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81.
姜蕾 《东北师大学报(哲学社会科学版)》2009,(6)
框架转换理论可以成功解读幽默言语理解和认知过程中的语义跃迁.使用定性的分析方法,通过对一定数量的英汉语幽默语料的分析,发现框架转换出现在词、句、段乃至篇章等各个层面的幽默言语中.结合乖讹论和关联理论,将幽默理解的信息加工过程划分为三个阶段:建立初始框架、启动框架转换和合成颠覆性新框架、最终完成释话过程的语义跃迁和幽默解读. 相似文献
82.
幽默在我们的日常生活中起着非常重要的作用,古往今来,许多专家和学者都从不同的角度和学科对幽默进行了研究。本论文将从语用学的角度入手,首先讨论格莱斯的合作原则及其在言语幽默中的应用,然后以关联理论为依据,从认知的层面解释言语幽默现象,揭示幽默的制笑机制。 相似文献
83.
关联理论照应下的英汉姓名翻译中的文化缺省与补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
基于关联理论,文章探讨了英汉姓名翻译过程中文化意象传递时出现的文化缺省现象,总结了英汉姓名翻译中导致文化缺省的因素。文化缺省应该补偿,补偿方式应灵活选择,以寻找最佳关联,传达原文意图,尽力使译文受体欣赏到原语所特有的异国情调和文化内涵。 相似文献
84.
关联理论的翻译观揭示了语码转换的本质。在语码转换的过程中,关联性起着决定性的作用。关联理论对于以实现AIDA功能为目的的广告翻译的翻译原则和应该采取的翻译策略具有强大的解释力。语篇重构作为一种对原文的结构和语言形式进行较大幅度的改动的翻译方法,是实现广告功能对等,使译出语符合译入语市场消费行为和译入语行文习惯,从而实现外来广告的本土化的主要翻译策略。 相似文献
85.
论英语完成体现时关联的意义 总被引:1,自引:0,他引:1
贾学勤 《烟台大学学报(哲学社会科学版)》2001,14(3):352-356
现时关联作为英语完成体固有的语义特征得到了语言学界大多数学者的肯定,但对现时关联的意义却一直缺乏明确的界定和解释.英语完成体的结构特征是描述事件在一定时段中的持续,持续有两种方式,即事件自身持续和事件以转态结果或静态经历意义持续.现时关联的产生是由人类的时空观观照事件持续的必然结果,现时关联的意义就是完成体所描述事件的持续对他事物在参照时点产生的影响. 相似文献
86.
本文根据关联理论观点,从认知角度出发解释了人们言语交际中违反CP的情况.以往提到CP的违反,人们往往会用PP来进行补充解释,然而有些情况无法运用PP做出合理解释.本文运用关联理论中最佳关联的观点,根据语境效应与处理努力合理平衡来解释违反CP的话语的产生与理解,为深入理解言语交际提供了新的依据. 相似文献
87.
于伟昌 《广州大学学报(社会科学版)》2001,(12)
本文从广度和深度两个方面探讨关联理论对语言交际的解释力。关联理论为解释交际活动开辟了一条新的途径,但是关联理论主要说明话语的理解过程,忽略话语的生成过程,未能覆盖整个交际过程;而且,关联理论过分强调关联,不太重视语言的经济原则,对关联性的界定不够科学。 相似文献
88.
姜海清 《盐城师范学院学报》2000,20(2):94-97
对比分析和翻译之间的关系是双向的.一方面,某一具体话语片断的翻译可以为对比分析提供数据.另一方面,对比分析又可以解释翻译过程中所遇到的困难.在应用对比分析过程中,我们可以把对比语篇学作为基础,把语义区分理论作为滤器,通过对比、分析,确定等值翻译. 相似文献
89.
语用学对修辞研究的启示 总被引:7,自引:0,他引:7
何自然 《暨南学报(哲学社会科学版)》2000,22(6):38-44
语用学和修辞学是相互有密切联系但又相互不同的两个学科,各有自己的研究对象。在许多方面语用学得益于修辞学的进步,反过来,语用学的发展,特别是语用学理论的一些新发展,对丰富修辞学理论和实践又有一定的意义,有助于修辞研究取得更丰硕的成果。本文从介绍语用学开始,看看这门学科是否会对修辞学理论的丰富和发展起一点启示的作用。 相似文献
90.
Feature selection (FS) is one of the most powerful techniques to cope with the curse of dimensionality. In the study, a new filter approach to feature selection based on distance correlation is presented (DCFS, for short), which keeps the model-free advantage without any pre-specified parameters. Our method consists of two steps: hard step (forward selection) and soft step (backward selection). In the hard step, two types of associations, between univariate feature and the classes and between group feature and the classes, are involved to pick out the most relevant features with respect to the target classes. Due to the strict screening condition in the first step, some of the useful features are likely removed. Therefore, in the soft step, a feature-relationship gain (like feature score) based on the distance correlation is introduced, which is concerned with five kinds of associations. We sort the feature gain values and implement the backward selection procedure until the errors stop declining. The simulation results show that our method becomes more competitive on several datasets compared with some of the representative feature selection methods based on several classification models. 相似文献