概念从属英文解释翻译、概念从属的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 conceptual dependency

分词翻译：

概念的英语翻译：

concept; conception; idea; notion
【医】 concept; conception
【经】 concepts; notion

从属的英语翻译：

hypotaxis
【医】 dependence; dependency; subordination

专业解析

概念从属（Conceptual Dependency，简称CD）是认知科学和计算语言学中的一个重要理论框架，由Roger Schank及其同事在20世纪70年代提出。它旨在描述人类理解和表达事件、行为及状态的核心方式，强调超越具体语言表层形式的深层语义表征。从汉英词典的角度看，其核心含义可解析为：

核心定义与目标
概念从属理论认为，所有人类行为和经验均可分解为一组数量有限的抽象基元动作（Primitive Acts）和状态。这些基元是跨语言、跨文化的通用概念单元，例如ATRANS（抽象关系转移，如“给”）、PTRANS（物理位置转移，如“走”）、INGEST（摄入，如“吃”）、GRASP（抓取）、PROPEL（施加力）等。其目标是建立一种独立于特定自然语言（如汉语或英语）的、基于概念的中间表征层，以便更准确地捕捉语义并支持推理。
关键特征
- 基元化：将复杂事件分解为基元动作的组合序列。例如，“买书”涉及ATRANS（金钱所有权转移）和ATRANS（书所有权转移）。
- 抽象化：忽略语言表达的具体形式（如主动/被动语态、动词选择差异），聚焦概念本质。如“张三被李四打了”和“李四打了张三”在CD中均表示为PROPEL（李四，张三，身体部位）。
- 推理驱动：CD结构隐含因果关系、前提条件和结果，便于进行常识推理（如“喝水”INGEST隐含“有水可用”的状态）。
- 跨语言中立：作为中介表示，CD为汉英互译提供概念锚点，减少语言差异导致的歧义。
汉英词典视角的应用价值
在汉英词典编纂或翻译中，概念从属理论有助于：
- 精准释义：通过基元动作解析汉语动词（如“递、送、交”可能对应ATRANS），提供更本质的英文对应词解释。
- 消解歧义：对多义词（如汉语“打”）根据其触发的基元（PROPEL击打 vs MTRANS打电话）给出针对性英文译法（hit vs call）。
- 句法-语义接口：揭示汉语句式（如把字句、被字句）如何映射到统一的CD结构，辅助生成自然英文表达。

实例说明

汉语句：“王教授赠予图书馆一本珍贵古籍。”
CD解析：ATRANS（王教授，古籍，图书馆） + MTRANS（隐含所有权信息）。

英文生成："Professor Wang donated a rare ancient book to the library."

权威参考来源

创始性著作：Schank, R. C. (1972). "Conceptual Dependency: A Theory of Natural Language Understanding." Cognitive Psychology, 3(4), 552–631. 该论文首次系统阐述CD理论框架与基元集。
理论深化：Schank, R. C., & Abelson, R. P. (1977). Scripts, Plans, Goals, and Understanding. Lawrence Erlbaum Associates. 扩展CD在叙事理解与脚本中的应用。
语言学与计算应用：Nirenburg, S., & Raskin, V. (2004). Ontological Semantics. MIT Press. 探讨CD对语义计算模型的持续影响。
词典学关联：Fillmore, C. J. (1976). "Frame Semantics and the Nature of Language." Annals of the NYAS, 280(1), 20–32. 虽非直接讨论CD，但框架语义学与CD共享“概念基元”思想，为词典释义提供理论支撑。

网络扩展解释

“概念从属”是一个涉及语言学、认知科学和知识表示领域的术语，通常指概念之间的依赖或隶属关系。以下是其核心含义的解析：

1.基本定义

概念从属描述了一个概念的存在或意义依赖于另一个概念的现象。例如：

上下位关系：如“苹果”从属于“水果”，前者是后者的具体实例；
属性依赖：如“颜色”从属于“物体”，没有物体则颜色无法独立存在。

2.在不同领域的应用

语言学：体现为语义层级结构，通过上下位词（hyponymy）构建词汇网络；
知识图谱：用于构建节点间的父子类关系（如“哺乳动物→狗→金毛”）；
认知科学：解释人类如何通过概念依赖组织记忆与知识。

3.与“概念依赖理论”的区别

需注意与Roger Schank提出的概念依赖理论（Conceptual Dependency Theory）区分，后者是自然语言处理中表示动作和状态的模型（如“吃”需依赖“食物”和“施事者”），属于更具体的语义分析框架。

4.实际意义

人工智能：帮助机器理解概念间的逻辑关联，提升推理能力；
教育：通过概念层级设计课程，促进知识结构化学习。

若需深入探讨，建议参考语义学理论（如WordNet）或知识表示相关研究，以获取更具体的分类体系和应用案例。