化和非结构化数据文档,从铁路桥梁与隧道工程出发,定义了铁路工程实体的本体模型分类体系,并采用自上而下的方式逐步建立知识图谱本体,形成了铁路工程实体集成表达知识图谱的本体层。通过Aho-Corasick等算法建立编码的Jena推理规则库,将EBS(Engineering Breakdown Structure)、IFD(International Framework for Dictionaries)和工程量清单编码与知识图谱本体进行挂接,实现了铁路工程实体的编码映射。在此基础上,搭建Jena-Fuseki服务器与Bentley二次开发插件结合的架构体系,设计了多种功能模块,基于铁路工程实体知识图谱实现了信息抽取与应用。实现了在多源异质性的铁路工程信息模型背景下,基于知识图谱满足铁路工程实体的统一表达和精准映射与应用。

关键词：知识图谱铁路工程编码映射知识推理二次开发

基于改进RandLA-Net的铁路桥梁点云构件级分割方法

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中国铁路 2024年第4期 42-48页

作者：吴承文王万齐卢文龙中国铁道科学研究院研究生部北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081

随着无人机和激光扫描技术的快速发展,点云数据成为铁路桥梁施工进度管理的重要信息源。桥梁构件级结构的精细分割是施工进度监测和工期评估的关键步骤。为此,提出基于RandLA-Net改进的铁路桥梁点云构件级分割方法。首先,顾及自注意力机... 详细信息

随着无人机和激光扫描技术的快速发展,点云数据成为铁路桥梁施工进度管理的重要信息源。桥梁构件级结构的精细分割是施工进度监测和工期评估的关键步骤。为此,提出基于RandLA-Net改进的铁路桥梁点云构件级分割方法。首先,顾及自注意力机制,捕捉离散点之间的全局上下文语义关系,并嵌入位置编码块,增强点的位置特征;其次,根据输入特征动态调整权重或池化操作,改进注意力池化模块,使网络集中关注输入数据的特定区域,自适应地聚合来自相邻点的信息。结果表明,该方法在实际处理铁路桥梁点云数据集时,比RandLA-Net的平均交并比提升了2.4%,具有良好的分割性能。

关键词：三维点云深度学习语义分割铁路工程数据注意力机制点云数据

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黑龙江省政府推动绿色农业发展研究

黑龙江省政府推动绿色农业发展研究

作者：万齐昊哈尔滨商业大学

学位级别：硕士

习近平总书记指出,推进农业绿色发展是农业发展观的一场深刻革命。绿色农业是我国可持续发展理念的重要体现,引领着农业前进的方向,并成为了各级政府工作中不可忽视的议题。为实现绿色农业的战略目标,黑龙江省政府需积极发挥向导作用,... 详细信息

习近平总书记指出,推进农业绿色发展是农业发展观的一场深刻革命。绿色农业是我国可持续发展理念的重要体现,引领着农业前进的方向,并成为了各级政府工作中不可忽视的议题。为实现绿色农业的战略目标,黑龙江省政府需积极发挥向导作用,改善农业生产条件,加强环境保护与治理,鼓励农业向绿色化方向发展。从绿色农业视角,依据绿色农业、可持续发展、低碳、服务型政府理论,综合运用文献分析、问卷调查、比较分析、定性分析等方法,对黑龙江省政府推动绿色农业发展现状进行了描述;揭示了绿色农业发展规划缺乏长效推动、绿色农业体系协作能力弱、绿色农业产地生态环境保护监管力度不够、绿色农业扶持资金不足等问题,绿色农业发展的配套政策不完善、绿色农业协作共管体系不健全、绿色农业产地生态环境保护能力薄弱、绿色农业资金扶持力度不够等问题的成因;参照日本政府出台相关政策保障绿色农业发展、韩国政府加强低碳农业体系建设、德国政府加强生态环境保护力度、美国政府完善绿色农业财政扶持政策等国外和福建省政府推进农业绿色发展规划、河南省政府健全低碳农业工作机制、云南省政府提升农业污染防治水平、安徽省政府加强低碳农业政策引导等国内的有益经验,得出完善绿色农业发展规划、完善权责体系、提升污染防治能力、加大资金投入等对黑龙江省政府的启示。在此基础上,提出了通过实施绿色农业发展战略、健全绿色农业法律制度体系、健全绿色农业财政补贴制度来统筹规划完善绿色农业发展政策机制;通过明确绿色农业发展相关部门权责分工、完善各部门间绿色农业协同合作机制、建立绿色农业信息共享机制来明确绿色农业协调共管权责体系;通过推动秸秆综合利用、加大绿色农业投入品减量力度、提升农村生活废弃物和污水处理水平来加强绿色农业产地环境保护与治理;通过加强协调拓展资金来源、提高绿色农业财政支撑水平、推动财政金融协同支持来健全绿色农业资金渠道等具有较强针对性和可操作性的对策,以期为黑龙江省政府推动绿色农业发展提供参考,促进农业绿色发展进入新时代。

关键词：绿色农业服务型政府政府职能

模数一体化平台赋能下的智能高铁2.0关键技术展望

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中国铁路 2024年第7期 1-6页

作者：王同军王万齐李平卢文龙中国国家铁路集团有限公司北京100844 中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所北京100081 中国铁道科学研究院集团有限公司科技和信息化部(总工室) 北京100081

