停止的近义词同义词和反义词（精选15篇）
遏止：用力阻止：洪流滚滚，不可～。遏止
遏制：制止;控制：～对方的攻势ㄧ～不住的激情。遏制
制止：阻止：制止不良行为。制止
阻止：1.阻拦制止。阻止
中断：计算机执行某程序时，发生了紧急事件或有特殊请求，中断
截至：截止到(某个时候)：报名日期～本月底止。截至
截止：(到一定期限)停止：报名在昨天已经～。截止
间歇：动作、变化等每隔一定时间停止一会儿：心脏病患者常间歇
停滞：停下来，滞留不能进行：车辆受阻停滞|死水停滞。停滞
中止：1.中途停止。中止
终止：1.结束;停止。终止
逗留：暂时停留：今年春节在家乡～了一个星期。也作逗遛。逗留
结束：①发展或进行到最后阶段，不再继续：秋收快要～了ㄧ结束
冻结：①液体遇冷凝结;使物体受冻凝结。 ②比喻阻止流冻结
停止的反义词
流动：①(液体或气体)移动：溪水缓缓地～ㄧ空气～就形成流动
继续：①(活动)连下去;延长下去;不间断：～不停ㄧ～工继续
摇动：1.摇摆，晃动。 2.摇之使动;动摇。摇动
开始：①从头起;从某一点起：新的一年～了ㄧ今天从第五课开始
通行：1.谓行人﹑车马等可以通过。 2.通用;流行。通行
不休：1.不停止，不罢休。不休
不断：1.割不开。 2.不绝;接连。 3.不果决;不断
进行：①从事(某种活动)：～讨论ㄧ～工作ㄧ～教育和批评进行
开动：①(车辆)开行;(机器)运转：～机车 ㄧ轰隆隆机开动
陆续：副词。表示前后连续不断：下课以后，同学们陆续回家陆续
停止的造句
1. 停止战争，让人们远离悲惨的战乱生活。
2. 红灯表示行人和车辆停止通行，绿灯表示行人和车辆可以通行。
3. 傍晚的时候，风停止了，下起雨来。
4. 铃声响了，教室里的嘈杂声立刻停止下来。
5. 在大家的劝阻下，两人终于停止了争吵。
6. 这家商店装修房屋，暂时停止营业。
7. 江面上大雾弥漫，船只被迫停止了航行。
8. 我们决不能因为受到一点挫折就停止前进的步伐。
9. 由于装修，这间电影院暂时停止营业了。
10. 司令员命令停止前进，原地待命。
11. 这个方法很管用，弟弟马上停止了哭泣。
12. 爸妈停止了争吵，家里恢复了风平浪静。
13. 他就像一部永不停止的机器一样，一天到晚只知道工作。
14. 良药苦口，停止因为现状问题责备父母。
随着互联网的发展,海量的网络资源也随之而来,如何从中高效准确的获取我们所需的信息,是目前计算机领域研究的热点。语义倾向性研究正是在这一背景下应运而生的。文本倾向性识别就是通过对文本格式的信息资料中提取具有一定感情色彩的词汇、短语、常用结构等,来判定文本的情感态度倾向,而词汇的褒贬倾向性判别是文本倾向性识别的基础。
词汇的语义倾向,即对于词汇的褒贬程度计算出一个度量值。比较常用的做法是将度量值规定为位于±1之间的实数。当度量值高于某阈值时,判别为褒义倾向;反之,则判为贬义倾向。篇章中词汇的语义倾向值极大影响着篇章的语义倾向,对词汇的语义倾向计算是此类研究中的关键工作。
Hatzivassiloglou和Mc Keown[1]尝试使用监督学习的方法对英文的词语进行情感语义倾向性判别,准确率达到90%左右。2003年,Turney[2]从大规模语料中利用统计信息对单词进行语义倾向判断。其准确率达到82.18%。
目前已有的中文词语语义倾向性分析方法主要有以下两类:基于语义的倾向性分析法,例如复旦大学的朱嫣岚等通过手工选定少量的基准词[3],然后利用知网How Net[4]的语义相似度和语义相关场功能来计算新词与基准词之间的相似度,从而得到新词的语义倾向性。除此之外,也有使用机器学习等基于统计的方法来获取词语的语义倾向性。
本文根据知网How Net提供的褒贬词语集和人工判定的褒贬词集及褒贬词典构建了一个原始褒贬词典,并使用了融合知网信息的同义词词林[5],并对融合后的同义词词集标注褒贬倾向性。通过将待判定词语分类到同义词词林词集中获取其褒贬倾向。
1 词语褒贬倾向计算
1.1 原理
《知网》是一个揭示概念与概念之间以及概念所具有的属性之间的关系为基本内容的常识知识库。《知网》中有两个主要的概念:概念与义原。概念是对词汇语义的一种描述。每一个词语可以由多个概念构成。概念在知网中被用一种叫做DEF的知识描述语言来定义。DEF即是由义原组成。义原是用于描述一个概念的最小意义单位。《知网》并不是简单的将所有的概念归结到一个树状的概念层次体系中,而是试图用一系列的义原来对每一个概念进行描述。
除了义原以外,《知网》中还用了一些符号来对概念的语义进行描述义原一方面作为描述概念的最基本单位,另一方面,义原之间又存在复杂的关系。在《知网》中,一共描述了义原之间的8种关系:上下位关系、同义关系、反义关系、对义关系、属性-宿主关系、部件-整体关系、材料-成品关系、事件-角色关系。
《同义词词林》按照树状的层次结构把所有收录的词条组织到一起,把词汇分成大、中、小三类,大类有12个,中类有97个,小类有1,400个。每个小类里都有很多的词,这些词有根据词义的远近和相关性分成了若干个词群(段落)。每个段落中的词语有进一步分成了若干个行,同一行的词语要么词义相同(有的词义十分接近),要么词义有很强的相关性。
词语的含义是多个层次的,词林、知网从不同方面对词语的某个层次的语义进行了描述,而我们希望通过对知网和同义词词林的融合将词语的多个层次的语义都提取出来,并加以利用。本文使用了梅立军等人在论文[6]中编写的知网与同义词词林的融合方法为词林中的同义词词集添加知网中的DEF描述信息。知网中的每个DEF都是通过一个义原(特征)的集合来定义的,其中第一个义原描述了该概念的基本属性,我们称之为主特征;其它义原称之为次特征。我们为词林的Syn Set定义的DE定是由能够代表该Syn Set所有词语义项的共同含义的义原集合组成,我们称之为特征向量:{义原,该义原在Syn Set中的突显度}。我们可得到一个词林Syn Set的DEF描述如下:
Ec040101:Syn Set={黄,蜡黄,苍黄,昏黄,焦黄,枯黄,黄灿灿,黄澄澄,金煌煌,棕黄,发黄}
主特征向量:{0.9(a Value|属性值),0.1(character|文字),0.1(end|终结)}
次特征向量:{0.8(color|颜色),0.8(yellow|黄),0.1(brightness|明暗),0.1(dark|暗),0.1(human|人),0.1(character|文字),0.1(surname|姓)}
1.2 原始情感词典的构建及同义词集合Syn Set的褒贬倾向计算
首先,我们需要构建一个原始褒贬情感词典。该词典由知网提供的正负向情感词语和人工标注的情感词语构成。对每个词语赋予一个情感极值,正向情感词取值为1,负向情感词取值为-1。
在计算词语的褒贬倾向之前,我们提出如下假设,这是进行后续计算的理论基础。我们假设一个词群内词汇的褒贬性倾向于一致[7]。
例如:
{Aa01A06=家伙东西货色厮崽子兔崽子狗崽子小子杂种畜生混蛋王八蛋竖子鼠辈小崽子}该词条可看出为贬义倾向,词条内的词语均为贬义词,
{Ah14C02=心肝宝贝心肝宝贝宠儿命根子掌上明珠命根宝贝儿}该词条可看出为褒义倾向,词条内的词语均为褒义词,
{Aa04B01=他们她们他俩她俩}则为一中性词条。
这时,对于每一个知网与词林融合后的添加def的同义词集,我们都可以为其确定一个褒贬倾向。具体的方法如下:一个的同义词集中有时会包含个别与本同义词集倾向不同的词,对于同义词集中的词语集合{w1,w2,…,wn},收录在原始褒贬词典中的词语且为褒义词的个数为k,贬义词的个数为l,则该词集的褒贬倾向值为
得到的倾向值将在[-1,1]区间内,取0作为阈值。如果倾向值大于0,判定该词条为褒义,小于0则判定该词条为贬义,等于0则判定该词条无情感倾向,即为中性词条。
1.3 词语褒贬倾向计算
对一个待判定的词语W,我们根据以下步骤来判断其倾向,此处假定W只有一个义项:
1)在原始褒贬词典中进行查找,若词典中收录词语W,则根据词典标注确定其倾向。
2)若词典中没有收录该词语,则在同义词词林中查找该词语,若某条Synset包含词语W,则此Synset的倾向即为词语W的倾向。
3)若原始情感词典与词林都没有收录词语W,则需根据词语W的def为其添加词林分类,词语W的倾向即与分类得到的词林Syn Set倾向一致。
4)如果词语W不被知网收录,则根据夏天论文中未登录词的处理方法为W添加DEF后再进行分类,本文对此不作深入介绍。
