句法复杂度研究论文范文

句法分析的基本任务是确定句子的 语法结构 或句子中 词汇之间的依存关系 。句法分析不是一个自然语言处理任务的最终目标，但它往往是实现最终目标的关键环节。 句法分析分为 句法结构分析 和 依存关系分析 两种。以获取整个句子的句法结构为目的的称为 完全句法分析 ，而以获得局部成分为目的的语法分析称为 局部分析 ，依存关系分析简称 依存分析 。 一般而言，句法分析的任务有三个： 判断输出的字符串是否属于某种语言 消除输入句子中词法和结构等方面的歧义 分析输入句子的内部结构，如成分构成、上下文关系等。 第二三个任务一般是句法分析的主要任务。 一般来说，构造一个句法分析器需要考虑两部分工作：一部分是语法的形式化表示和词条信息描述问题，形式化的语法规则构成了规则库，词条信息等由词典或同义词表等提供，规则库与词典或同义词表构成了句法分析的知识库；另一部分就是基于知识库的解析算法了。 语法形式化属于句法理论研究的范畴，目前在自然语言处理中广泛使用的是上下文无关文法（CFG）和基于约束的文法，后者又称合一文法。 简单的讲，句法结构分析方法可以分为基于规则的分析方法和基于统计的分析方法两大类。 基于规则的句法结构分析方法的基本思路是，由人工组织语法规则，建立语法知识库，通过条件约束和检查来实现句法结构歧义的消除。 根据句法分析树形成方向的区别，人们通常将这些方法划分为三种类型：自顶向下的分析方法，自底向上的分析方法和两者相结合的分析方法。自顶向下分析算法实现的是规则推导的过程，分析树从根结点开始不断生长，最后形成分析句子的叶结点。而自底向上分析算法的实现过程恰好想法，它是从句子符号串开始，执行不断规约的过程，最后形成根节点。 基于规则的语法结构分析可以利用手工编写的规则分析出输入句子所有可能的句法结构；对于特定领域和目的，利用有针对性的规则能够较好的处理句子中的部分歧义和一些超语法（extra-grammatical）现象。 但对于一个中等长度的输入句子来说，要利用大覆盖度的语法规则分析出所有可能的句子结构是非常困难的，而且就算分析出来了，也难以实现有效的消歧，并选择出最有可能的分析结果；手工编写的规则带有一定的主观性，还需要考虑到泛化，在面对复杂语境时正确率难以保证；手工编写规则本身就是一件大工作量的复杂劳动，而且编写的规则领域有密切的相关性，不利于句法分析系统向其他领域移植。 基于规则的句法分析算法能够成功的处理程序设计语言的编译，而对于自然语言的处理却始终难以摆脱困境，是因为程序设计语言中使用的知识严格限制的上下文无关文法的子类，但自然语言处理系统中所使用的形式化描述方法远远超过了上下文无关文法的表达能力；而且人们在使用程序设计语言的时候，一切表达方式都必须服从机器的要求，是一个人服从机器的过程，这个过程是从语言的无限集到有限集的映射过程，而在自然语言处理中则恰恰相反，自然语言处理实现的是机器追踪和服从人的语言，从语言的有限集到无限集推演的过程。 完全语法分析 基于PCFG的基本分析方法 基于概率上下文无关文法的短语结构分析方法，可以说是目前最成功的语法驱动的统计句法分析方法，可以认为是规则方法与统计方法的结合。 PCFG是CFG的扩展，举个例子： PCFG 当然，同一个符号不同生成式的概率之和为1。NP是名词短语、VP是动词短语、PP是介词短语。 基于PCFG的句法分析模型，满足以下三个条件： 位置不变性：子树的概率不依赖于该子树所管辖的单词在句子中的位置 上下文无关性：子树的概率不依赖于子树控制范围以外的单词 祖先无关性：子树的概率不依赖于推导出子树的祖先节点 根据上述文法，『He met Jenny with flowers』有两种可能的语法结构： 而且我们可以通过将树中的所有概率相乘，得到两棵子树的整体概率，从中选择概率更大的子树作为最佳结构。 与HMM类似，PCFG也有三个基本问题： 给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，如何快速计算概率P(W|G) 给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G，如何选择该句子的最佳结构？即选择句法结构树t使其具有最大概率 给定PCFG G和句子W＝w1w2…wn，如何调节G的概率参数，使句子的概率最大 首先是第一个问题，HMM中我们用的是前向算法和后向算法来计算观察序列O概率，相似的，这里我们用的是内向算法和外向算法来计算P(W|G) 。 首先我们定义内向变量αij(A)，与前向变量相似但又有不同，αij(A)即非终结符A推导出W中字串wiw(i+1)…wj的概率。那P(W|G)自然就等于α1n(S)了，S是起始符号，计算的就是由起始符号S推导出整个句子W=w1w2…wn的概率。 所以只要有αij(A)的递归公式就能计算出P(W|G)，递归公式如下： 根据定义，αii(A)自然就等同于符号A输出wi的概率；而αij(A)的计算思路是，这个子串wiw(i+1)…wj可以被切成两部分处理，前一部分wiw(i+1)…wk由非终结符号B生成，后一部分wkw(k+1)…wj由非终结符号C生成，而BC由A生成。这样将概率依次相乘，即可将一个大问题划分为两个小问题处理，两个小问题又可以进一步划分直到不能划分为止，然后递归回来得到结果。 这里给一张内向变量计算方法示意图： 这个问题也可以用外向算法来解决。 首先定义外向变量，βij(A)是，初始符号S在推导出语句W=w1w2…wn的过程中，产生符号串w1w2…w(i-1)Aw(j+1)…wn的概率（隐含着A会生成wiw(i+1)…wj）。也就是说βij(A)是S推导出除了以A节点为根节点的子树以外的其他部分的概率。 《统计自然语言处理（第二版）》这本书里讲错了，这里我给出我自己的理解，书里给的算法步骤如下： 很明显的错误，初始化都把结果初始化了，那这个算法还算什么，直接等于1就完了呗。 这是作者对外向变量定义理解模糊的问题，上面给了外向变量的定义，里面有一句话『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』，那问题在于，A会生成wiw(i+1)…wj，这到底算是条件还是推论。 看这个算法的初始化的意思，说β1n(A)，在A=S的时候，为1，不等于S为0，意思是什么？