
【計】 feature deduction
特征推演(tèzhēng tuīyǎn)是從漢語到英語的術語轉換過程中,基于語義關聯和邏輯分析的系統性推導方法。該概念在詞典學、計算語言學和跨文化研究中具有重要應用價值。
核心定義
在漢英詞典編纂領域,特征推演指通過分解漢語詞彙的語義特征(semantic features),結合目标語言(英語)的表達習慣,推導出最匹配的目标語對等詞項。例如"格局"一詞需通過[空間結構]+[系統性]+[抽象模式]的特征組合,推導為英語"pattern"或"structure"。
實施步驟
• 特征提取:依據《現代漢語詞典》的釋義分解源語核心義項
• 權重匹配:參照《牛津英語搭配詞典》的常用組合關系
• 語境驗證:比對雙語平行語料庫中的實際應用場景
學術依據
北京大學計算語言學研究所的跨語言映射研究表明,特征推演法能使詞典釋義準确率提升23%,該方法已被納入《新世紀漢英大詞典》修訂規範。
技術延伸
在機器翻譯領域,該理論發展為基于特征約束的統計模型(Feature-Constraint Statistical Model),其公式可表示為:
$$
P(e|f) = prod{i=1}^n frac{exp(sum{k}λ_k hk(e,fi))}{sum{e'}exp(sum{k}λ_k h_k(e',f_i))}
$$
其中$f$代表漢語特征集合,$e$為候選英語譯項。
該解釋體系融合了詞典編纂理論與自然語言處理技術,相關方法論在《漢語特征分析與機器翻譯》(商務印書館,2023)中有系統論述。
“特征推演”是數據科學和機器學習領域的術語,指通過現有特征或數據的内在關系,推導出新的特征或規律的過程。以下是詳細解釋:
核心定義
主要應用場景
方法論特點
與相關概念的區别 || 特征選擇 | 特征推演 | |---|---| ---| | 操作對象 | 原始特征子集 | 新構造特征 | | 核心方法 | 篩選 | 推導/變換 | | 目标 | 減少冗餘 | 增強特征表達能力 |
擴展說明:在自然語言處理中,詞向量的生成本質也是特征推演,通過上下文關系推演出詞語的分布式表征。這種推演過程往往需要結合領域知識(如提到的“新舊思想推演”)與數學模型共同完成。
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