1.3.1分类算法
我们采用特征频度统计算法来进行词语到词林词集的分类.首先对待分类的词语,我们在知网中查找其所有义项。对于具有多个义项的词语,我们将其各义项分别进行分类。我们对词林中的所有Syn Set对应的DEF进行特征频度统计,找出与待分类DEF主特征重合度最大的Syn Set,并根据此Syn Set的主特征值按比例确定阈值α,保留主特征值大于阈值的Syn Set,然后计算大于阈值的Syn Set对应的DEF的次特征重合度,取次特征重合度最大的Syn Set作为分类结果。若计算得到的Syn Set的DEF主特征或次特征都小于某一阈值,我们认为该词无法分类。
在以上算法中,重合度=Syn Set与知网义项DEF中相同义原的突显度之和/Syn Set中有效词数目。
1.4 实验结果
在实验中,设0为阈值,词语倾向值大于0则判断为褒义,小于0则判断为贬义,等于0则为无极性词语。语义倾向判别准确率=判别正确的词数P测试集总词数,我们以此来衡量算法效果。我们采用的测试集包含手工筛选褒义词贬义词各400个,经过实验验证,该算法准确率达到87%。
本实验同朱嫣岚的词汇语义倾向计算进行对比,发现朱嫣岚的方法中,如“色厉内荏”,在知网中的DEF描述为{ADJ a Value|属性值,courage|胆量,timid|怯,undesired|莠},但在朱的方法中进行相似度计算时,该词与褒贬基准词相似度均不高,得到的结果为褒义,且倾向值很小。而本文的方法中,该词语被分类到词集
Ee13B01:synset={怯懦怯弱愚懦胆小胆虚胆怯卑怯怯生生心虚草鸡窝囊孬胆小如鼠胆小怕事畏首畏尾缩头缩脑钳口结舌唯唯诺诺怯声怯气贪生怕死苟且偷安不敢越雷池一步矫缩头憷头怯委曲求全}
主特征向量:{a Value|属性值,0.727272727273,Guiltily Consc ious|心虚,0.0454545454545,upset|烦恼,0.0454545454545,evade回避,0.0454545454545,fear|害怕,0.0909090909091,slack|偷懒,0.0454545454545,amend|改正,0.0454545454545,pretend|假装,0.0454545454545,surrender|屈服,0.0454545454545}
次特征向量:{courage|胆量,0.545454545455,timid怯,0.545454545455,undesired|莠,0.681818181818,ability|能力,0.0454545454545,unable|庸,0.0454545454545,Good Bad|好坏,0.0454545454545,bad|坏,0.0454545454545,content=duty责任,0.0454545454545,behavior|举止,0.0454545454545,modest谦,0.0454545454545,strength|力量,0.0454545454545,strong强,0.0454545454545,desired|良,0.0454545454545},
判断结果为为贬义词。可见,本文的计算结果更准确,更符合人的实际感受。
利用种子词汇进行词语褒贬计算方法对种子词的选取依赖程度较高,一般种子词数量为40对,当待判定词语与基准词相似度都不高时,该算法就会出现误差,而本文的算法则避免和弥补了这种误差。
2 结论
本文给出了一种新的词语褒贬倾向的计算方法。该方法利用融合后的知网与同义词词林信息进行词语褒贬倾向的判定。融合后的知网与词林扩大了褒贬义词集合。在词汇测试集上的实验结果也表明了该方法的有效性。
摘要：在互联网飞速发展的今天,海量的数据在网络上共享传输,文本中的情感倾向获取对于文本的处理有着重要作用。而词汇的褒贬倾向研究是文本情感倾向研究的基础。本文基于知网(HowNet)和同义词词林信息融合的方法,为词林的词集添加知网def与情感倾向,进行词汇的语义倾向计算。实验结果表明,该方法更趋于合理,结果更符合人们的日常体验。
关键词：情感计算,知网,同义词词林,语义倾向
参考文献
[1]Vasileios Hatzivassiloglou,KathleenR.McKeown.Predicting the semantic orientation of adjectives[A].In:Proceedings of the35th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and the8thConferenceof the European Chapter of the ACL[C],1997:174-181
[2]Turney,Peter,Littman Michael.Measuring praise and criticism:Inference of semantic orientation from association[J]ACM Transactions on Information Systems,2003,21(4):315-346.
[3]朱嫣岚,闵锦,周雅倩,等.基于HowNet的词汇语义倾向计算.中文信息学报[N],2006,20(1):14-20
[4]董振东,董强.HowNet[OL].HowNet’s Home Page.http://www.keenage.com.
[5]梅家驹,等.同义词词林[M].上海:上海辞书出版社出版,1983.
[6]梅立军,周强,臧路,等.知网与同义词词林的信息融合研究[N].中文信息学报,2005,19(1):63-70
【摘要】英语同义词数量庞大，对英语同义词的辨析是学习提高英语水平的难点。文章运用语料库语言学研究方法，定性与定量研究结合，以当代美语语料库（COCA）为基础，借助中国学习者语料库（CLEC），通过对study/learn这组同义词从不同语域的词频分布、搭配词选择、类联接和语义韵等方面对比分析，揭示了中国学生对英语同义词意义的理解存在的误用和漏用的问题。语料库索引成为辨析区分英语同义词的有效方法。借助本族语语料库（COCA）同义词辨析方法可以广泛应用于学习者辨析掌握同义词。
【关键词】语料库方法 同义词辨析 语义韵 搭配词选 类联接
一、引言
英语是世界上使用最广泛的语言之一，词汇量极其庞大。由于历史因素和语音自身的发展，英语中有丰富的同义词。“Synonym”（同义词）来源于希腊单词“Synonymon”， 意思是“意思基本相似名字相似”。据统计，英语语言中同、近义词的数量约占60%以上。英语同义词占有如此大的比例，是语言学习的难点。
以往大多数英语同义词辨析研究都是利用英语本族语语料库BNC、FLOB、FROWN，利用当代美语语料库（The Corpus of Contemporary American English， 简称COCA）进行同义词辨析研究的较少，基于COCA 和CLEC语料库的对比同义词使用情况的研究更少，现有的语料库包括BNC，FLOB等，从收词量，更新程度，同义词条检索界面方面都无法与COCA语料库相媲美。常用动词study， learn 的意义丰富，故本文利用COCA，借助CLEC语料库从词频、搭配关系、类链接，语义韵方面对常用词汇study和learn这组同义词进行辨析。
二、搭配、类联接和语义韵等相关理论知识
搭配（collocation）是指“两个或两个以上的词在文本中短距离内的共现”。类联接（Colligation） 是词语搭配研究中的一个重要概念，由Firth首先提出。根据Firth，类联接是“语法范畴之间句法结构上的相互关系，不是与词语搭配平行的抽象，而是高一级的抽象”。类联接和搭配关系密切，搭配是从词汇层面来说的，而类联接更多的是语法层面。
语义韵（Semantic Prosody）是Sinclair借用Firth的“音韵”（prosody）一词而新创的语言学术语。它是词与它的搭配词之间在具体据语境中相互作用的结果。语义韵产生于词与词之间，词与搭配词之间，以及搭配词之间的相互关系中。” Stubbs将语义韵分为消极语义韵（negative prosody）、中性语义韵（neutral prosody）和积极语义韵（positive prosody）三类。
三、研究设计