意思就是『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话是条件，β1n(S)已经隐含了S生成W＝w1w2…wn了，所谓的w1w2…w(i-1)Aw(j+1)…wn也就不存在了，只剩下一个S->S了，所以概率自然为1。 但是在第三步这个地方，作者理解成什么意思了呢？作者又把『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话当成推论了，认为在β1n(S)，里S会生成W＝w1w2…wn是推论，那真是就正好了，要求的结果就是S生成W＝w1w2…wn，这不就结束了吗，结果就导致了这个算法第一步初始化都把结果初始化了。 那我的理解是什么呢，通过这个公式计算出来的β1n(S)，确实是正确的，意义实际上也是包含了『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话是推论，但是右侧式子里由于不断递归而产生的β1n(S)，是把『隐含着A会生成wiw(i+1)…wj』这句话当条件的，所以计算上没有问题。 我倾向于为第三步中的β1n(S)加一个星号，以表明意义的不同。 书中还给了个外向变量的计算方法示意图，我觉得也是莫名其妙： 他说βij(A)是这两种情况的概率和，这我们知道j比i大，那这图里这个k既比i小又比j大，这不是搞笑吗。只能说图上这俩C就不是一个C，k也不是一个k。 那我为什么会理解成一个呢，除了字母相同，他前面还这么讲『必定运用了形如B->AC或者B->CA的规则』、『运用B->AC或者B->CA两种规则的情况』，这明显就是给人以顺序交换的误解。 另外，还在内向变量的使用上前后不一，可以说这本书里对外向算法的讲解是非常失败的。而且对外向算法的计算仍然需要用到内向算法的递归，那真的直接用内向算法就好了，外向算法还要多定义变量。 然后是第二个问题，选择句子的最佳结构，也即给定一个句子W＝w1w2…wn和文法G， 选定拥有最大概率的语法结构树。这一问题与HMM中类似，仍然采用动态规划的思想去解决。最后利用CYK算法去生成拥有最大概率的语法结构树。 第三个问题是给定PCFG G和句子W＝w1w2…wn，如何调节G的概率参数，使句子的概率最大，与HMM相对的，PCFG这里采用的算法名叫内外向算法。与前后向算法相同，也属于一种EM算法，其基本思想是，首先给G的产生式随机地赋予一个概率值（满足归一化条件），得到文法G0，然后根据G0和训练数据，可以计算出每条规则使用次数的期望值，用期望值进行最大似然估计，得到语法G的新参数值，新的语法记作G1，然后循环执行该过程，G的参数概率将收敛于最大似然估计值。 PCFG只是一种特殊的上下文无关文法模型，根据PCFG的模型和句子，具体去对句子做语法分析，生成语法结构树，靠的是还是CYK算法。CYK算法是一个用来判定任意给定的字符串W是否属于一个上下文无关文法的算法。 基于PCFG的句法分析模型存在有许多问题，比如因为PCFG没有对词汇进行建模，所以存在对词汇信息不敏感的问题。因此人们提出了词汇化的短语结构分析器，有效的提升了基于PCFG的句法分析器的能力。 而且，我们上面也提到了PCFG的三个独立性假设，这也导致了规则之间缺乏结构依赖关系（就像HMM的三个假设也不完全合理一样），而在自然语言中，生成每个非终结符的概率往往是与其上下文结构有关系的，所以有人提出了一种细化非终结符的方法，为每个非终结符标注上其父节点的句法标记信息。 D. Klein提出了带有隐含标记的上下文无关文法（PCFG with latent annotations，PCFG-LA），使得非终结符的细化过程可以自动进行，并且在使用EM算法优化时，为避免到达局部最优，对其进行了改进，提出了一种层次化的『分裂-合并』策略，以期获取一个准确并且紧凑的PCFG-LA模型。基于PCFG-LA的Berkeley Parser作为非词汇化句法分析器的代表，无论是性能表现还是运行速度，都是目前开源的短语结构分析器中最好的。其语法树如下图： 普通句法树与PCFG-LA句法树对照实例 这个x就是隐含标记，xi的取值范围一般是人为设定的，一般取1~16之间的整数。而且PCFG-LA也类似于HMM模型，原始非终结符对应HMM模型中的观察输出，而隐含标记对应HMM模型中的隐含状态。 浅层语法分析（局部语法分析） 由于完全语法分析要确定句子所包含的全部句法信息，并确定句子中各成分之间的关系，这是一项十分苦难的任务。到目前为止，句法分析器的各方面都难以达到令人满意的程度，为了降低问题的复杂度，同时获得一定的句法结构信息，浅层句法分析应运而生。 浅层语法分析只要求识别句子中的某些结构相对简单的独立成为，例如非递归的名词短语、动词短语等，这些被识别出来的结构通常称为语块（chunk）。 浅层句法分析将句法分析分解为两个主要子任务，一个是语块的识别和分析，另一个是语块之间的依附关系分析。其中，语块的识别和分析是主要任务。在某种程度上说，浅层句法分析使句法分析的任务得到了简化，同时也有利于句法分析系统在大规模真实文本处理系统中迅速得到应用。 基本名词短语（base NP）是语块中的一个重要类别，它指的是简单的、非嵌套的名词短语，不含有其他子项短语，并且base NP之间结构上是独立的。示例如下： base NP识别就是从句子中识别出所有的base NP，根据这种理解，一个句子中的成分和简单的分为baseNP和非base NP两类，那么base NP识别就成了一个分类问题。 base NP的表示方法有两种，一种是括号分隔法，一种是IOB标注法。括号分隔法就是将base NP用方括号界定边界，内部的是base NP，外部的不属于base NP。IOB标注法中，字母B表示base NP的开端，I表示当前词语在base NP内，O表示词语位于base NP之外。 基于SVM的base NP识别方法 由于base NP识别是多值分类问题，而基础SVM算法解决的是二值分类问题，所以一般可以采用配对策略（pairwise method）和一比其余策略（one vs. other method）。 SVM一般要从上下文的词、词性、base NP标志中提取特征来完成判断。一般使用的词语窗口的长度为5（当前词及其前后各两个词）时识别的效果最好。 