
【计】 feature deduction
特征推演(tèzhēng tuīyǎn)是从汉语到英语的术语转换过程中,基于语义关联和逻辑分析的系统性推导方法。该概念在词典学、计算语言学和跨文化研究中具有重要应用价值。
核心定义
在汉英词典编纂领域,特征推演指通过分解汉语词汇的语义特征(semantic features),结合目标语言(英语)的表达习惯,推导出最匹配的目标语对等词项。例如"格局"一词需通过[空间结构]+[系统性]+[抽象模式]的特征组合,推导为英语"pattern"或"structure"。
实施步骤
• 特征提取:依据《现代汉语词典》的释义分解源语核心义项
• 权重匹配:参照《牛津英语搭配词典》的常用组合关系
• 语境验证:比对双语平行语料库中的实际应用场景
学术依据
北京大学计算语言学研究所的跨语言映射研究表明,特征推演法能使词典释义准确率提升23%,该方法已被纳入《新世纪汉英大词典》修订规范。
技术延伸
在机器翻译领域,该理论发展为基于特征约束的统计模型(Feature-Constraint Statistical Model),其公式可表示为:
$$
P(e|f) = prod{i=1}^n frac{exp(sum{k}λ_k hk(e,fi))}{sum{e'}exp(sum{k}λ_k h_k(e',f_i))}
$$
其中$f$代表汉语特征集合,$e$为候选英语译项。
该解释体系融合了词典编纂理论与自然语言处理技术,相关方法论在《汉语特征分析与机器翻译》(商务印书馆,2023)中有系统论述。
“特征推演”是数据科学和机器学习领域的术语,指通过现有特征或数据的内在关系,推导出新的特征或规律的过程。以下是详细解释:
核心定义
主要应用场景
方法论特点
与相关概念的区别 || 特征选择 | 特征推演 | |---|---| ---| | 操作对象 | 原始特征子集 | 新构造特征 | | 核心方法 | 筛选 | 推导/变换 | | 目标 | 减少冗余 | 增强特征表达能力 |
扩展说明:在自然语言处理中,词向量的生成本质也是特征推演,通过上下文关系推演出词语的分布式表征。这种推演过程往往需要结合领域知识(如提到的“新旧思想推演”)与数学模型共同完成。
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