前后文内关键字英文解释翻译、前后文内关键字的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 KWIC

分词翻译：

前的英语翻译：

former; forward; front; preceding; priority
【医】 a.; ante-; antero-; fore-; pro-; proso-; ventri-; ventro-

后的英语翻译：

after; back; behind; offspring; queen
【医】 meta-; post-; retro-

文的英语翻译：

character; civil; gentle; language; paint over; writing

内的英语翻译：

inner; inside; within
【医】 end-; endo-; ento-; in-; intra-

关键字的英语翻译：

key word
【计】 K; keyt; keyword; keywords

专业解析

在汉英词典编纂与语言分析中，“前后文内关键字”指特定词汇在具体语境（context）中承载核心语义或功能的关键词。其含义需结合语境动态解析，以下是专业角度的分层阐释：

一、术语定义与核心属性

语言学定义
“关键字”（Keyword）在语境中承担信息锚点作用，其语义受邻近词汇、句法结构及语篇目标共同约束。例如，“打”在“打电话”中译为 "make a call"，在“打篮球”中译为 "play basketball"，语义由宾语决定（Halliday, Language as Social Semiotic, 1978）。
动态语义网络
关键字与前后文构成语义网络。如“硬”在“硬件”（hardware）中表物理属性，在“硬任务”（difficult task）中表抽象难度，需依赖搭配词实现语义定位（Sinclair, Corpus, Concordance, Collocation, 1991）。

二、词典编纂的关键功能

歧义消解机制
汉英词典通过例句呈现关键字的多义性。以“运行”为例：
- 计算机领域："The program runs smoothly"（程序运行）
- 交通领域："Trains operate on schedule"（列车运行）
  （参考：Oxford Chinese Dictionary, 2010）
文化负载词转化
关键字如“关系”需在语境中区分：
- 社会连接："social connections"（例：职场关系）
- 逻辑关联："correlation"（例：因果关系）
  （Kramsch, Language and Culture, 1998）

三、翻译的认知处理模型

根据关联理论（Sperber & Wilson, 1986），译者需通过三步解码关键字：

语境框定：识别文本类型（如科技/文学）
搭配筛选：分析关键词的语法依存关系
意图映射：还原作者的交际目的

例：“开发”在技术文档译作 "develop"（软件开发），在自然资源场景译作 "exploit"（开发资源）。

四、权威研究支持

语料库语言学证实：关键字在语料中的复现模式决定其译法选择（McEnery & Xiao, Corpus-Based Language Studies, 2006）。
认知语义学指出：前后文激活关键字的“框架”（frame），如“危机”在政治文本中触发 "crisis management"，在经济文本中触发 "financial crisis"（Fillmore, Frame Semantics, 1982）。

结论

汉英词典对“前后文内关键字”的解释本质是语境驱动的语义建模，需综合语言结构、文化规约及交际意图三重维度。该过程既是语言解码，亦是跨文化认知重构。

网络扩展解释

“前后文内关键字”指的是在特定文本或对话中，围绕某个核心词语或短语的上下文环境中所包含的关键性信息。这些关键字通常与核心词紧密相关，共同构成语义关联，帮助理解其具体含义或意图。以下是详细解释：

1.定义与作用

上下文依赖：关键字的含义往往依赖其所在的句子、段落或场景。例如，“苹果”在“水果店”和“科技公司”的上下文中分别指代“水果”或“品牌”。
消除歧义：通过前后文的关键字，可以排除多义词的干扰。如“银行”在“河岸”附近时指向地理概念，在“存款”场景中则指向金融机构。

2.示例说明

句子：“他打开《红楼梦》，开始研究清代文学。”
- 核心词：“红楼梦”
- 前后文关键字：“打开”“研究”“清代文学” → 表明核心词指向书籍而非其他含义。
对话：“明天去爬山吗？记得带防晒霜。”
- 核心动作：“爬山”
- 关联关键字：“明天”“防晒霜” → 补充时间、所需物品等细节。

3.应用场景

自然语言处理（NLP）：用于机器翻译、情感分析等，需结合上下文关键字准确解析语义。
信息检索：搜索引擎通过前后文关键字优化搜索结果（如“Java 咖啡”与“Java 编程语言”的区分）。

4.分析方法

共现词统计：统计与核心词高频共现的词语，确定相关性。
语义网络构建：通过词向量模型（如Word2Vec）量化关键字间的关联强度。

前后文内关键字是理解语言多义性和复杂性的核心工具，其价值体现在对语境的动态适应能力。实际应用中需结合领域知识和算法模型，才能高效提取并利用这些信息。