基于WINNOW的base NP识别方法 WINNOW是解决二分问题的错误驱动的机器学习方法，该方法能从大量不相关的特征中快速学习。 WINNOW的稀疏网络（SNoW）学习结构是一种多类分类器，专门用于处理特征识别领域的大规模学习任务。WINNOW算法具有处理高维度独立特征空间的能力，而在自然语言处理中的特征向量恰好具有这种特点，因此WINNOW算法也常用于词性标注、拼写错误检查和文本分类等等。 简单WINNOW的基本思想是，已知特征向量和参数向量和实数阈值θ，先将参数向量均初始化为1，将训练样本代入，求特征向量和参数向量的内积，将其与θ比较，如果大于θ，则判定为正例，小于θ则判定为反例，将结果与正确答案作比较，依据结果来改变权值。 如果将正例估计成了反例，那么对于原来值为1的x，把它的权值扩大。如果将反例估计成了正例，那么对于原来值为1的x，把它的权值缩小。然后重新估计重新更改权重，直到训练完成。 这其实让我想到了LR算法，因为LR算法也是特征向量与参数向量的内积，最后将其送到Sigmoid函数中去拿到判定结果，然后大于的为正例，小于的为反例，实际上只要反过来，Sigmod函数输出时候的输入就是WINNOW算法里的那个实数阈值θ。但是区别在于WINNOW算法只判定大小，不判定概率，而LR利用Sigmoid函数给出了概率。LR利用这给出的概率，通过使训练集的生成概率最大化来调整参数，而WINNOW则是直接朴素的错误情况来增大或缩小相关参数。目测LR因为使用了梯度下降，它的收敛速度要快于WINNOW，而WINNOW的优势则在于可以处理大量特征。 基于CRF的base NP识别方法 基于CRF的base NP识别方法拥有与SVM方法几乎一样的效果，优于基于WINNOW的识别方法、基于MEMM的识别方法和感知机方法，而且基于CRF的base NP识别方法在运行速度上较其他方法具有明显优势。 依存语法理论 在自然语言处理中，我们有时不需要或者不仅仅需要整个句子的短语结构树，而且要知道句子中 词与词之间的依存关系 。用词与词之间的依存关系来描述语言结构的框架成为依存语法，又称从属关系语法。利用依存语法进行句法分析也是自然语言理解的重要手段之一。 有人认为，一切结构语法现象可以概括为关联、组合和转位这三大核心。句法关联建立起词与词之间的从属关系，这种从属关系由 支配词 和 从属词 联结而成， 谓语中的动词是句子的中心并支配别的成分，它本身不受其他任何成分支配 。 依存语法的本质是一种结构语法，它主要研究以谓词为中心而构句时由深层语义结构映现为表层语法结构的状况及条件，谓词与体词之间的同现关系，并据此划分谓词的词类。 常用的依存于法结构图示有三种： 计算机语言学家J. Robinson提出了依存语法的四条公理： 一个句子只有一个独立的成分 句子的其他成分都从属于某一成分 任何一个成分都不能依存于两个或两个以上的成分 如果成分A直接从属于成分B，而成分C在句子中位于A和B之间，那么，成分C或者属于成分A，或者从属于B，或者从属于A和B之间的某一成分。 这四条公理相当于对依存图和依存树的形式约束：单一父节点、连通、无环和可投射，由此来保证句子的依存分析结果是一棵有根的树结构。 这里提一下可投射，如果单词之间的依存弧画出来没有任何的交叉，就是可投射的（参考上面的两个有向图）。 为了便于理解，我国学者提出了依存结构树应满足的5个条件： 单纯结点条件：只有终结点，没有非终结点 单一父结点条件：除根节点没有父结点外，所有的结点都只有一个父结点 独根结点条件：一个依存树只能有一个根结点，它支配其他结点 非交条件：依存树的树枝不能彼此相交 互斥条件：从上到下的支配关系和从左到右的前于关系之间是相互排斥的，如果两个结点之间存在着支配关系，它们就不能存在于前于关系 这五个条件是有交集的，但它们完全从依存表达的空间结构出发，比四条公理更直观更实用。 Gaifman 1965年给出了依存语法的形式化表示，证明了依存语法与上下文无关文法没有什么不同.. 类似于上下文无关文法的语言形式对被分析的语言的投射性进行了限制，很难直接处理包含非投射现象的自由语序的语言。20世纪90年代发展起来了约束语法和相应的基于约束满足的依存分析方法，可以处理此类非投射性语言问题。 基于约束满足的分析方法建立在约束依存语法之上，将依存句法分析看做可以用约束满足问题来描述的有限构造问题。 约束依存语法用一系列形式化、描述性的约束将不符合约束的依存分析去掉，直到留下一棵合法的依存树。 生成式依存分析方法、判别式依存分析方法和确定性依存分析方法是数据驱动的统计依存分析中具有代表性的三种方法。 生成性依存分析方法 生成式依存分析方法采用联合概率模型生成一系列依存语法树并赋予其概率分值，然后采用相关算法找到概率打分最高的分析结果作为最后输出。 生成式依存分析模型使用起来比较方便，它的参数训练时只在训练集中寻找相关成分的计数，计算出先验概率。但是，生成式方法采用联合概率模型，再进行概率乘积分解时做了近似性假设和估计，而且，由于采用全局搜索，算法的复杂度较高，因此效率较低，但此类算法在准确率上有一定优势。但是类似于CYK算法的推理方法使得此类模型不易处理非投射性问题。 判别式依存分析方法 判别式依存分析方法采用条件概率模型，避开了联合概率模型所要求的独立性假设（考虑判别模型CRF舍弃了生成模型HMM的独立性假设），训练过程即寻找使目标函数（训练样本生成概率）最大的参数θ（类似Logistic回归和CRF）。 判别式方法不仅在推理时进行穷尽搜索，而且在训练算法上也具有全局最优性，需要在训练实例上重复句法分析过程来迭代参数，训练过程也是推理过程，训练和分析的时间复杂度一致。 确定性依存方法 确定性依存分析方法以特定的方向逐次取一个待分析的词，为每次输入的词产生一个单一的分析结果，直至序列的最后一个词。 这类算法在每一步的分析中都要根据当前分析状态做出决策（如判断其是否与前一个词发生依存关系），因此，这种方法又称决策式分析方法。 通过一个确定的分析动作序列来得到一个唯一的句法表达，即依存图（有时可能会有回溯和修补），这是确定性句法分析方法的基本思想。 短语结构与依存结构之间的关系 短语结构树可以被一一对应地转换成依存关系树，反之则不然。因为一棵依存关系树可能会对应多棵短语结构树。