本研究使用语料库对比的方法，结合语料做定性和定量相结合的研究同义词辨析问题。本次研究使用了http：//corpus.byu.edu/coca/ 网站提供的语料库资源和中国学习者语料库的资源。
本族语语料库为当代美语语料库（The Corpus of Contemporary American English， 简称COCA）收集了大量的英语作为本族语的使用数据，中国学习者语料库（CLEC）收集了中学生、大学英语四六级和专业英语低年级和高年级在内的学生书面语语料。常用动词Study， learn的意义丰富。在《朗文当代英语高级辞典》中，learn作动词时的义项有“学习，学会；获悉，得知；熟记，记住；（慢慢）懂得，（慢慢）领悟”。study作动词的义项有“学习，攻读；仔细察看；研究”。本研究借助两个语料库对一组study/learn这组同义词从不同语域的词频分布、搭配词选择、类联接和语义韵等方面对比分析，揭示了中国学生对英语同义词意义的理解存在的误用和漏用的问题。
四、研究数据与讨论
1.COCA 语料库不同语域中的分布情况。检索结果发现，learn 和study 在COCA 中出现的频率相差很大，分别是60419和144755，study 出现的频率是learn 的两倍多。从各个领域类型的差别来看，如表一所示，总体来看learn 在COCA所收录的五大语域中分布较为均匀，其中以学术期刊和杂志中分布最多，其次是报纸和口语，小说中分布最少。
2.搭配和语义韵特征。本研究以learn和study作为动词，主要考察study 和learn 的宾语和副词的特征，辨析两个词的搭配特征。Learn 的宾语搭配词中有大量表示“某项技能”的高频宾语搭配词，与skills 一词搭配使用最频繁。其频率为483和MI值是5.32。以下是对study， learn 的搭配词进行的归类分析：
（1）study侧重“研究”的意义， 特别侧重”研究”或 “学习” 文科类。如：history， anthropology （人类学）， philosophy （哲学）， psychology （心理学），sociology （社会学）， journalism（新闻学），literature， astronomy （天文学） ；其次是宗教或相关宗教书籍和艺术类名词。如：theology（神学）， bible， Buddhism， Koran（可兰经）；art， music， painting， piano， architecture （建筑艺术学） ； 再次是理工学科或者医学名词。如：physics， biology， engineering（工程学）， science，math， chemistry， medicine， anatomy （解剖学）。
（2）learn 侧重“学习”的意义，特别侧重“学习”语言类和与语言学习相关的名词。如：English， Mandarin， Hebrew， Algebra， lingo （行话）， lesson（s）， vocabulary， grammar， alphabet， slang （俚语）， language， lessons ，vocabulary 等。其中lingo的MI 值高达6.19。
3.COCA 语料库 和 CLEC语料库中动词learn 和study 右侧搭配词和语义韵比较（V+N* 的类联接）。在COCA中 study直接搭配的名词中使用最多的词不是English 而是history， study 的意思是“研究”，在COCA中，使用频率最高的十个搭配词是history， effects， art， engineering， behavior， literature， impact， painting， medicine， philosophy，意义以“研究”为主，与学科术语词搭配使用。由于受母语迁移的影响，中国学习者对study意思的理解和使用侧重“学习”意义，特别是语言方面的学习，忽视了“研究”的意义。STUDY一词的意义的理解不够深入，掌握不够全面，甚至存在误用的现象。
中国学生对Learn 的意义的掌握主要是“学习”，侧重学习某种语言或者技能，与本族语COCA的用法相一致。经过在COCA语料库检索发现，“学习或习得知识”的表达用acquire /gain / get / obtain knowledge 更为地道。可见中国学习者受母语迁移的影响，中国学生对 “学习知识”的表达欠妥当，有中式英语的倾向。
Learn 在COCA 中的高频搭配词有ropes一词。Learn the ropes 意义为“熟悉某一行业”，而中国学习者语料库中没有检索到这个固定搭配用法，说明中国学习者没有掌握这一表达，对learn 一词的意义和搭配的掌握不够全面。
4.COCA语料库中，动词study， learn 副词和介词搭配词比较。learn 作动词时侧重与表“速度”和“时间” 的副词连用，如quickly， rapidly， faster， early；其次是表示“效果”的副词，如effectively， successfully， 再次是与表“程度”和 “感情色彩”的副词，如：easily， gradually， properly， differently， exactly， painfully 等。这些副词带有中性语义韵。
study 作动词时侧重与表“仔细、认真、专心、勤奋”等意义的副词连用，这些副词带有积极的语义韵，如closely（仔细地）， carefully， seriously， intently（专心地）， diligently；其次是与表“强度和广度”的程度副词，如extensively （广阔地）， intensively（强烈地；集中地）， further， thoroughly （彻底地） ；再次是与表“科学研究”相关的副词如statistically （统计地）， scientifically，empirically（经验主义地）等。
综合以上结论可知，learn 强调“学习”或者“习得”的速度和效果，其搭配词带有中性语义韵。然而“study”则强调 “学习”或“研究”的动作过程，特别是强调研究的细致、严谨和科学性，副词搭配词带有积极的语义韵。
五、结论
英语词汇是英语学习的基础，英语同义词辨析是英语学习的重点和难点。本研究利用COCA语料库和CECL语料库， 选取一组常用动词study和learn进行了同义词辨析，研究发现study， learn 宾语和副词搭配词各有特点，中国学生对两词的意义理解不深入，搭配的掌握不够全面，甚至存在误用的现象。由于受母语迁移的影响，中国学生对study意思的理解和使用大多仅限于“学习”意义，忽视了“研究”的意义。故中国可以通过检索英语作为本族语的使用的美语语料库，通过观察分析检索单词在本族语语境中同义词的使用情况，结合大量真实语境加深对英语同义词的语义韵和搭配词的理解，掌握更地道的英语表达。
由于时间精力的限制，本文仅对一组同义词进行辨析，而CLEC和COCA的涉及的语料数量和范围也存在很大差异，故基于两个语料库对learn/study的语义韵，类连接，搭配的对比研究，存在以偏概全不足之处。
作者简介：
田东旭（1990-），女，湖南永顺人，中南大学外语语言学及应用语言学研究生。
正直：1.公正无私;刚直坦率。 2.指正直的人。 正直
善良：1.和善，心地好。亦指和善而不怀恶意的人。善良
直爽：坦率爽快：为人直爽|他是个直爽人|他说话挺直爽。直爽
圆滑：形容为人世故而不诚恳，敷衍讨好而不负责任：处世圆圆滑
朴直：朴实爽直：生性朴直|朴直者近忠。朴直
鲠直：同‘耿直’。鲠直
质直：1.朴实正直。 2.形容言词质朴平实。质直
纯厚：1.纯朴淳厚。纯厚
爽直：1.直爽。爽直
耿直的反义词
圆滑：形容为人世故而不诚恳，敷衍讨好而不负责任：处世圆圆滑
阴险：表面做好人，背地里搞鬼：阴险毒辣|内心阴险|这个阴险
用耿直造句
(1)爷爷为人耿直，从不会向谁低三下四。
(2)他是一个性情耿直的人，从来都是想到什么就说什么。
(3)他豪爽耿直，说话办事直来直去，百无禁忌。
(4)他性情耿直，总爱仗义执言。
(5)他性格耿直,说话历来都是直言不讳,不讲究方式方法,您别见怪。
(6)他是个耿直之人，一向知无不言，言无不尽。
(7)我们兄弟俩的性格,简直是天壤之别,他温顺腼腆,我耿直刚烈。
(8)他为人耿直,大公无私,非常值得信赖。
(9)战争一触即发,耿直也当仁不让。
