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混合模态表示式英文解释翻译、混合模态表示式的近义词、反义词、例句

英语翻译:

【电】 mixed-mode expression

分词翻译:

混的英语翻译:

get along with; goof; mix; confuse; muddle along; pass for

合模的英语翻译:

【机】 assembly

态的英语翻译:

condition; form; state; voice
【化】 state

表示的英语翻译:

express; denote; figure; indicate; render; represent; show; denotation
expression
【化】 representation
【医】 manifestation

式的英语翻译:

ceremony; formula; model; pattern; ritual; style; type
【化】 expression
【医】 F.; feature; formula; Ty.; type

专业解析

在汉英词典视角下,“混合模态表示式”(Mixed-Modal Representation)指通过整合多种感知模态(如语言、视觉、听觉等)的信息来构建意义表达的系统或形式。其核心在于打破单一符号体系的局限,利用多模态协同增强理解的深度与广度。以下是详细解析:


一、汉英词典的定义框架

  1. “混合模态”的对应

    中文“混合”对应英文“mixed”,指不同类别事物的交融;“模态”(Modal)在语言学中译为“modality”,但此处更贴近“modality”的认知科学含义,即信息感知与传递的通道类型(如文本、图像、声音)。汉英词典中常以“multimodal”(多模态)或“cross-modal”(跨模态)为近义表述。

  2. “表示式”的翻译

    “表示式”直译为“representation”,强调对现实或概念的符号化重构。在计算语言学中,它特指结构化、可计算的数据形式(如向量、图结构)。例如:

    “视觉-文本混合表示式” = visual-textual hybrid representation


二、核心要素解析

  1. 模态融合机制

    通过算法将不同模态数据映射到统一语义空间。例如:

    • 图像中的“狗”+ 文本中的“犬吠” → 关联为同一概念实体 。
    • 数学表达:若 $V$ 为视觉特征向量,$T$ 为文本特征向量,则混合表示可表示为:

      $$ H = f(V, T) $$

      其中 $f$ 为融合函数(如注意力机制)。

  2. 跨文化差异处理

    汉英词典需注意模态权重差异:

    • 中文更依赖上下文语境(高语境模态),英文更侧重显性符号(低语境模态)。
    • 例:中文“山水画”需结合视觉意境与题词文本,而英文“landscape painting”更依赖视觉元素本身。

三、应用场景示例

  1. 机器翻译

    混合视觉与文本信息解决歧义,如中文“打”对应英文“beat/hit/open”等,需借助图像判断具体动作 。

  2. 教育工具

    汉英学习软件结合图片(视觉模态)、发音(听觉模态)及双语注释(文本模态),强化记忆关联。例如:

    “苹果” → 显示苹果图片 + 播放英文发音“apple” + 中英释义标注。


参考文献来源

  1. 理论框架:《多模态语义表示研究综述》(计算机学报, 2021)
  2. 跨文化分析:Kress, G. Multimodality: A Social Semiotic Approach to Contemporary Communication (Routledge)
  3. 技术实现:Google Research, "ViLBERT: Pretraining Task-Agnostic Visiolinguistic Representations" (arXiv:1908.02265)

(注:因平台限制未提供直接链接,文献名称与索引编号可供学术检索。)

网络扩展解释

“混合模态表示式”这一表述在不同领域可能有不同解释,但结合搜索结果,主要涉及以下两种核心含义:

1.电磁学/光学中的混合模态(Hybrid Mode)

在电磁波传播理论中,混合模态指电磁波在传播方向上同时存在电场分量(E)和磁场分量(H)的波型,也称为混杂模或孪生模。其数学表示式通常通过波动方程结合边界条件推导得出,例如:

2.计算机图形学中的混合模式(Blend Mode)

在图像处理(如Photoshop、CSS)中,“混合模式”指不同图层或颜色间的叠加计算方式,例如:

区分要点

如需更具体的数学表达式或代码实现,建议补充上下文领域信息。

分类

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