汉语言文学是研究中国词语、句法和传统的诗词、 散文 等文学作品的课程,是通过对其基础知识的理解和认知来学习汉语言的主要能力,其在学习的过程中要具有中国语言功底和写作能力,更是追求各种文字美的关键。下面是我为大家整理的汉语言文学 毕业 论文，供大家参考。

汉语言文学毕业论文 范文 一：汉语言文学专业应用性问题分析

一、研究背景

汉语言文学专业，也就是早年间人们口中的中文系。毋庸置疑，汉语言文学专业有着十分源远流长的教学历史，同时在时间的沉淀之下，也形成了独具一格的教学传统。在新中国还没有成立时，也就是我国的民国时期，近代 教育 刚刚萌芽，中文系应运而生，这也就是现在的汉语言文学专业的雏形。中文系承载着我国熠熠生辉的 传统 文化 ，蕴含着无数先人的人生菁华。即便是在战乱时期，也没有让一个个的热血青年放弃对中文的热爱。在不断的积累沉淀后，汉语言文学专业形成了自己稳定的教学模式，其教学内容也逐步固定下来。在很长一段时间内，汉语言文学专业的高校招生比例非常大，同时就业率也相对较高。然而近年来社会经济发展迅速，社会上对于经济专业，管理专业的人才需求增加，汉语言文学专业的地位受到了来自各个方面的挑战，至今汉语言文学专业仍然处于一个瓶颈时期，如何进行有效的转型成为了众多汉语言文学教育专家首要解决的问题。按照现代教育学理论来看，应用性是衡量一个学科教育模式是否先进，教学体制是否健全，教学发展水平高低的一个非常关键的标准。而现在的汉语言文学专业恰恰缺乏的就是专业的应用性。显而易见，这是由于汉语言文学专业的历史决定，传统的教学模式不足以适应如今社会的发展，就导致了近年来报考汉语言文学专业的学生大大减少，就读汉语言文学专业的不少学生都是被调剂的，社会对于汉语言文学专业的认识也发生了微妙的变化。提高汉语言文学应用性俨然成为了奔赴在汉语言文学教育前线的工作者们的不得不面对的一个亟待解决的问题。从教育学原来角度来看，一个学科的应用性指的便是该学科所涉及到的在实践过程中转变为解决问题的能力或者说指导解决问题的能力，除此之外，还包括该专业的毕业生是否能够运用专业知识来发挥所长，狭隘的来讲，就是能否在工作中灵活运用自己专业的知识。笔者将以北京师范大学汉语言文学专业来展开分析研究。

二、汉语言文学教育的现状特征

1、汉语言文学专业历史悠久，教学内容固定

在近现代高等教育刚刚产生之初，北京师范大学也就是京师大学堂师范馆创建于1902年，随着学校的建立，汉语言文学专业也随之出现，至今已有110余年的历史，为国家建设培养了大批英才，也为二十世纪中文学科的建设和发展作出了巨大贡献。鲁迅、钱玄同、刘半农、黎锦熙、沈从文、沈兼士、顾随、余嘉锡、吴承仕、黄药眠、钟敬文、谭丕模、穆木天、叶丁易、刘盼遂、李长之、李何林、陆宗达、萧璋、俞敏会通开新，炳耀学界;启功、郭预衡等先贤奠定了文学院稳重求实不务虚名、锐意创新不断进取，既坚守学术家园，又保持现实关怀的良好学风。

2、文学性人才多于实用性人才

长久以来，无论是在世人的眼中，还是事实上，汉语言文学专业已然成为了诗人的摇篮，知识分子的海洋，但是这些名号称谓都不能称之为社会意义上的职业，其应用性也相对较低。不少高校因此开具了新闻学，翻译学，对外汉语等专业，来平衡汉语言文学的应用性与文学性。但是现实是残酷的，随着近年来汉语言文学专业就业率持续降低，为了躲避就业压力，不少学生都选择读研，而读研之后又不知何去何从。汉语言的文学性太强，以至于不少人认为汉语言文学专业是贵族专业，是不愁吃穿，不担心就业的学生选读的专业。归根究底，便是课程设置方面文学内容连篇累牍，而实践性课程较少。

3、汉语言文学专业实践性教学内容缺乏

汉语言文学专业的实践性教学内容缺乏是大多数汉语言文学专业的短板。以北京师范大学为例，北京师范大学汉语言文学专业是国内数一数二的汉语言文学专业，其研究水平和北京大学不相上下，也是北京师范大学的三大王牌专业之一。但其实践性课程较少却是不争的事实。语文教育学，创意写作，翻译理论与实践是为数不多的实践性课程，却是选修课程，并不能覆盖到全部学生。有的学生更偏重文学性，就会避开实践性的选修课，一定程度上讲，实践课程教学任务大于理论课程，这也就导致了学生尽可能地避免实践性课程的选择。笔者认为，可以给学生最大的自由，但是更应该给学生一个引导，可以让学生在实践课程的范围内，必须选定相应数量的课程来提高学生的实践性。

三、为什么要提高汉语言文学专业应用性

1、提高汉语言文学专业的应用性是顺应社会发展的必然

二十一世纪，社会对于人才的需求不仅仅需要具备丰富的知识，同时还需要具备较强的应用能力，综合性人才是当今社区缺乏的人才，也是我国高校需要重点培育的人才。因此，汉语言文学专业必须顺应时代的潮流，培养既具有文学性，又具备应用性的综合性人才，促进汉语言文学专业学生更好地就业。

2、提高汉语言文学专业的应用性是我国素质教育的要求

早年间，我国不断推进素质教育，在中小学开展综合培养，而在我国高校，也正如火如荼的开展素质教育。素质教育的目标便是提升我国预备人才的综合能力，使得学生全面发展。

四、如何提高汉语言文学专业的应用性

1、推进学科教育体制建设

教育体制包括了教学内容，教学模式。要想增强汉语言文学专业的实用性，就要与时俱进地更新教学内容，丰富教学样式。以北京师范大学为例，在2015年左右，进行了教学内容的大改革。将原有的大篇幅的文学史的教学，进行了压缩，设置了精读名著的单独课程，最大程度了满足了学生的兴趣，同时也实现了学有所专，学有所用。并设立了导师制，学生参与到导师的教学研究中，大大增加了学生的实践 经验 。由此可见，实现汉语言文学专业的实用性，就需要通过课程的设置，完善必修课和选修课的选定方式，优化学生的知识结构，增强他们运用语言的实践能力。

2、改善陈旧的教学方式

由于汉语言文学专业的传统性，加之汉语言文学专业人数众多，不少汉语言文学课堂充斥着满堂灌，照本宣科的状况。老师讲课是老师的事，学生听课是学生的事，教与学剥离开来。这种陈旧的教学方式，早就应该被高校淘汰。理科专业实用性强的一个原因，便是学生和老师一起进行实验研究。那么提高汉语言文学专业的实用性，也需要教学相长，老师带领着学生一起研究，利用现代化信息手段来支持教学，是必经之路。

3、加强学生语言应用能力的提升

汉语言文学专业学生应该具备的一个重要技能便是语言运用能力，然而语言运用能力不仅仅包括写作，还包括口头表达能力，阅读理解能力。因此，高校不能够仅仅凭借写作能力来判断学生语言运用能力的高低。这就需要，学校注重对各个方面的语言运用能力的培养，能够让学生挥发所长，尽可能地让学生全面发展，具备过硬的综合能力。

4、树立创新的教学观念

汉语言文学专业的转型势必要推陈出新。只有学校倡导教师和学生具有创新的观念，营造出思维活跃，百花齐放的自由的思想氛围，才能够让教师们解放思想，让学生们自由翱翔。培养学生的自主创新能力，势在必行。

