浅谈高考语文字形辨析题解答技巧

字形辨析一直是众多高考考区语文考题中的热点,各考区考查此项内容时所坚持的原则是"常见、耳熟能详、使用频率高",所涉内容不偏不怪,以常见易错字为主;考查的重点往往不在书写上,而在"形近误写"和"音同误写"汉字的辨析上。下面,笔者试从如何准确辨析字形的角度,略举实例,和读者共同探讨部分常见易错汉字的辨析技巧。     

古代通俗小说情节衍变及其研究视角

通常来说,小说情节衍变乃源自作家本人的艺术修改,包括增、删、调、改等等,研究者通过不同版本的文本比较,可以探知小说家在思想情感、创作水平及文学观念诸方面的变化轨迹,这在西方小说或中     

从“唯才是举”到九品中正——魏晋之际的“才”、“德”之辩

曹魏王朝倡导"唯才是举"原则,但是也并非完全放弃对儒家道德价值的追求,不仅有限度地恢复汉代选举制度,而且设置专门机构加以监督。特别是文帝创设九品官人法,通过制度化的中正制度,力求达到"德"与"才"价值取向的平衡。西晋是九品中正制确立的关键时期,但是西晋朝臣有关废九品中正制的灼见,是西晋政治腐败和统治危机的曲折反映。     

古麋子国辨考

岳阳市城区及其近郊地域,春秋时期确曾出现过麋子国,建有麋子国城。从文字训古学的角度考证,＂麋＂、＂麇＂在字义上本是同一物类,在崇尚图腾的上古时代,＂麋＂、＂麇＂乃是以鹿属动物为图腾标志的同一部落。历史文献记载为＂麋＂或认为＂麋＂、＂麇＂相通。北魏郦道元《水经注》记有麋湖、麋湖口;唐初陆德明《经典释文》释＂麇＂为＂九伦文,獐也,本又作麋,亡悲反＂。乃是＂麋＂、＂麇＂相通的权威观点。宋代祝洙《新编方舆胜览》、王象之《舆地纪胜》、罗泌《路史》,明代弘治《岳州府志》、《湖广图经志书》等皆记为＂麋＂。其他佐证资料则有地名信息资料、姓氏信息资料、地下发掘资料和文人诗文等。《左传》中＂麇＂即有多种别字、讹字;后世误刻的＂麋＂,＂穈＂,当是＂麋＂字之误,而非＂麇＂字之误。     

疑古与信古——从郭店竹简本《老子》出土回顾本世纪关于老子其人其书的争论

本文就 1 993年 1 0月在湖北荆门郭店出土的战国中期楚墓竹简中甲、乙、丙三组《老子》抄本 (1 998年 5月正式刊行 ) ,结合 1 973年冬在湖南长沙马王堆出土的帛书《老子》,对本世纪二、三十年代在“古史辨”思潮影响下 ,学术界关于老子其人其书的时代、真伪等问题展开的那场聚讼 ,进行了回顾与反思。论述了聚讼的缘起、过程 ;论辩双方的立场、观点 ;以及由于地下出土新资料而引出的新结论。最后 ,文章总结了一些研究方法上的经验教训     

顾亭林《山东考古录》考释

关于顾亭林《山东考古录》的成书，《四库全书》及《续山东考古录》孔宪庚等学者序皆认为其是《山东通志》的“遗稿本”，完成于《山东通志》之后。据笔者考证，《山东考古录》成书时间为顺治十八年，而《山东通志》实际上是初修于康熙十二年，明显晚于《山东考古录》。同时，通过《山东考古录》与《日知录》初刻本、三十二卷本及《日知录集释》、《日知录刊误》内容的详细勘比，对《山东考古录》的几处阙误进行了校正，可以进一步认识《山东考古录》和《日知录》的关系。     

六朝诗赋观考辨——以《文赋》、《文章流别论》、《文选》、《文心雕龙》为中心

陆机《文赋》提出"诗缘情而绮靡,赋体物而浏亮。"辨析这一命题的理论内涵,考察其来龙去脉,既可以追溯诗赋观的源流,又可以厘清六朝人与汉人诗赋观的异同,还可以初步勾勒这两个时期诗赋辨体的情状。     

论同义连言词的内部构型特征

古代训诂学家早就注意到同义连言词现象,并提出了一些有价值的见解。文章试图运用现代词汇语义学的有关理论,初步考察其内部构型特征为:组成同义连言词的两个语素在组合发生之前只在某一个义位或相对应的几个义位上具有同义关系,当这两个有N项相同义位的语素组合成同义连言词时就有产生N项意义的可能;增字释词偶然组合而成的同义连言词会强化其相同的义位;组成同义连言词的两个语素在组合后由于语义渗透而产生临时的或历时的新义位。这一探求对古注误释的辨识、古注训诂方法等故训实践具有一定参考价值。     

浅析中国古代权利概念的缺失

“义利之辨”是中国古代一个经久不衰的话题,关于它的讨论在中国延续了两千年。中国古代文化中“义利之辨”中的“利”并非是指我们现在所讲的权利;中国古代的特殊的社会结构导致权利主体的缺失;和谐的价值追求阻碍了权利观念的萌发;强烈的道德主义倾向扼杀了权利观念。     

代价敏感的GEP分类算法实现

在数据挖掘领域中,通常以分类精度作为分类算法效果的评估标准。这一标准是建立在假设任意一实例被误分类为任意类时都具备同样代价的基础上的。当此假设不成立时,直接使用传统分类方法就无法取得良好的分类和预测效果。针对这一问题,通过改进编解码方法以及在适应度函数中集成样本的不同误分类代价,提出了一种基于基因表达式程序设计的代价敏感分类算法(CSC-GEP),并在三个UCI数据集上对该算法进行了测试,实验结果表明CSC-GEP是一种有效的代价敏感分类算法。