明朗：①明亮：天青云淡，大地明朗。 ②明白;明显：心明朗
光明：①亮光：黑暗中的一线～。 ②明亮：这条街上的路光明
清朗的反义词
混浊：(水、空气等)含有杂质，不清洁，不新鲜。混浊
昏暗：光线不足;暗：灯光～ㄧ太阳下山了，屋里渐渐～起来昏暗
阴郁：①指天气阴沉：阴郁的天气很闷。 ②沉闷不开朗：阴郁
晴朗的造句
1、小燕子在晴朗的天空中快活地飞来飞去。
2、晴朗的天空晶莹剔透，一尘不染。
3、晴朗的夜空，满天星斗，总能激起人们不尽的遐想。
4、原本晴朗的天空顷刻之间乌云密布。
5、今晚天气晴朗,星星在夜空中闪烁不停。
6、天空晴朗,和煦的春风吹拂着大地。
7、阴沉沉的天空忽然变得晴朗起来了。
8、这是一个美丽的夜晚，晴朗的夜空闪耀着北方的繁星。
9、今天天气晴朗，万里无云。
得志
知足
满意
满足的反义词
不足
渴望
多余
进取
贪婪
用满足造句
1、贪婪的人总是得寸进尺，永不满足。
2、这两个条件是对立的，不可能同时满足同一件事情。
3、人不能满足于眼前的一点点成就。
4、发展生产就是为了满足人民生活的需要。
5、这种食物的营养比较单一，不能满足我们身体的需要。
6、尽管工人加班生产，但是仍不能满足市场需要。
7、当时的统治者一味地增加农民的赋税，以满足他们穷奢极侈的生活。
8、发展生产，是为了满足人民生活的需要。
9、我国的粮食生产，基本满足了人民生活的需要。
10、小高不满足自己已有的成绩，决心继续努力。
11、我们不能满足于丰衣足食，还要进一步发展经济，提高生活水平。
12、干部应该学业务，懂技术，不能满足于当外行。
13、过去农业生产以粮为纲，品种单一，不能满足人民生活的需要。
14、我们不能满足已经取得的成绩，还要继续努力。
15、为了满足自己的虚荣心，她付出了惨重的代价。
16、同学们并不满足已经取得的成绩，决心继续努力。
17、只要是合理的要求，妈妈总会满足我的。
18、对病人的合理要求，医院尽量给予满足。
19、榨光人民，来满足政府的需求，正犯了竭泽而渔的错误。
近义词在英语语言中占有很大比例,它们通过词义、用法等方面的相同或相近构成了庞大复杂的英语词汇体系(张继东,2005)。近义词辨析是各类英语考试的重点,也一直是语言学习的难点。传统的英语教学中,教师总是先对比这些近义词对应的汉语语义层面上的差异,然后给出各个词相应的例句。这样的英语语言输入脱离了真实的语境,使得学生容易混淆近义词的用法,输出了不地道的用法和不恰当的搭配。随着语料库语言学的兴起,利用语料库的真实数据和语料库工具来辨析近义词的成为了一种有效的方法。文章以学生学习中出错率较高的一对在字面上都表示“疼痛的”的近义词“painful”和“sore”为例,来说明语料库工具对于辨析近义词的重要作用。
2 基于语料库的英语近义词辨析方法
英语中有着丰富的近义词,它们虽然意思相近,但是在语意、语用等方面仍然存在差异。弄清差异有助于理解词语的内涵,利用这些差异有助于增强语言的表达效果。近义词大致可以分两种:绝对近义词(Complete Synonyms)和相对近义词(Relative Synonyms),英语中更多的是相对近义词。搭配(collocation)是指词语经常一起使用的表达形式,体现的是词语之问的具有典型性的共现现象,是基于语料库的词汇研究中最为活跃的部分。有了计算机的帮助,它可以识别和分析语言使用的复杂模式,可以帮助储存和分析人工无法完成的海量自然语言使用情况。此外,由于电脑不会中途改变主意或者感到疲劳,它可以作出一致的、可靠的分析。电脑也可以人机交互,使人类分析师可以对复杂问题作出判断,而把语言的记录保存交给计算机去完成。最后,基于语料库的研究目的不是简单地报告定量结果,而是要探索这些研究结果对语言学习的重要性。基于语料库的方法可以用来研究在语言学的各类问题,包括单个的词汇、语法的特点、儿童语言习得、作者的风格,语域等。总之,几乎可以利用语料库研究所有语言学领域的问题,因为语料库提供了一系列有效的工具和方法。
3 研究方法
本研究采用KWIC(keywords in contest)的检索方法,使用Wordsmith库检索软件对“painful”和“sore”在本族语语料库BNC中进行检索,然后对索引行进行观察,描述和分析,确定其类连接以及语义搭配。
4 基于语料库的painful和sore的用法对比分析
4.1 词义差别
Collins COBUILD字典对于两词的第一种释义是一样的:If a part of your body is painful/sore,it hurts because it is injured or because there is something wrong with it.即“疼痛的”。Painful和sore表示这种意思的例子分别有8个和67个,例如:
The chest may be painful and they hold it when coughing and lie on…
All the same,I had sore feet and was feeling sorry for myself.
除此之外,两个词都含有各自独特的意思。Painful的意思有:
1)If something such as an illness,injury,or operation is painful,it causes you a lot of physical pain.这个意思的例子有25个,如:
…but that injury is always painful in ordinary circumstances.
2)Situations,memories,or experiences that are painful are difficult and unpleasant to deal with,and often make you feel sad and upset.令人没有想到的是,这个意思的出现频率最高,达到了59次。如:
Looking back on it,I think it was only part of the painful process of growing up.
3)If a performance or interview is painful,it is so bad that it makes you feel embarrassed for the people taking part in it.这是一种非正式的使用方法,出现了2次。如:
His efforts to get it right,to tell the truth,are both painful and deeply moving.
我们再来看看sore:
If you are sore about something,you are angry and upset about it.(mainly AM INFORMAL)=annoyed这个含义主要见于非正式的美国英语当中,共有2个例子,如:
Perhaps Mr.Gordon had good reason to feel sore with Mandy,who had chosen to step into the…
此外,sore可以当作名词使用:A sore is a painful place on the body where the skin is infected.如:Restless,anxious,aching sore and bruised pains,tearing pains.
很显然,从单词的含义上来讲,painful比sore的含义更为广泛,sore主要是用来形容人身体上的疼痛。
4.2 主语类连接
在研究一个单词的用法时,仔细分析一下其主语的性质是非常有帮助的。对比发现,painful的主语绝大多是含义比较宽泛的词如process,reality,pressure,crisis,efforts,movement,decision,injury,punishment.而sore的主语的含义大多比较具体,集中在人的身体各部位如eye,voice,hand,ankle,finger,feet knee.另外还有在painful的搭配中未出现的人称代词,如:
You'll be amused to hear that I’m very stiff and sore.