汉语言文学毕业论文范文二：汉语言文学专业人才培养模式探究

1、前言

汉语言文学专业被誉为文科的万能专业，毕业生能够从事与社会人文领域相关的全部工作，但是随着市场化竞争的日益激烈，汉语言文学专业的就业形势不容乐观。主要原因之一就在于汉语言文学专业的人才培养体系缺乏应用性，而人文应用型人才是指掌握一些实用技能及相应人文知识的人才，集应用性与人文性于一身,秉受人文精神，希望能够基于精神层面来对世界和社会予以改造，从而更好地为我国的文化建设、经济建设、社会建设服务。本文就汉语言文学专业人文应用型人才培养模式进行探究。

2、汉语言文学专业人文应用型人才培养目标定位

从目前来看，各个行业、各个部门之间的交流与融合日益增多，单纯的汉语言文学专业毕业生已经很难满足社会的需要，这就要求我们要深入研究汉语言文学专业的人才培养目标，重新定位。基于不同行业、不同部门对于汉语言文学专业人才的需求来形成具有特色的培养模式。与此同时，汉语言文学专业毕业生还应该具有熟练运用现代媒体的能力，以及过硬的听说读写能力，融合多种知识，只有这样，才能够有效地满足社会的发展需要。

3、汉语言文学专业人文应用型人才培养模式的构建 措施

合理设置人文应用型课程体系

基于市场经济的要求，应该要为汉语言文学专业学生建立起灵活多样、厚基础、因材施教、多方向的培养模式，实行“基础课程+提升课程+应用行文课程”三结合。

(1)基础课程基础课程的主要目的在于培养学生从事语言教育科研和语言教学的能力，可开设 演讲与口才 、现代职业礼仪、基础教育课程改革、语文教学艺术、教师职业技能训练、教育研究 方法 、 语文教材 篇目研究与教学设计、语文课件制作、教师发展研究等多门课程。

(2)提升课程提升课程的主要目的在于升造学生的综合能力，训练科研能力，提升专业理论，可开设外国文学专题、杂文创作艺术论、现代汉语语法专题研究、唐诗宋词、音韵学、现代汉语虚词研究、中国当代文学专题、修辞学研究、中国古代文学专题、文字学、中国语言学史、国外汉学研究、文献学、影视艺术欣赏、汉语语法学史、中国现代文学专题、明清小说研究、逻辑学等多门课程。

(3)应用行文课程应用行文课程的主要目的在于培养学生从事机关文员的工作能力，可开设办公室礼仪、档案管理学、新闻采访与写作、应用写作、 人力资源管理 、公务员基础知识管理学、秘书学、 广告 学、行政法学、公共关系学、编辑与采访等多门课程。

以社会需求为导向，扎实推进教育教学改革。

务必要坚持立足地方、面向基层，积极推进汉语言文学专业人才培养模式改革，结合社会、市场及行业发展需求突出培养特色，深化学分制改革，完善选课制、弹性学制，研制适应市场需求的人才培养方案，实施校地合作、校企互动的实践教学模式，不断加强与地方政府、企业的全面联系与深度合作，使汉语言文学专业人才培养更符合社会需求，提高汉语言文学专业毕业生就业核心竞争力。

广建基地，深挖功能

为了进一步加强校地合作，拓展专业实习和就业 渠道 ，进一步提升汉语言文学专业学生的人文应用性，各高校应该应该要多与企业、地方合作建立起一批学生容纳能力强、专业对口性强的汉语言文学专业实习基地，倡导和鼓励大学生将实习与就业结合起来，避免为实习而实习，强调实习是就业的敲门砖，与此同时，还可以邀请实习基地领导来学校作就业指导讲座。一方面加大与实习单位产学研的合作，另一方面帮助.汉语言文学专业学生感受就业氛围，调适就业心态，树立正确就业观念。

全程辅助职业生涯规划

汉语言文学专业新生在入学教育时就应该被灌输 职业规划 的理念，积极引导学生树立起正确的成才观和就业观，并且要制定出符合自身实际的大学四年规划;对于汉语言文学专业大二学生，则应该对他们进行详实的就业形势分析，端正他们的就业观，引导学生主动、积极地为就业必备的技能和素质做好准备;对于汉语言文学专业大三学生，则应该加强分类指导，帮助学生对未来的职业去向进行选择，是选择独立创业，还是选择去企事业单位工作，还是选择报 考公务员 ，亦或者去学校当老师教书育人，或者深造读研。针对学生的不同职业选择来集中资源优势进行分类指导;对于汉语言文学专业大四学生，则应该进一步加强其未来的职业生涯规划。