依托京张高铁重大工程,中国铁路融合应用多项数智化技术形成智能高铁1.0成套技术,并推广应用到多条新建线路。随着建造、装备、运营等领域智能化应用的不断深入,对模型、数据一体化共享和分析的需求日益迫切。分析模数一体化的内涵及关... 详细信息

依托京张高铁重大工程,中国铁路融合应用多项数智化技术形成智能高铁1.0成套技术,并推广应用到多条新建线路。随着建造、装备、运营等领域智能化应用的不断深入,对模型、数据一体化共享和分析的需求日益迫切。分析模数一体化的内涵及关键,提出由模数汇聚层、模数存储层、模数管理层、模数计算层、模数聚合层等构成的模数一体化平台总体架构,并展望工程智能勘察及生成式设计、全专业智能施工、铁路工程数字孪生、CR450智能动车组、新一代铁路专用移动通信(5G-R)、多源信息感知、传输与融合分析的运营安全防护、基于位移的全行程智能服务(MaaS+)、区域路网的智能综合调度、动车组轮轨一体化智能维修等领跑型关键技术和多项创新型关键技术,可为数字铁路建设、智能高铁2.0科技攻关提供指导和借鉴。

关键词：智能高铁2.0 模数一体化平台数智化数字铁路

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主题方面共享的领域主题层次模型

软件学报 2024年第4期35卷 1790-1818页

作者：万常选张奕韬刘德喜刘喜平廖国琼万齐智江西财经大学信息管理学院江西南昌330013 华东交通大学软件学院江西南昌330013 江西省高校数据与知识工程重点实验室(江西财经大学) 江西南昌330013

层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且... 详细信息

层次主题模型是构建主题层次的重要工具.现有的层次主题模型大多通过在主题模型中引入nCRP构造方法,为文档主题提供树形结构的先验分布,但无法生成具有明确领域涵义的主题层次结构,即领域主题层次.同时,领域主题不仅存在层次关系,而且不同父主题下的子主题之间还存在子领域方面共享的关联关系,在现有主题关系研究中没有合适的模型来生成这种领域主题层次.为了从领域文本中自动、有效地挖掘出领域主题的层次关系和关联关系,在4个方面进行创新研究.首先,通过主题共享机制改进nCRP构造方法,提出nCRP+层次构造方法,为主题模型中的主题提供具有分层主题方面共享的树形先验分布;其次,结合nCRP+和HDP模型构建重分层的Dirichlet过程,提出rHDP(reallocated hierarchical Dirichlet processes)层次主题模型;第三,结合领域分类信息、词语语义和主题词的领域代表性,定义领域知识,包括基于投票机制的领域隶属度、词语与领域主题的语义相关度和层次化的主题-词语贡献度;最后,通过领域知识改进rHDP主题模型中领域主题和主题词的分配过程,提出结合领域知识的层次主题模型rHDP_DK(rHDP with domain knowledge),并改进采样过程.实验结果表明,基于nCRP+的层次主题模型在评价指标方面均优于基于nCRP的层次主题模型(hLDA,nHDP)和神经主题模型(TSNTM);通过rHDP_DK模型生成的主题层次结构具有领域主题层次清晰、关联子主题的主题词领域差异明确的特点.此外,该模型将为领域主题层次提供一个通用的自动挖掘框架.

关键词：层次主题模型领域分类信息词语语义主题关联关系层次化的采样过程领域主题层次

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基于深度学习的篇章级事件抽取综述

计算机学报 2024年

作者：胡蓉万常选万齐智刘德喜刘喜平江西财经大学计算机与人工智能学院江西财经大学数据与知识工程江西省高校重点实验室

篇章级事件抽取是自然语言处理的重要任务且富有挑战，当前涌现了很多优秀的研究成果。尽管国内外存在少量篇章级事件抽取综述，但存在一些局限：(1) 从文献采用的具体技术或任务步骤等对现有研究成果进行分类，未深入分析现有研究成果... 详细信息

篇章级事件抽取是自然语言处理的重要任务且富有挑战，当前涌现了很多优秀的研究成果。尽管国内外存在少量篇章级事件抽取综述，但存在一些局限：(1) 从文献采用的具体技术或任务步骤等对现有研究成果进行分类，未深入分析现有研究成果间的关联与区别，未深刻理解现有研究成果分别致力于解决什么问题；(2) 简单介绍现有数据集，未能正确认识每个数据集的特点及带来的任务挑战。由于每个数据集侧重点不同，研究者们致力于解决不同的问题，因此现有梳理方式未能清晰地展示不同数据集下不同研究问题的研究进展。为此，本文重新梳理篇章级事件抽取的2个(子)任务的研究成果。首先，针对2个任务，分别明确任务目标，分析解决任务的基本思路，总结现有研究进展(基于什么数据集解决了哪些问题)。然后，总结对应数据集的特点，归纳任务面临的挑战，再深入分析具体研究方法，并图示化展示推进情况。最后，结合有待继续攻破的问题，讨论篇章级事件抽取未来发展趋势。

关键词：篇章级事件抽取人工智能数据集深度学习