由此可见,前文中提到字典将“身体的伤痛”列为painfu的第一个意思,从语料库词典编撰的角度来说,是值得商榷的。
4.3 句法成份
尽管有一个例句中sore是以名词性质出现的,但在整个语料库中这个使用频率是非常低的,在授课过程中可以向学生介绍,无需深究。其余的用法均为形容词性质,但其在句子中的成份是截然不同的。统计结果显示,在painful的100个例句中用作表语的有37例,定语57例,另外有6例作为宾语补语;sore有30例表语,66例定语,3例宾语补语。总体来说,两个单词用作定语的频率比表语要高。尽管painful右边第一个搭配词有42个之多,而sore只有20个,sore用作定语的频率却是表语的两倍多,painful的这一差别只有21例。就用作宾语补语而言,两词的使用频率都比较低,painful之前的谓语动词是find,make和prove;sore是make和leave。
4.4 搭配
我们通过观察这两个词的左右搭配词可以发现这两个所谓的近义词在搭配层面是非常不同的。根据数据统计,painfu右边最常出现的名词搭配词是experience,一共出现了5次,接下来分别是memories(3次),process(3次),situation(2次)reality(2次),job(2次);而throat是sore频率最高的右搭配词,接下来是thumb(9次),head(5次),eyes(4次),feet(4次)knee(3次)。Painful之前最常用的副词是extremely,really,so和very;sore前面是so和too,还有quite,awfully,really,increasingly,pretty和perpetually。此外,笔者还注意到了和sore相关的两个固定表达法:sore spot/point和to stand/stick ou like a sore thumb。这两个词组频率达到了10%,但即便是英语专业的研究生也未曾听说过,可见有了语料库,我们能为语言学习者提供最地道的实际使用的语言素材。
4.5 小结
总体来说,尽管这两个词被视为近义词,它们还是有不同的搭配偏好的。笔者发现把“身体的疼痛”列为painful的第一个含义是值得商榷的,可能替换为“令人痛苦的”更为恰当,这样也就合理地解释了为什么painful之前的主语多为抽象含义的词,而sore的主语多为身体的部位。这一差别在两词的右搭配中也有体现,painful右边最常出现的名词搭配词是experience而sore是throat。从句法角度来看,两词主要都是形容词性质,但是sore用作定语的频率要比painful高出20%左右。
5 总结
近义词教学已经成为了中国英语课堂上非常重要的一部分内容,但教学效果不尽如人意。因此,我们借助语料库从词频和搭配的角度来研究近义词之间的语言特色。笔者的案例研究说明,教学材料不应只包括单词的意义,而应包含所有语言方面的信息,如句法成份,搭配词等,这样才能形成一种系统的近义词教授方法。我们应该在课堂上把所有这些信息提供给英语学习者,而不是仅仅依靠同义词词典。如果词典能提供这一类的信息,那么必将大大提高英语学习的乐趣和效率。教师也应鼓励学生利用语料库工具,展开自主词汇学习。学生可以利用网上语料库检索到本族语者准确使用某词的情况,包括常见搭配、类联接、使用频数等,有益于学生对该词的准确把握。
综上所述,语料库对英语教学,尤其是词汇教学在理论和方法上具有十分重要的促进和指导作用。随着语料库资源的普及和应用过程的简化,语料库最终将成为英语教学手中的常用工具。
参考文献
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爱的反义词不是孤独。在我们的心灵深处，爱和孤独其实是同一种情感，它们如影随形，不可分离。愈是在我们感觉孤独之时，我们便愈是怀有强烈的爱之渴望。也许可以说，一个人对孤独的体验与他对爱的体验是成正比的，他的孤独的深度大致决定了他的爱的容量。反过来说也一样，人类思想史和艺术史上的那些伟大的灵魂，其深不可测的孤独岂不正是源自那博大无际的爱，这爱不是有限的人世事物所能满足的?孤独和爱是互为根源的，孤独无非是爱寻求接受而不可得，而爱也无非是对他人之孤独的发现和抚慰。在爱与孤独之间并不存在此长彼消的关系，现实的人间之爱不可能根除心灵对于孤独的体验，而且在我看来，我们也不应该对爱提出这样的要求，因为一旦没有了对孤独的体验，爱便失去了品格和动力。在两个不懂得品味孤独之美的人之间，爱必流于琐屑和平庸。
爱的反义词也不是恨。一个心中没有爱的人，他对什么都不在乎，也就不会恨什么。之所以爱憎分明，是因为有执著的爱，有鲜明的价值取向。在现实生活中，爱转化为恨的事例更是司空见惯，而这种转化之所以可能，就是因为两者原是同一种激情的不同形态。爱是关切，关切就会在乎，在乎就难免挑剔，于是生出了无穷的恩恩怨怨。当然，一般而言，那种容易陷入恩怨是非的爱的气象未免渺小，其中还混杂了太多的得失计较。大爱不求回报，了断浮世恩怨。然而，当大爱者的救世抱负受挫之时，大爱也会表现为像鲁迅那样“哀其不幸，怒其不争”的大恨。总之，一切人世的爱，都是不能割断与恨的联系的。
那么，爱的反义词是什么呢?哪一种情感状态与爱截然相反，是爱的毋庸置疑的对立面呢?回答只能是：冷漠。孤独者和恨者都是会爱的，冷漠者却与爱完全无缘。如果说孤独是爱心的没有着落，恨是爱心的受挫，那么，冷漠就是爱心的死灭。一个冷漠的人，他不但没有爱心，我们甚至可以说他没有心，没有灵魂。因为爱心原是灵魂的核心，灵魂借爱而活着，感受着，生长着，无爱的灵魂中没有了一切积极的情感，这样的灵魂已经名存实亡。无论对于个人来说，还是对于社会来说，真正可怕的是冷漠，’它使个人失去生活的意义，使社会发生道德的危机。在我看来，当今社会最触目惊心的现象之一便是人心的冷漠。最近屡屡读到汽车司机肇事后把受害者处死然后逃逸的报道，处死的方式包括回车碾压伤者、把伤者扔进污水沟、带着被卷入车下的伤者继续驰行等等，无不令人发指。毫无疑问，这些罪犯对于受害者无仇无恨，他们仅仅是为了逃避对己的惩罚而不惜虐杀他人的生命，而这种惩罚本来只不过是使他们受短暂的牢狱之灾或一些财产损失而已，与一条生命的价值不可同日而语。这当然是冷漠的极端例子，然而，这类恶性事件的增多是有社会的基础的，暴露了社会上相当普遍的重利轻情、见利忘义的倾向。在一个太重功利的社会里，冷漠会像病毒一样传播，从而使有爱心的人更感到孤独，甚至感到愤恨。不过，让我们记住，我们不要由孤独和愤恨而也堕入冷漠，保护爱心、拒绝冷漠乃是我们对于自己的灵魂的一份责任，也是我们对于社会的一份责任。
憧憬
等待
等候
盼望
期望
守候
希望
期待的反义词
绝望
妄想
失望
用期待造句
1、乡亲们期待着他早日学成建设家乡。
2、玲玲期待着听到爸爸妈妈和好的消息。
3、爸爸妈妈期待我成为有用的人才。
4、人们期待水变清天变蓝，生态环境进一步改善。
5、爸爸焦急地在房间里踱来踱去，期待着妈妈的消息。
6、我们期待着体育健儿凯旋归来。
7、在我们谈话的时候，他因有所期待而如坐针毡。
8、游手好闲的他一直所期待的幸福早已没有指望了。
9、逆境中的他始终没有放弃努力,仍满怀信心,期待着峰回路转的那一天。
10、母亲期待着我的成功。
11、这部大家期待已久的电影还没上映，大家就兴致勃勃地谈论起了它。
12、在万众期待之中，这个举世瞩目的时刻终于到了。
13、我一直在期待我否极泰来流转乾坤的时刻，我相信那一天已经不远了。
14、这次考试又考砸了，回到家时，看着妈妈期待的眼神，我感到十分惭愧。
15、母亲说：“欢声脆脆、可爱活泼的孩子就是美，一种期待成长的美。”。
16、护卫：也许他们是期待援军的帮助。也许他们是声东击西。
17、世界上令人匪夷所思的事情很多，期待着人类去探索。
18、神塑造你有一个目的，它期待你将恩赐发挥得淋漓尽致。
19、没什么理由期待情况峰回路转。
恻隐
同情
可怜
轸恤
怜惜
怜悯的反义词
冷漠
漠视
冷酷
残忍
残酷
用怜悯造句
1. 不管怎样困难，不要求人怜悯。
2. 一个真正具有勇气的人，应该具有怜悯和同情心。
3. 但残酷的草原蔑视弱者，依然不给弱者最后的一点点怜悯。
4. 他对这个茕茕孑立的孩子动了怜悯之心。
5. 对那些十恶不赦的人，我们不能有丝毫的怜悯。
6. 不过,他是以怜悯的语气这样说的,好像迈克尔是给汽车撞伤了似的。
7. 请不要再用那种爱心泛滥的怜悯的神经质的语气,称呼我为孩子。