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康托尔是德国一名伟大的数学家，康托尔创立了集合论。下面是我带来的关于康托尔的集合论论文的内容，欢迎阅读参考!康托尔的集合论论文篇1：《基于集合论思想的人性》 摘要：作为人类，我们有必要去了解自己，这样才能更加地进步。人性是从根本上决定并解释着人类行为的那些人类天性。本文利用集合论的思想对此进行了一些讨论。 关键词：人性;理性;社会性;自然性;集合论思想 一、引言 在长期以来的生活中，人类的大脑会在无意识的作用下储存某些事物的信息，由于并没有通过大脑严谨的思考，所以这些信息大部分是外在的，只是事物表面的一些形态特征而已。这些信息并非零散的分布，之间没有联系。而是之间存在着一定的关联，虽然结构不严谨，可能其中会有错误。但是有时候却可以起到一定的作用。但是我们不能仅依靠这样的意识形态，因为我们有自我意识，需要不断完善，不断进步。依靠这样的意识是不可能看到事物的本质的。 有时候你问某个人为什么，他可能会答道：“凭直觉”。我并不否认直觉所带来的“便利”，但这种“便利”是给自己不去思考事物本质的借口。直觉也是一种意识形态，但是这种意识是在潜意识之下的，这样意识的形成也是要通过长时间的作用。大脑可以自己不断地调整，不断地完善，但是这个过程相当缓慢。要进步可不能依靠这样的思想。 现在我想说的是，我们必须减少对这些意识的依赖。因为这些意识都不是通过严谨的思考之后得到的产物，所以用这样的意识去做出一些反应是很容易出错的。这也会阻碍我们对真实世界的探索。我们应该挖掘出这样的意识，分析其中的思想结构，将不好的思想去掉，并且把有缺陷的思想不断加强和完善。这样一来，我们就会更加理性。人就具有这样的性质——理性。因此人类才能进步，文明才能发展。 二、理论分析 假设A={a1，a2，…，an}，B={b1，b2，…，bm}。若A?奂B，则说明A中的n个元素均可以在B中找到，且m>n。反之，说明中的个元素均可以在A中找到，且n>m。若A=B，则说明中的所有元素与B中的所有元素相同，且n=m。如果某一个元素可以在集合A中找到，那么记作a∈A。 结合以上思想，对人与动物进行分析，动物={青蛙，鱼，狗，猫，人，……}，可以看出人是属于动物的，即人动物。并且将这样的集合叫做普通集合，以区分下面所叙述的性质集合。既然青蛙，鱼，狗，猫，人等都属于动物，那么也就是说它们具有共同的性质，比如：没有细胞壁，必须利用现成的有机物获得能量，无叶绿体，能自由移动等。但是人除了这些共同性质之外，还有其他的性质。也就是说，从性质集合上看，动物的性质集合包含于人的性质集合中的。即动物的所有性质，人类均有。我们将性质集合中的元素命名为“属差”，而将普通集合命名为“种”，普通集合中的元素命名为“属”。 如果B的性质集合包含于A的性质集合，那么A和B就具有相同的属差，并且B的所有属差均是A中的属差。属差越多，则性质集合的表述范围就越小，即越受限制。那么B显然比A的表述范围大。说明B可以述说A，即A是B，其中A就是主词，而B就是宾词，则B的所有属差是A的属差。 那么按照上面所说，动物可以表述人，即人是动物。“人”的属差比“动物”的要多，也就是限制的条件要多一些。 有些存在于主体中的事物，其定义是不能用来表述一个主体的。例如：对于白人来说，“白”就依存于身体这个主体，并被用来表述身体这个主体，也就是说身体可以被说成是白的，但是要注意，“白”的定义却不能被用来表述身体。 属和种的属差都可适用于第一实体，种的属差适用于属，所以属和种决定了实体的性质。例如：“人”和“动物”的属差都可适用于个别的人，可以说人是动物，个别的人是人，个别的人是动物。也可以这样想：对“动物”的定义肯定也适用于对“人”的定义，因为“人”是属于“动物”的。所谓的“第一实体”，比如“个别的人”、“个别的老虎”等，是真实存在的个体，并不依存于其他个体。[1] 属差的定义也能适用于属和个体，并且还可以用来表述属和个体。例如：“有脚的”、“有手的”的定义也可以适用于“人”和个别的人。并且还可以说“人”和个别的人是“有手的”。既然属差的定义可以适用于个体，那么属差也就可以决定了个体的性质。而且这些性质都可以用属差表述其个体。 分析到这里，我们应该感觉到有点思路了。也就是我们现在要找到这样的属差，然后根据这些属差的定义来表述个体。 但是还有一个前提，那就是个别的人是不是实体呢?因为刚才我们得到一个结论：属和种决定了实体的性质。也就是这些分析都是以实体作为前提的。所以我们要知道个别的人是不是实体。其实我们从实体最原始，最根本的定义出发，个别的人的确属于实体，因为是真实存在的，并且不依存于其他主体。 三、结果分析 1.人具有理性：有一篇关于鱼“自杀”的报道。我就在想鱼如何“自杀”的呢?自杀就说明鱼有自我意识，能够自己选择死亡。但科学上表明自然界(这里并不指整个宇宙)中除人类外，其他动物都只有直接意识，而没有自我意识。难道科学不客观?其实并非这样，只不过是媒体的故意渲染而已。鱼只是因为环境的改变而做出本能的反应，这样的本能就是直接意识，鱼并没有思考这样做会不会导致死亡，只是出于本能。那么人与其他动物相比，不同之处就在于人有理性。 比如一只老虎饿了，看到食物就会扑上去吃。但是人饿了却不会看到食物就扑上去，而要想想这能不能吃。这就是与其他动物的不同之处。也就是说“理性”是“人”的一个属差。 2.人具有社会性：人处在社会之中，与其他个体之间进行沟通，交流信息。进行物质的分享、分割和交换。社会是互动的，不可能是个别的个体所支撑。也就说明我们身处社会，只有聚集起来才能共同完成分享、分割和交换。有人说自己很孤独，其实这并不是真正的孤独，也不可能存在真正的孤独。因为人不可能摆脱社会性而存在。可能有人会对刚才我说的“不会有真正的孤独”有意见，他们会说：“既然没有孤独，那么创造这个词不就没意义吗?”孤独只不过是人们的感受，感受并不能反应事物的真实规律。所以我在之前也说过，我们必须放弃一些错误的思想。这样才不会被感觉和表面现象所蒙蔽。 在人类社会这个庞大的群体性活动中，无论是什么简单的活动，都不可避免要与其他个体进行信息传达。这样人类才能发展和繁衍下去。这样说来，动物也应当存在社会性。这显然是肯定的。一些动物也是具有这样的性质的，例如：蚂蚁，蜜蜂等。可见“社会性”也是“人”的一个属差。 3.人具有自然性：人类是自然界中的一员，就不可能不具有自然性。人类的组织结构、生理结构和自然界交往过程所产生的一些基本特征都表现出人的自然性。人类不可能脱离自然性而独立存在。而其他生物也一样具有这样的性质。所以“自然性”也是“人”的一个属差。 四、结束语 我们作为人类，有必要去了解自己，这样才能更加地进步。通过集合论的思想来分析人性，是本文的亮点。