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Your conditions: 北京大学(3)

1. chinaXiv:202011.00125 [pdf]

基于词向量的汉语成语的语义透明度分析.pdf

唐雪梅
Subjects: Linguistics and Applied Linguistics >> Linguistics and Applied Linguistics

本文基于语义透明度的计算公式,计算了部分汉语成语的语义透明度。基于实验结 果,我们发现汉语成语的语义透明度整体偏低,这是因为成语蕴含着丰富的文化意义,若 不了解成语背后的文化故事,便很难理解成语的语义,致使其语义透明度低;成语字面义 与衍生义之间的关联度也是影响成语语义透明度的关键因素,关联度高则语义透明度也 高。语义透明度相对较高的成语多为联合式语法结构,并且成语整体的语义与两个组成部 分的语义经常相等或相近。

submitted time 2020-10-20 Hits240Downloads165 Comment 0

2. chinaXiv:202007.00015 [pdf]

基于随机森林插值的中亚夏季极端高温变化特征

孟欣宁; 焦瑞莉; 刘念; 夏江江; 严中伟; 于爽; 娄晓; 李昊辰; 王立志; 陈亮; 郑子彦; 赵娜
Subjects: Environmental Sciences, Resource Sciences >> Basic Disciplines of Environmental Science and Technology

利用中亚地区65个气象站的逐日最高气温数据,结合ERA-Interim再分析资料以及经纬度、海拔数据,构建了随机森林插值模型,并验证了其可靠性。基于该模型补全了气象站缺失值,获得完整的站点逐日最高气温数据集TStation_f,并插值得到中亚1979—2016年空间分辨率为0.75°×0.75°的逐日最高气温格点数据集TRFIM_G。基于TRFIM_G进一步分析了中亚1979—2016年夏季极端高温指数时空变化特征。结果表明:中亚区域平均极端高温指数增速在0.22—0.30℃·(10a)-1,显著增温的区域主要分布在哈萨克斯坦的西部、土库曼斯坦大部、乌兹别克斯坦东南部等地区。基于TRFIM_G得到的夏季极端高温指数增速显著大于基于TStation_f得到的结果,这表明用站点观测数据对该地区夏季极端高温趋势的估计明显偏低。本研究得到的数据集可在一定程度上弥补使用站点观测数据片面刻画中亚地区极端高温变化的缺陷,有助于更确切地引导人们在应对极端天气气候事件时采取相应的减缓和适应措施。

submitted time 2020-07-02 From cooperative journals:《干旱区研究》 Hits2287Downloads612 Comment 0

3. chinaXiv:201709.00019 [pdf]

“一带一路”沿线文化与合作交往模式探究:基于社交媒体大数据的心理分析

吴胜涛; 周阳; 傅小兰; 刘晓倩; 刘天俐; 朱廷劭
Subjects: Psychology >> Social Psychology

理清“一带一路”沿线国家或地区的民心特点,并找到有效的合作交往模式,是关系到国家战略实施的重大问题。但是,由于地域辽阔、民族众多,且地缘政治、经济、文化因素(如原苏联影响、欧美国家殖民、宗教传统等)异常复杂,传统的分析方法往往难以奏效。该研究结合文化心理学和大数据分析技术,利用社交媒体Twitter数据来分析“一带一路”沿线国家或地区的自我表征特点(独立性或个人主义),并建立自我表征与社会信任(普遍信任、特殊信任)的预测模型,以探究与“一带一路”沿线国家或地区合作交往的行为模式,即:自我表征是独立,还是互依;人际关系偏好是陌生人之间的普遍信任,还是熟人间的特殊信任。结果表明,“一带一路”沿线国家或地区在自我独立性这一个人主义文化指标上存在较大的变异,且主要受欧美国家殖民历史和当地宗教传统的影响;此外,针对陌生人、外国人的普遍信任与针对家人、熟人的特殊信任,可以通过个人主义指标来预测。总之,“一带一路”沿线的文化是多样的,可以通过社交媒体产生的海量语料库快速计算其个人主义指标,并以此来建立自我表征与社会信任的预测模型。该研究为分析“一带一路”战略区域的“民心”特点、探索当地合作交往的行为模式提供了新的技术路径。

submitted time 2018-03-15 Hits18274Downloads3224 Comment 0

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