8. 幼时记忆中教堂的吟唱声，来自永恒之地的怜悯与爱,至今萦绕心间，永不止息。
9. 所谓的公平，只是强者对弱者的一种怜悯，是弱者自哀自怨的一种可怜。
听到我的呼喊，老公从书房走了出来。儿子迎上去问：“爸爸，妈妈说‘精子’是‘傻子’的反义词，对吗？”老公笑了笑说：“别听你妈妈乱说，什么反义词不反义词的。”随后，老公坐下来，把儿子搂进怀里，没有直接回答儿子的问题，而是用手指着院子里各种各样的花说：“你不是爱种花吗？你是否发现这些花儿一到秋天就会结籽儿？”儿子连忙补充道：“那就是花的种子，有了种子，今年的花枯萎了，明年可以再种。”老公引申道：“不仅仅是花，农民伯伯种的麦子、玉米、稻子等都有种子，就连野草都有种子，这些是植物的种子。同样，动物也不例外，也有自己的种子，当然也包括人在内。这些动物的种子就是所谓的‘精子’。万物就是靠着种子代代相传的。”老公讲到这儿，停住了。儿子瞪大双眼，仍是一脸迷惑：“真的吗？我有吗？我咋看不到呢？”老公亲切地对儿子说：“你现在还小，当然看不到，男孩子到了青春期以后才会有精子。”
“那从成年男子身上取出精子是不是要动手术？是不是要流好多好多的血啊？”儿子继续问。
“等你长大……”
“不行，我现在就要知道。爸爸，你都这么大了，你肯定经历过这样的事，你快告诉我啊！”儿子打断老公的话，摇着老公的胳膊不依不饶。
这孩子刨根问底的精神实在令人佩服，只是这问题越来越难回答，老公会如何收场呢？
我正这样想着，只见老公略微沉思了一下说：“这是男孩子到一定的年龄时很自然就会发生的生理现象，就像你平时吃喝拉撒睡一样正常。虽然我们看不到，但是你将来遇到一个你喜欢的女孩子，会跟她结婚，会有自己的孩子，那肯定是你的种子长的啊。但是在这之前，你必须好好学习，增强生存的本领，否则将来你连自己都养不起，又怎么能娶媳妇，养你的孩子呢？咱们可都是顶天立地的男子汉，我相信你一定能做到的，对不对？”
“对，爸爸，咱们男儿当自强！”儿子终于得到了圆满的答复。那个下午，他悄悄地把自己落下三天的作业统统完成了。我和老公装着没看到，心里可是乐开了花。
晚上，我不无佩服地对老公说：“老公，你太有才了，把这个棘手问题回答得自然巧妙，而且最后还捎带着激励儿子好好学习。”老公意味深长地说：“对于这类问题，我们很多做大人的要么敷衍孩子，要么拒绝回答，这样孩子就会从他的玩伴——一些半大不小的调皮捣蛋的孩子那里得到一些不科学的答案，很容易使孩子误入歧途。与其这样，倒不如我们把正确的性知识大大方方地告诉孩子，让他早些弄懂，这对他将来正确处理两性关系大有裨益。”听着老公的话，我点头如捣蒜，在心里对自己说：下次再遇到这样的情况，我绝不再用“精子”是“傻子”的反义词之类的回答糊弄儿子了。
近义词的教与学一直都是英语词汇学习中的一个传统难题,因为几乎每对近义词都或多或少地存在某些差异,使得近义词的教与学成为一个备受关注的话题。目前,基于语料库的研究可以进行更深层次、更复杂的分析,从而成为近义词教学与研究中一项具有综合性、代表性的方法。具体来说,本研究从begin和start入手,对比Chinese Learner English Corpus(CLEC)[1]与英语母语语料库Lancaster-Oslo-Bergen Corpus(LOB)[2]的相关数据,分析中国英语学习者的情况。以期提供一份中国学生begin和start使用中薄弱环节的针对性建议,从而解决这类问题为广大教师与英语学习者带来的困扰,同时给传统的英语学习和教学方法提供一个新的启示。
1 研究背景
基于语料库的研究方法出现之后,语料库研究的成果已被广泛应用于英语教学[3]。在词汇方面,尤其是近义词对比分析方面,基于语料库的研究也比较盛行[4,5,6]。意义相近的动词学习一直是英语教学中的重难点,但是相对的研究还没有受到足够的重视。
针对begin和start的近义动词对比研究中,Eicha[7]初步分析了begin和start后搭配不定式和动词ing这两大类补语的使用情况。Mair[8]从语法和社会语言学相关因素分析的角度,对begin和start后的这两大类分词补语进行了对比。Nagy[9]则从语义学角度分析了begin/start+to infinitive和begin/start+ing这两类非限定补语结构。这些自上而下的研究从不同视角将分析重点放在了begin和start后分词补语的区别上,但是缺乏英语母语者使用情况的数据支撑。
语料库方法提供了一个定量和定性的分析接口。定量分析着眼于数字,定性分析着眼于语词。语料库分析就是立足于语词的频数,将定性与定量两种方法结合起来,这种方法既依赖于词频分析手段,又依赖词语检索的手段。Biber等人[10]在《语料库语言学》一书中基于语料库的数据支撑,列举了begin和start在英语使用中存在的四种基本语法组合形式,即start/begin+to infinitive,start/begin+ing,start/begin+noun,start/begin used as an intransitive verb。统计数据显示,begin和不定式的结合能力比较强,而start则与剩余的结构结合能力比较强。在Biber等人的研究基础上,卢晓娟等[11]对LOB语料库进行检索,分析统计begin和start使用中以上四个搭配结构在英语语料中的出现频次,结果显示begin和start的用法之间存在显著性差异,同时也印证了begin通常和不定式连用,而start更倾向于与其余三个结构连用。通过定量与定性相结合的研究方法,此研究结果客观显示了begin和start之间的差异,但对于一线英语教师而言,我们更关心的是,中国英语学习者在使用这对近义词的实际情况如何?与英语母语者有哪些差异?这些差异在教学环节又该如何改进呢?故本研究着力回答以下三个问题:
①中国英语学习者在使用begin和start时,Biber等所列举的四种语法组合的出现频率在CLEC与LOB语料库中的检索结果有何不同?
②这些差异反映出中国学生使用begin和start时的什么问题?
③在教学中应该如何改进?
2 研究方法与步骤
本研究目的是对比英语本族语者使用begin和start的偏爱程度,调查分析中国英语学习者使用begin和start的真实情况。英语本族语语料库使用的是LOB语料库,LOB语料库是由500个文本的英国英语构成,整个语料库共有1166147个形符(token)。用于对比的非本族语学习者语料库选用的是国内较有影响的中国学习者英语语料库(CLEC)。CLEC语料库的语料涵盖中国大陆高中阶段(ST2),大学英语四、六级(ST3-4),以及英语专业四个年级(ST5-6)等不同层次的英语学习者作文,整个语料库共有1070602个形符。
具体而言,本研究分以下三个步骤:首先,用Ant Conc语料库分析软件在CLEC语料库中检索begin和start出现的总频数,然后人工分析四个结构的出现频次,同时剔除中国学习者英语使用中的言语失误及begin和start非动词使用情况;其次,用SPSS软件对LOB和CLEC语料库中使用begin和start时四个结构出现频数分别进行卡方计算,以期发现两组数据之间是否存在显著性差异;最后,对研究揭示的问题提出切实可行的教学建议。
3 数据统计与分析
3.1 数据统计情况说明
本研究主要针对begin和start作为动词近义词,在中国英语学习者英语作文中出现的四类使用情况进行的调查分析。为了数据统计分析的准确,有必要剔除begin和start四大类结构以外的使用情况,以保证研究数据的可比性。具体剔除情况及原因如下:
①begin以to begin with这一语篇标记语的形式出现。begin虽作为动词使用,但已经失去了本义,不应该列入比较分析范畴,故予以删除。例如:To begin with,because of the rapidly[wd2,1-2]increase…
②学习者将begin误用为beginning这一名词形式。begin在词条中已不是作为动词形式出现,无法归入四大类中任何一类,故删除。例如:
*He will perhaps put[vp1,-4]no ball in at the begin[wd2,2-].
*Some people like doing the same job from begin[wd2,1-2]to end.
*A good begin[wd2,2-]is half done.