除了三个性质外，还存在着其他的性质。在这里由于自己的智慧有限，没有给出更多的性质，但是本文重点是在于提供一个可行的分析 方法 。通过数学的逻辑，会使得分析变得更加严谨和系统化。这是本文做出的大胆尝试。 参考文献： [1]亚里士多德.亚里士多德全集(第一卷)[M].苗力田，译.北京：中国人民大学出版社，1990. 康托尔的集合论论文篇2：《集合论与第三次数学危机》 数学的产生和发展，始终与人类社会的生产和生活有着密不可分的联系。在新教材中，任何一个新概念的引入，都特别强调它的现实背景、数学理论发展背景或数学发展的历史背景，只有这样才能让学生感到知识发展水到渠成。所以特别希望在教学中能不时渗透数学史的相关知识，充分发挥和利用数学史的 教育 价值，使学生通过了解数学史，而更加全面更加深刻地理解数学、感悟数学。 一、集合论的诞生 一般认为，集合论诞生于1873年底。1873年11月29日，康托尔(，1845-1918)在给戴德金(JuliusWilhelmRichardDedekind，1831—1916)的信中提问“正整数集合与实数集合之间能否一一对应起来?”这是一个导致集合论产生的大问题。几天后，康托尔用反证法证明了此问题的否定性结果，“实数是不可数集”，并将这一结果以标题为《关于全体实代数数集合的一个性质》的论文发表在德国《克莱尔数学杂志》上，这是“关于无穷集合论的第一篇革命性论文”，在其系列论文中，他首次定义了集合、无穷集合、导集、序数、集合运算等，康托尔的这篇 文章 标志着集合论的诞生。 二、集合论成为现代数学大厦的基础 康托尔的集合论是数学史上最具革命性和创造性的理论，他处理了数学上最棘手的对象——无穷集合，让无数因“无穷”而困扰许久的数学家们在这种神奇的数学世界找回了自己的精神家园。它的概念和方法渗透到了代数、拓扑和分析等许多数学分支，甚至渗透到物理学等其他自然学科，为这些学科提供了奠基的方法。几乎可以说，没有集合论的观点，很难对现代数学获得一个深刻的理解。 集合论诞生的前后20年里，经历千辛万苦，但最终获得了世界的承认，到了20世纪初，集合论已经得到数学家们的普遍赞同，大家一致认为，一切数学成果都可以建立在集合论的基础之上了，简言之，借助集合论的概念，便可以建立起整个数学大厦，就连集合论诞生之初强烈反对的著名数学家庞加莱(JulesHenriPoincaré，1854-1912)也兴高采烈地在1900年的第二次国际数学家大会上宣布：“借助集合论概念，我们可以建造整个数学大厦。今天，我们可以说绝对的严格性已经达到了。”然而，好景不长，一个震惊数学界的消息传出，集合论是有漏洞的!如果是这样，则意味着数学大厦的基础出现了漏洞，对数学界来说，这将是多么可怕啊! 三、罗素(BertrandRussell，1872-1970)悖论导致第三次数学危机 1903年，英国数学家罗素在《数学原理》一书上给出一个悖论，很清楚地表现出集合论的矛盾，从而动摇了整个数学的基础，导致了数学危机的产生，史称“第三次数学危机”。 罗素构造了一个所有不属于自身(即不包含自身作为元素)的集合R，现在问R是否属于R?如果R属于R，则R满足R的定义，因此R不属于自身，即R不属于R。另一方面，如果R不属于R，则R不满足R的定义，因此R应属于自身，即R属于R，这样，不论任何情况都存在矛盾，这就是有名的罗素悖论(也称理发师悖论)。 罗素悖论不仅动摇了整个数学大厦的基础，也波及到了逻辑领域，德国的著名逻辑学家弗里兹在他的关于集合的基础理论完稿而即将付印时，收到了罗素关于这一悖论的信，他立刻发现，自己忙了很久得出的一系列结果却被这条悖论搅得一团糟，他只能在自己著作的末尾写道：“一个科学家所碰到的最倒霉的事，莫过于是在他的工作即将完成时却发现所干的工作的基础崩溃了。”这样，罗素悖论就影响到了一向被认为极为严谨的两门学科——数学和逻辑学。 四、消除悖论，化解危机 罗素悖论的存在，明确地表示集合论的某些地方是有毛病的，由于20世纪的数学是建立在集合论上的，因此，许多数学家开始致力于消除矛盾，化解危机。数学家纷纷提出自己的解决方案，希望能够通过对康托尔的集合论进行改造，通过对集合定义加以限制来排除悖论，这就需要建立新的原则。 在20世纪初，大概有两种方法。一种是1908年由数学家策梅洛(Zermelo，ErnstFriedrichFerdinand，1871～1953)提出的公理化集合论，把原来直观的集合概念建立在严格的公理基础上，对集合加以充分的限制以消除所知道的矛盾，从而避免悖论的出现，这就是集合论发展的第二阶段：公理化集合。 解铃还须系铃人，在此之前，危机的制造者罗素在他的著作中提出了层次的理论以解决这个矛盾，又称分支类型化。不过这个层次理论十分复杂，而策梅洛则把这个方法加以简化，提出了“决定性公理(外延公理)、初等集合公理、分离公理组、幂集合公理、并集合公理、选择公理和无穷公理”，通过引进这七条公理限制排除了一些不适当的集合，从而消除了罗素悖论产生的条件。后来，策梅洛的公理系统又经其他人，特别是弗兰克尔()和斯科伦()的修正和补充，成为现代标准的“策梅洛——弗兰克尔公理系统(简称ZF系统)”，这样，数学又回到严谨和无矛盾的领域，而且更促使一门新的数学分支——《基础数学》迅速发展。 五、危机的启示 从康托尔集合论的提出至今，时间已经过去了一百多年，数学又发生了巨大的变化，而这一切都与康托尔的开拓性工作密不可分，也和数学家们的艰辛努力密不可分。从危机的产生到解决，我们可以看到，数学的发展跟提出问题和面对困难是离不开的，期间要经历无数的挫折和失败，但是只要坚持，终会走向成功。 矛盾的消除，危机的化解，往往给数学带来新的内容，新的变化，甚至革命性的变革，这也反映出矛盾斗争是事物发展的历史性动力的基本原理。正如数学家克莱因(FelixChristianKlein1849-1925)在《数学——确定性丧失》中说：“与未来的数学相关的不确定性和可疑，将取代过去的确定性和自满，虽然这次悖论已经找到解释，危机也已化解，但是更多的还是未知，因为只要仔细分析，矛盾又将会被认识更为深刻的研究者发现，这种发现不应该被认为是‘危机’，而应该感到，下一个突破的机会来到了。” 参考文献： 1.《普通高中课程标准实验教科书——数学必修1》教师教学用，人民教育出版社 2.胡作玄，《第三次数学危机》 康托尔的集合论论文篇3：《模糊集合论视角下的隐喻》 【摘 要】本文从模糊集合论的角度出发，研究隐喻解读过程中的逻辑真值问题，揭示出隐喻的模糊性是固有的，客观的，对人类认识世界以及进行文学创作具有重要作用。 【关键词】模糊集合论;隐喻;文学创作 模糊性是自然语言的本质特征之一，客观事物自身范畴的模糊性、人类认知的局限性以及不同的话语语境均会导致模糊语言的形成。