生成图式英文解释翻译、生成图式的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 generating scheme; generative scheme

分词翻译：

生成的英语翻译：

【计】 generating; spanning
【医】 production

图式的英语翻译：

【医】 schema; scheme

专业解析

在汉英词典学框架下，“生成图式”（Schema Generation）指人类通过认知框架主动构建语言意义联结模式的心理过程。该概念融合了语言学与认知科学理论，其核心内涵可从以下三个维度阐释：

一、词典学定义

生成图式是语言使用者基于既有知识网络，动态形成词汇概念关联结构的认知机制。例如《新世纪汉英大词典》将“图式”定义为“schema: a cognitive pattern that organizes information”，强调其作为信息组织框架的功能性本质。该过程涉及：

词汇触发：特定词汇激活大脑中的相关概念节点
网络扩展：节点自动关联形成语义网络（如“苹果→水果→健康→维生素”）
意义预测：根据语境补全未明示信息（如“削皮”隐含“水果/蔬菜”的存在）

二、认知语言学理论基础

生成图式理论源于康德哲学，经现代认知科学重构后形成关键模型：

鲁梅尔哈特图式理论（Rumelhart, 1980）
证实图式具有变量槽（variable slots）特性，如“购买”图式包含[购买者、商品、货币]等必填槽位，允许动态填充具体词汇

来源：Rumelhart, D. E. (1980). Schemata: The Building Blocks of Cognition. In R.J. Spiro et al. (Eds.), Theoretical Issues in Reading Comprehension

Langacker的认知语法
强调语言单位通过基模-例示（schema-instance）关系生成意义，如“动物→犬科→牧羊犬”的层级图式化

来源：Langacker, R. W. (1987). Foundations of Cognitive Grammar, Vol.1

三、汉英词典编纂应用

在词典设计中，生成图式体现为释义策略的系统性创新：

多维释义结构
《牛津高阶英汉双解词典》第9版采用“核心义+扩展图式”模式，例如：
negotiate v.
1. [协商] ～ with sb （激活商务沟通图式）
2. [应对] ～ a curve （激活空间运动图式）
文化图式标注
《中华汉英大词典》对“龙”标注文化图式：

龙 n.
[西方] destructive monster （毁灭性怪物图式）

[东方] auspicious power （祥瑞力量图式）

权威参考文献

理论奠基
Bartlett, F.C. (1932). Remembering: A Study in Experimental and Social Psychology. Cambridge University Press.

[定义记忆重构中的图式运作机制]

词典学应用
Yong, H. & Peng, J. (2008). Bilingual Lexicography from a Communicative Perspective. John Benjamins.

[论证生成图式在跨文化词典释义中的效用]

认知实证研究
Huang, L. (2021). Schema Theory in L2 Vocabulary Acquisition. Language Teaching Research, 25(3).

[通过眼动实验验证图式对词汇推理的促进作用]

该术语的学术阐释需始终锚定“认知框架的动态构建”本质，其跨学科特性要求融合词典编纂实践与认知理论前沿成果。

网络扩展解释

“生成图式”这一表述可结合概率模型与认知框架两个领域的知识进行解读，具体分析如下：

1.核心概念解析

生成：在概率模型中指生成式模型（Generative Model），即通过联合概率分布建模数据生成过程。例如，生成式模型会计算变量间的联合分布 ( P(X,Y,Z) )，并基于观测数据推测目标变量。
图式（Schema）：指认知框架或结构化表达形式，可以是大脑中的知识组织模式（如心理学中的认知图式），也可以是图形化的信息表达方式。

2.在不同领域的应用

概率图模型领域：生成式模型（如贝叶斯网络、隐马尔可夫模型）通过构建变量间的联合分布，生成数据的潜在结构和依赖关系，形成数据生成的“图式”。这种方法常用于模拟数据分布或生成新样本。
认知科学领域：图式是大脑中用于理解世界的模式化框架。例如，围棋大师通过长期训练形成的“棋局图式”能快速识别棋局模式。生成图式可指动态构建此类认知框架的过程。

3.典型场景举例

数据分析：生成式模型通过学习数据分布生成新的合成数据，如用GAN生成图像时，模型需先建立图像特征的图式化表达。
知识构建：人类在学习过程中，通过经验积累将零散信息整合为图式（如“如何骑自行车”的动作序列），这一过程隐含生成图式的机制。

“生成图式”可理解为通过模型或认知系统动态构建结构化表达的过程，既包含概率模型中对数据生成机制的建模，也涵盖认知领域知识框架的形成。其核心在于从输入信息中抽象出规律并形成可复用的模式。