③Start以名词形式出现。不属于本研究范畴,无法归入四大类中任何一类,予以删除。例如:from the start to the end,from start to end,at the start,a new start,make a start,there is a start,等等。
经检索与核对,在CLEC中begin出现202频次,删除18词条,实际用于研究的分析数据为184词条;start出现86频次,删除21词条,实际用于研究的分析数据为65词条。
此外,为了准确地统计begin和start在CLEC和LOB中出现频率(frequency),有必要对CLEC的语料进行筛选处理。CLEC是中国英语学习者语料库,与英语母语者语料库不同的是,CLEC中有许多汉语拼音的专有名词、拼写失误以及语料库创建者加到语料库里的学习者言语失误标注。这是学习者语料库本身不同于英语母语语料库的特点。如果不加剔除,这些未经处理的形符数值会影响到卡方分析的结果。桂诗春[12]在分析中国学习者英语失误问题时,为了避免影响数据对比结果,将CLEC语料库进行了处理,即:将CLEC重新核算,把语料库的形符数从1207879减为1070602。故本研究也沿用此调整后的数据,也就是说,本研究中进行卡方计算时两大语料库的总形符数为:CLEC语料库1070602形符,LOB语料库1166147形符。
3.2 语料库中begin和start总使用频次以及四个语法结构出现频次统计数据
总的来说,在CLEC的100万词条中,本研究中begin的使用频数为184项,LOB为163项,P值大于0.05。这说明与英语母语者使用情况对比,中国英语学习者在使用begin时,使用频率上没有显著性差异。而中国英语学习者使用start作为动词时的频数为65,英语母语者的频数为336,P值小于0.05,所以中国英语学习者使用动词start与英语母语者差异明显。具体情况见表1。
虽然中国英语学习者使用begin与英语母语者的使用频数从总量上看没有显著性差异,但具体分散到四大语法搭配结构的使用情况,我们发现了明显的差异。除了begin后接名词这一语法搭配的P值大于0.05以外,其余三项语法搭配都远远小于0.05。具体情况见表2。
根据表2作图(图1),可以更直观地发现这一分布差异。中国英语学习者使用begin时,习惯于begin to do的搭配方式,很少将begin用于不及物动词。本研究发现,英语母语者在使用begin时,经常使用begin后接动词不定式或单独使用begin作为不及物动词,另外两种语法搭配结构,即begin后接名词和动词ing形式则很少使用。
CLEC在使用start的频数分布总体上与LOB表现出显著性差异,在具体的四大类结构分布中也呈现了明显的差异情况。由表3可知,中国英语学习者在使用start后接不定式和名词时,P值均大于0.05,这两类语法搭配的使用情况没有显著性差异。但是start作为不及物动词及搭配动词ing形式这两类语法结构的P值均远远小于0.05,这表明实际使用情况差异明显。
同样地,图2更直接反映了的这一问题。图2显示,在使用start作为动词时,start多数情况被英语母语者当作不及物动词使用,相对比其他三种语法结构,英语母语者的使用频率都不高。而中国英语学习者在这四类语法结构的实际使用情况均低于英语母语者,其中start作为不及物动词以及后接动词ing的使用频率显示出这两种语法搭配使用过少,应在教学中予以强调。
4 对英语课堂教学的启示与建议
频数本身没有太大意义,真正有意义的是频数多少所揭示的问题。分析频数多少所揭示的问题并且能够提出切实可行的改进方案,才能真正对广大英语教师的教学工作有所帮助,也才使得本研究具有意义。针对本研究所发现的问题,我们可以通过语料库索引技术,引导学生观察、推断、讨论、归纳、继而模仿英语母语者使用这些英语词汇。这就是Tim Johns和Chris Tribble开创的借助语料库技术辅助语言教学的“数据驱动学习法”(Data-Driven Learning,DDL)[13,14]。不过由于主客观条件的限制,虽然“数据驱动学习法”这一新的教学理念具有“单词项、多语境”的优势,但在实际课堂教学中应用的并不多。以笔者所在院校为例,我们无法在教学硬件上满足师生在英语学习过程中人手一台计算机,这使得教师无法指导学生应用语料库检索技术,学生不可能自主学习、检索并观察英语词汇或句型使用情况;而且语料库相关软件的学习及复杂的正则表达式的运用也不是一朝一夕可以学会的;此外,学生的兴趣点在于学习英语知识,而非语料库相关技术的学习,如果将过多精力投入到语料库相关知识的教授上,无异于本末倒置。
实际困难虽然存在,但我们可以尝试简化教育教学技术,因地制宜地应用于英语课堂教学中。以start用法课堂教学为例,可以分以下几个步骤引导学生发现start作为动词的主要搭配形式及用法:
①备课阶段:检索并编辑含有start的句子。在语料库文本中检索start,将得到的结果保存为纯文本文件start.txt。对start.txt进行编辑,去除太难或其他不适合的句子。选取30个包含start四种基本语法组合形式的句子,注意比例分配中start作为不及物动词的句子占多数。再次保存编辑后的文本start.txt。
②课堂检索:教师在展示台的电脑上运行语料库分析软件。以Ant Conc为例,在Ant Conc主界面的File菜单中选择“Open File(s)”选项,浏览并选定start.txt。点击Ant Conc主界面上方的Concordance选项卡,在界面下方的检索项输入框中输入表达式“t.*t”。检索项输入框上方的检索模式设定区选择“words”模式。单击【start】按钮开始检索,得到所有的30个索引行,参见图3。
③观察与归纳:要求学生细心观察索引行,引导学生特别注意start与哪些词搭配。2分钟后,组织学生发言讨论自己的发现。教师在学生讨论后,点击主界面的Collocates选项卡,切换到搭配分析,设定跨距为1R,引导学生印证观察的start后第一个词的搭配规律,帮助学生归纳并总结start的四种基本语法组合形式,即:start used as an intransitive verb,start+to infinitive,start+ing,start+noun。为了帮助学生强化start作为不及物动词的用法,要求学生进行一对一造句练习,并当堂检查教学效果。
引导学生观察分析索引行的过程是一个验证假设的过程。学生凭着自己对start的使用规则产生一定假设,然后带着假设到索引行中呈现的实例中印证或修正自己的假设,从查询、验证或修正到形成较为成熟的结论,就是语言学习中的一个自下而上的过程,所以分析索引行的过程也是一个不断修正完善语言学习的过程。
5 结语
本文以CLEC语料库为基础,对比LOB语料库研究中国英语学习者在使用begin和start这对近义动词时与英语母语者的差异。研究结果显示,中国英语学习者在使用begin时,使用频率上与英语母语者没有显著性差异。在begin的四种基本语法组合形式中,中国英语学习者过度使用begin+to infinitive,过少将begin用于不及物动词。而使用动词start则与英语母语者差异明显,四类语法结构的实际使用情况均低于英语母语者,尤其是start作为不及物动词的情况尤甚。针对学习者使用中出现的这些问题,我们建议简化语料库使用技术,突出语料库多语境共现的优点,引导学生观察、分析并总结英语词汇使用规则与相关搭配,以期改进英语学习中词汇使用的多用与少用现象。此外,本研究也有一些不足之处,例如,begin和start在中国学习者的使用过程中出现的言语失误情况是否会随着语言能力的提高而减少?它们在学习者的不同阶段呈怎样的分布都值得进一步深入研究。
摘要：本研究对比英语母语语料库(LOB)与中国学习者英语语料库(CLEC)中begin和start的使用情况,研究发现中国学生在使用begin一词时,过度使用begin后接不定式的搭配用法。此外,begin和start作为不及物动词的用法也存在显著差异,具体表现为使用不足。最后为英语教师与英语学习者提出begin和start使用中薄弱环节的针对性建议。
吃醋
嫉恨
忌妒
妒忌
憎恶
嫉妒的反义词
欣赏
羡慕
赞佩
用嫉妒造句
1, 心胸狭隘的王后总是嫉妒那位美丽的公主。
2, 嫉妒是把双刃剑，伤害了别人也伤害了自己。
3, 我这么求全责备，完全是暗藏嫉妒之心。
4, 锋芒毕露之人总是招人嫉妒。
5, 有朝一日，我要所有鄙视我的人羡慕嫉妒恨去吧!
