概念從屬英文解釋翻譯、概念從屬的近義詞、反義詞、例句

英語翻譯：

【計】 conceptual dependency

分詞翻譯：

概念的英語翻譯：

concept; conception; idea; notion
【醫】 concept; conception
【經】 concepts; notion

從屬的英語翻譯：

hypotaxis
【醫】 dependence; dependency; subordination

專業解析

概念從屬（Conceptual Dependency，簡稱CD）是認知科學和計算語言學中的一個重要理論框架，由Roger Schank及其同事在20世紀70年代提出。它旨在描述人類理解和表達事件、行為及狀态的核心方式，強調超越具體語言表層形式的深層語義表征。從漢英詞典的角度看，其核心含義可解析為：

核心定義與目标
概念從屬理論認為，所有人類行為和經驗均可分解為一組數量有限的抽象基元動作（Primitive Acts）和狀态。這些基元是跨語言、跨文化的通用概念單元，例如ATRANS（抽象關系轉移，如“給”）、PTRANS（物理位置轉移，如“走”）、INGEST（攝入，如“吃”）、GRASP（抓取）、PROPEL（施加力）等。其目标是建立一種獨立于特定自然語言（如漢語或英語）的、基于概念的中間表征層，以便更準确地捕捉語義并支持推理。
關鍵特征
- 基元化：将複雜事件分解為基元動作的組合序列。例如，“買書”涉及ATRANS（金錢所有權轉移）和ATRANS（書所有權轉移）。
- 抽象化：忽略語言表達的具體形式（如主動/被動語态、動詞選擇差異），聚焦概念本質。如“張三被李四打了”和“李四打了張三”在CD中均表示為PROPEL（李四，張三，身體部位）。
- 推理驅動：CD結構隱含因果關系、前提條件和結果，便于進行常識推理（如“喝水”INGEST隱含“有水可用”的狀态）。
- 跨語言中立：作為中介表示，CD為漢英互譯提供概念錨點，減少語言差異導緻的歧義。
漢英詞典視角的應用價值
在漢英詞典編纂或翻譯中，概念從屬理論有助于：
- 精準釋義：通過基元動作解析漢語動詞（如“遞、送、交”可能對應ATRANS），提供更本質的英文對應詞解釋。
- 消解歧義：對多義詞（如漢語“打”）根據其觸發的基元（PROPEL擊打 vs MTRANS打電話）給出針對性英文譯法（hit vs call）。
- 句法-語義接口：揭示漢語句式（如把字句、被字句）如何映射到統一的CD結構，輔助生成自然英文表達。

實例說明

漢語句：“王教授贈予圖書館一本珍貴古籍。”
CD解析：ATRANS（王教授，古籍，圖書館） + MTRANS（隱含所有權信息）。

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

權威參考來源

創始性著作：Schank, R. C. (1972). "Conceptual Dependency: A Theory of Natural Language Understanding." Cognitive Psychology, 3(4), 552–631. 該論文首次系統闡述CD理論框架與基元集。
理論深化：Schank, R. C., & Abelson, R. P. (1977). Scripts, Plans, Goals, and Understanding. Lawrence Erlbaum Associates. 擴展CD在叙事理解與腳本中的應用。
語言學與計算應用：Nirenburg, S., & Raskin, V. (2004). Ontological Semantics. MIT Press. 探讨CD對語義計算模型的持續影響。
詞典學關聯：Fillmore, C. J. (1976). "Frame Semantics and the Nature of Language." Annals of the NYAS, 280(1), 20–32. 雖非直接讨論CD，但框架語義學與CD共享“概念基元”思想，為詞典釋義提供理論支撐。

網絡擴展解釋

“概念從屬”是一個涉及語言學、認知科學和知識表示領域的術語，通常指概念之間的依賴或隸屬關系。以下是其核心含義的解析：

1.基本定義

概念從屬描述了一個概念的存在或意義依賴于另一個概念的現象。例如：

上下位關系：如“蘋果”從屬于“水果”，前者是後者的具體實例；
屬性依賴：如“顔色”從屬于“物體”，沒有物體則顔色無法獨立存在。

2.在不同領域的應用

語言學：體現為語義層級結構，通過上下位詞（hyponymy）構建詞彙網絡；
知識圖譜：用于構建節點間的父子類關系（如“哺乳動物→狗→金毛”）；
認知科學：解釋人類如何通過概念依賴組織記憶與知識。

3.與“概念依賴理論”的區别

需注意與Roger Schank提出的概念依賴理論（Conceptual Dependency Theory）區分，後者是自然語言處理中表示動作和狀态的模型（如“吃”需依賴“食物”和“施事者”），屬于更具體的語義分析框架。

4.實際意義

人工智能：幫助機器理解概念間的邏輯關聯，提升推理能力；
教育：通過概念層級設計課程，促進知識結構化學習。

若需深入探讨，建議參考語義學理論（如WordNet）或知識表示相關研究，以獲取更具體的分類體系和應用案例。