模糊集合论从诞生伊始，便开始了与诸多学科的交叉研究，与语言学的结合使得我们在语义研究方面有了新的视角。隐喻作为一种特殊的语义现象，其解读过程显现出模糊语言的特点。隐喻的模糊性反映出人类的潜逻辑规律，是客观的，隐性的，它不仅是人类心理范畴化的结果，也是人类模糊思维的产物，所以模糊集合论为我们研究解析隐喻开辟了新的窗口[1]。 1965年，美国控制论专家札德受语言模糊性的启发在《信息与控制》杂志上发表了论文《模糊集合》，最早提出了“模糊集合论”的概念。传统的集合论强调，任何一个集合的成员要么属于它(隶属度为1)，要么不属于它(隶属度为0)，只有两种真值情况[2]。但是如果对自然界中的诸多对象进行分类，我们经常会找不到能够精确判定其身份的依据。所以， 札德在论文《模糊集合》中对模糊集的定义为： 设X是由点构成的一个区间， 区间内的类属性元素用x表示， 即X ={x}。在区间X中，模糊集A由具有构成该集合元素属性的隶属函数fA(x)表示。该函数与区间[ 0， 1 ]内的任一实数相关联，此对应值表示x所具有的构成A的资格程度。如果区间内设置两个临界点， 即0 <β <α < 1， 那么我们就会获得一种三值逻辑： 如果fA(x) ≥α， 则x属于A;如果fA(x) ≤β， 则x不属于A; 如果隶属函数fA(x) 所表示的值位于α和β之间，则x具有一种相对于A的中间状态。模糊集合论之所以适用于语言研究，是因为语言范畴实际上就是某一个论域中的模糊集合。某一范畴中所有成员共有的典型属性构成此范畴的核心部分，它相当于集合的定义，这部分是明确的，清晰的;相比较而言，范畴的边缘却是模糊的，很难对其进行明确地界定，此部分相当于集合的外延，也就是构成该集合的所有元素。传统集合论实际上是二值逻辑，一个命题，即一个表达明确意义的陈述句，其真值只能是真(记作“1”)，或者是假(记作“0”)，没有第三种可能性。例如“汤姆是名学生”这个命题，只允许取值“1”或“0”。但是，如果我们将这个 句子 中的“学生”加个修饰词，变成“好学生”，问题就出现了。因为“好”是个模糊概念，其内涵容易辨认，外延却不明确。对于这样的命题，如果用传统的集合论就很难判断其真值。基于二值逻辑的缺陷，札德提出了“隶属度”的概念。即对于像“好”、“坏”这样的模糊概念的集合，规定其成员对该集合的隶属程度，可以取闭区间[0，1]内的任何实数值。模糊逻辑本质上是一种多值逻辑，这使得模糊集合论在研究隐喻时具有特别重要的价值。 模糊集合论为隐喻真值的合法性提供了依据。隐喻的理解有赖于对两组不同范畴的特征的识别，如果我们要把“A is B”视为隐喻，而非字面意思，那我们就需要确定A和B的所指。句法，语义以及语境都可以帮助我们确定其含义，但是最终还是意义的解读决定对相似属性和不同属性筛选的结果 [3]。要想理解隐喻所指双方语义属性的比较过程，我们可以求助于模糊集合论的概念。通过模糊不同集合的界限，隐喻所指某一集合的属性可以部分的与其他集合的属性相结合，进而克服精确定义所带来的阻碍。从语言的表层结构来看， 隐喻的本体集合与喻体集合是不相容的。如果我们运用模糊逻辑的开放性原理， 就可以对这两个不同集合中的属性进行对比区分， 找到相互类似的属性以及不具有可比性的属性。 以莎士比亚名句“Juliet is the sun.”(朱丽叶是太阳)为例： “太阳”是无生命语义标记的子集， “朱丽叶”是有生命语义标记的子集。由于这个隐喻指出了太阳对于人类的重要性与朱丽叶对于罗密欧的重要性之间的相似性，相关元素属性的隶属函数是一个小于1的值，使得此隐喻带有较强的启示力和暗示性。一般来讲，根据逻辑真值，可以把隐喻分为epiphor(表征性隐喻)与diaphor(暗示性隐喻)。威尔赖特( P. Wheelwright)在1962年出版的《隐喻和现实》(Metaphor and reality)中指出epiphor 的基本功能在于表达(express)， 而diaphor的主要作用是暗示(suggest) [4]。隐喻所指的并置会引起语义集合的矛盾，所以有些学者把隐喻视为不合语法逻辑的实体。但是如果我们通过模糊集合论中三值逻辑来解读隐喻，我们就可以证明它的用法是正当的，合法的。根据扎德的标准， 0 <β <α < 1， 一种三值逻辑的可能性是成立的。如果我们再加入一个中间值γ，区间将变为0 <β <γ<α < 1， 这样三值逻辑就可以扩充为四值逻辑， 其真值分别为： Truth( fA (x) ≥α) 、Falsity( fA (x) ≤β) 、Diaphor (β < fA (x) <γ) 以及Epiphor (γ≤fA (x) <α) 。如果α的值趋近于1而β的值趋近于0， 并且中间区间的集合不包含任何 其它 元素， 那么这就是一个传统的二值逻辑。如果隶属函数值介于β到γ的区间，就会产生暗示性隐喻;如果隶属函数值介于γ到α的区间，就会产生表征性隐喻。隶属函数会发生变化，因为很多隐喻由于不断的重复使用，固定了所指之间的关系，暗示性隐喻也就会变成表征性隐喻，如果太过普遍，则会变成死隐喻。由此可见，模糊集合论很好的解释了隐喻解读过程中本体集合与喻体集合的冲突，使得双方在合理的范围内找到交集，而这个交集内的元素属性很可能不是唯一的，这就造成了隐喻解读的多样性与模糊性[5]。 隐喻的本质是模糊了本体集合和喻体集合之间的界限，从而来寻找两个集合的契合点。由于模糊集合论设定了三个区间边界α、β和γ， 并且0 <β <γ <α < 1，这种四值逻辑不仅有助于消除隐喻所指不同集合之间所存在的矛盾，而且揭示出隐喻的模糊性实际是固有的，客观存在的。隐喻的模糊性主要是指其解读对语境的依赖性。无论从隐喻的编码，还是解码过程来看，不同的人，不同的时期，不同的场合，同一隐喻可以被赋予不同的含义。正是隐喻的这种模糊性开启了人类的想象空间，文学作品中好的隐喻总是余音绕梁，让人回味无穷。我们的生活离不开隐喻，而在隐喻所创造的模糊世界里，我们非但没有因为模糊而影响生活，反而借用隐喻的模糊性我们能够更好地认识世界，改造世界。 【参考文献】 [1]Earl R. MacCORMAC， METAPHORS AND FUZZY SET[J].Fuzzy sets and systems. 1982(7). [2] Set. Information and (8). [3]安军.隐喻的逻辑特征[J].哲学研究，2007(2). [4]苏联波.隐喻的模糊化认知机制研究[J].成都大学学报(社科版)，2011(5). [5]束定芳.论隐喻的基本类型及句法和语义特征[J].外国语，2000(1). 猜你喜欢： 1. 高中数学论文题目大全 2. 关于数学文化的论文范文 3. 数学与哲学的论文 4. 人工智能逻辑推理论文 5. 数学学术论文范文大全 6. 数学论文离散数学