6, 你应该靠自己的努力去做出成绩,而不要嫉妒别人的成功。
7, 她有时让我嫉妒，有时让我嫌弃。
8, 你别嫉妒他在官场扶摇直上，这可是他多年努力的结果。
9, 对别人的失误幸灾乐祸是缺乏修养的表现，对别人的成功嫉妒挑剔是缺才少德的暴露。
悲哀
悲痛
痛苦
悲伤
悲恸
沉痛的反义词
狂喜
震怒
欢快
用沉痛造句
1、这是一个沉痛而不幸的消息。
2、你应该接受这一沉痛的教训。
3、我们沉痛哀悼这位老人的逝世。
4、士兵死亡后，女眷表示沉痛哀悼。
5、人们从这次事故中吸取了沉痛的教训。
6、人们怀着沉痛的心情悼念焦裕禄同志。
7、我们沉痛哀悼伟大的领袖毛主席同志。
8、母亲病情恶化后，我的心情无比沉痛。
9、朝鲜举国悲痛，我国网民也沉痛哀吊。
10、老人怀着沉痛的心情，企望着儿子归来。
11、同学们沉痛哀悼在救火中牺牲的消防战士。
12、青少年犯罪的沉痛教训，值得每个人深思。
13、听到这个不幸的消息，我的心中无比沉痛。
14、全国人民对领袖的逝世，表示沉痛的哀悼。
我们知道, 日语与汉语有着千丝万缕的联系, 而日文词汇中又含有大量的汉语词汇。 基于此, 我们学习记忆日文单词的时候, 也就并非是杂乱无章的。 通过观察与探讨我们发现日文汉语词汇中的复合词部分, 其构词是有着规律可寻的。 根据其构词规律, 再进行按图索骥的方法去钻研联想式记忆法, 能在快速扩展单词量这一学习实践中得到切实的印证。 下面我们来逐一介绍根据日文中汉语词汇的内在构词法及根据其法进行广泛联想所得到的词汇群, 为有需要的学生提供助力。
1同音·同訓異字联想法
所谓同音·同訓異字联想法就是按同音或同训汉字联想异字进行构词的联想记忆法。 根据这种联想法, 可得到如下词汇。 如:
イ音字联想:依存【いぞん】→行為【こうい】→偉人【いじん】;
シ音字联想:刺客【しかく】→紫外線【しがいせん】→雌雄【しゆ う】;
ホ音字联想:捕獲【ほかく】→舗装【ほそう】→保険【ほけん】;
フ音字联想:普及【ふきゅう】→腐敗【ふはい】→皮膚【ひふ】;
カ音字联想:余暇【よか】→箇条【かじょう】→過度【かど】;
ヨ音字联想:授与【じゅよ】→名誉【めいよ】→余分【よぶん】;
カン音字联想:環境【かんきょう】→歓迎【かんげい】→監修【か んしゅう】;
エン音字联想:鉛筆【えんぴつ】→縁起【えんぎ】→煙突【えんと つ】;
シュ音字联想:狩漁【しゅぎょ】→朱肉【しゅにく】→趣向【しゅこ う】;
セン音字联想:独占【どくせん】→新鮮【しんせん】→脱線【だっ せん】;
ノ ウ 音字联想:首脳 【し ゅ の う 】→濃度 【の う ど 】→苦悩 【く の う】;
カン音字联想:勧告【かんこく】→発汗【はっかん】→乾燥【かん そう】;
イン音字联想:隠居【いんきょ】→定員【ていいん】→陰険【いん けん】;
カ イ 音字联想:機械 【き か い 】→戒律 【か い り つ 】→破壊 【は か い】;
ケン音字联想:兼任【けんにん】→真剣【しんけん】→健康【けん こう】;
ジュン音字联想:下旬【げじゅん】→巡回【じゅんかい】→矛盾【む じゅん】;
シュウ音字联想:舟航【しゅうこう】→優秀【ゆうしゅう】→襲撃 【しゅうげき】;
モウエン音字联想:猛烈【もうれつ】→情報網【じょうほうもう】 →本望【ほんもう】……等等。
特点:根据此法进行联想, 类似于上次所介绍的顶针式联想记忆法, 因为含有相同读音的特点, 但不同于顶针式联想记忆法的是, 其中相同的音读字或训读字在词中的位置不被限定, 从而使得所要联想的范围就更加宽泛, 领域更广。 它的优势不仅因按同音同训特点进行联想, 同时使联想的维度大大拓宽扩高, 从而, 激活学生的想象力, 同时, 对学生原有知识储备也是一个深刻的检验。 对学生的学力与耐力也有极大的砥砺作用。
2反义词或对义词的联想
所谓反义词或对义词的联想法, 就是根据词汇本身含义进行反面 (或对义) 意义的词汇进行扩展联想的记忆法。 联想如下:
末尾→冒頭、隷属→独立、困難→容易、貯蓄→消費、進撃→退却、 保守→革新、航行→停泊、熱烈→冷静、優良→劣悪、被告→原告、返済→借用、歓声→悲鳴、濁流→清流、鋭敏→鈍重、攻撃→防衛、高雅→ 低俗、複雑→単純、出発→到着、誕生→永眠、遅鈍→敏速、徴収→納入、攻撃→守備、悪化→好転、逃走→追跡、供述→黙秘、閉鎖→解放、 加入→脱退、集中→分散、勝利→敗北、故意→過失、自立→従属、人為→自然、及第→落第、水平→垂直、例外→原則、増進→減退、先祖→ 子孫、放任→統制、人工→天然、遠方→近隣、増進→減退、先祖→子孫、放任→統制、人工→天然、遠方→近隣、離脱→参加、優雅→低俗、 険悪→柔和、薄弱→強固、進級→留年、警戒→油断、逃避→直面、終盤→序盤、 継続→中断、 点在→密集、 定期→臨時、 離反→結束、容易→困難、恒星→遊星、感情→理性、逃亡→追跡、親切→冷淡、提出→ 受理、騒然→静寂、甘言→苦言、柔弱→強固、与党→野党、幼年→老齢、称賛→非難、実物→模型、短縮→延長、閉鎖→開放、近海→遠洋、 舞台→客席、早熟→晩成、需要→供給、盛夏→厳寒、不和→円満、年頭→歳末、踏襲→改革、新鋭→古豪、信用→疑惑、依存→独立、天然→ 人造、兼務→専任、一致→相違、摘発→看過、専有→共有、在宅→外出、倍化→半減、 質疑→応答、友好→敵対、脱稿→起稿、浮動→固定、 抵抗→服従……等等。
特点:较比前项联想记忆法, 此项方法优势在于, 根据所给或已知的复合词再进行相反意义词汇的推索, 目标更明确, 限定条件更严格规范。 这就意味着要求学生自身已有词汇的容量是一个重要基础, 但同时也可以使用工具进行辅助式推测联想, 在徒手进行此项联想时, 会有一定难度。 但若借助恰当的工具进行联想, 就会收到事半功倍的效果。
3近义词及同义词的联想
所谓近义词联想法就是根据词汇本身含义进行相近 (或相同) 意义词汇的联想记忆法。 如下所示:
専念→集中、同等→匹敵、陽気→快活、露見→発覚、判然→明白、 同感→共鳴、細心→周到、是非→可否、命令→指図、草稿→文案、周到→綿密、他界→永眠、完治→全快、入手→獲得、備蓄→貯蔵、加勢→ 応援、薄情→冷淡、巨木→大樹、追憶→回想、普通→尋常、早急→即刻、難儀→苦労、警戒→用心、横領→着服、蓄積→貯蔵、近隣→周辺、 上品→優雅、感心→敬服、再生→復活、早速→即刻、 風刺→皮肉、容易→簡単、当惑→閉口、最高→至上、途絶→中断、冒頭→最初、利害→ 損得、平素→常時、離合→集散、永遠→恒久、 介抱→看護、失業→失職、夜半→深更、即座→早速、盛況→繁栄、周到→入念、使命→責務、 重荷→負担、本舗→本店、激賞→絶賛、専有→独占、地道→堅実、方法→手段、出席→参列、優劣→良否、本気→真剣、努力→精進、追加→ 補足、相当→匹敵、黙殺→無視、親族→身寄、案内→引率、時流→世相、地味→簡素、草稿→原案、発端→冒頭、前途→将来、脈絡→筋道、 腕前→技量、非凡→抜群、手本→模範、修理→補修、誠意→真心、健闘→善戦、支援→助力、手柄→功績、手腕→技量、承認→許可、改定→ 変更、踏襲→継承、熱狂→興奮、不在→留守、考慮→思案、案内→先導、添加→追加、丈夫→健康、名誉→光栄、運搬→輸送、蓄財→貯蓄、 使命→任務……等等。
特点:比照反义词或对义词的联想法, 此联想法范围及难易程度似乎难分上下, 但在实际联想过程中, 所得词汇量要比前项更丰富。 这是因为同义词及近义词词汇量本身就多于反义词词汇量的缘故。 也因为同义词及近义词在日常生活中使用更常见的缘故吧。 此项方法同样是根据所给或已知的复合词再进行相近或相同意义词汇的推索, 目标更明确, 限定条件更严格规范。 同样要求学生自身已有词汇量, 但同时若使用工具进行辅助式推测联想就会收到事半功倍的效果。
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