半途而废的近义词同义词和反义词

半途而废的近义词同义词和反义词（精选8篇）

半途而废的近义词同义词和反义词 篇1

铁杵成针

滴水石穿

大功告成

从头至尾

滴水穿石

自始至终

锲而不舍

知难而进

金石可镂

死而后已

有始有终

半途而废的造句

1. 我们做事要有头有尾，不可半途而废。

2. 做事情应有始有终，不应半途而废。

3. 做事情贵在坚持到底，不能遇到困难就半途而废。

4. 我们做事要有始有终，不能半途而废。

5. 我们做任何事情都不能半途而废。

6. 做任何事都要有始有终，不能半途而废。

7. 你的手艺没有学成就不学了，半途而废多么可惜啊!

8. 如果一个人做事情总是半途而废,他就永远享受不到成功后的欢乐。

9. 做事要全始全终,不能半途而废。

10. 我们做什么事都不能半途而废。

11. 这项工作一定要坚持完成,绝不能半途而废。

12. 做任何事都不能半途而废，不然什么事都不会成功。

13. 事情往往不是败在开头，而是无力為继，半途而废。

14. 我们不能因为一点小困难就半途而废。

15. 快到山顶了，大家坚持下去，千万不要半途而废!

16. 老师告诉我们做事要有恆心，不可半途而废。

17. 做事不能半途而废，要持之以恒才能获得胜利。

18. 做事半途而废的人，永远嚐不到成功的果实。

19. 我既然答应你，就会坚持下去，绝不会半途而废。

半途而废的近义词同义词和反义词 篇2

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

半途而废的近义词同义词和反义词 篇3

【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。

劝告的近义词同义词和反义词 篇4

警告：①提醒，使警惕。 ②对有错误或不正当行为的个人警告

正告：1.严正地告知;明白郑重地告知。正告

告诫：警告劝戒(多用于上级对下级或长辈对晚辈)：再三～告诫

奉劝：敬辞，劝告：～你少喝点儿酒。奉劝

劝说：1.劝人从事某事或使其对某事表示同意。劝说

劝告的反义词

诱惑

唆使

用劝告造句

1在家人的劝告下，他下定决心不再赌博。

2他听不进劝告，你不要再枉费口舌了。

3老师总是温柔地给予我指导和劝告。

4他从不肯听别人的劝告，总是一意孤行!

5同事劝告他要见好就收，不要不识抬举。

6他不听劝告，终于受到法律制裁，活该如此!

7他一意孤行，不听别人的劝告，最终铸成大错。

8见到这种不讲卫生的行为，大家都应当进行劝告。

9他懊悔当初没有听从大家的劝告。

10由于他不听父亲的劝告，落了个身败名裂的下场。

11我们没有理由拒绝善意的劝告。

12听从他的劝告，我去了一趟邮局。

13他如此不听别人的劝告，后果真是不堪设想。

14我劝告他不要赌博，可他不以为然，不改恶习。

连续的近义词同义词和反义词 篇5

贯串：从头到尾穿过一个或一系列事物：这部小说的各篇各章贯串

一直：1.顺着一个方向。 2.表示动作持续不断或状态一直

延续：1.持续;继续。延续

不断：1.割不开。 2.不绝;接连。 3.不果决;不断

衔接：1.相互连接。衔接

持续：延续;继续：持续很长时间|还将持续|产量持续增长持续

继续：①(活动)连下去;延长下去;不间断：～不停ㄧ～工继续

间断：(连续的事情)中间隔断不连接：试验不能～ㄧ他每天间断

接续：接着前面的;继续：请您～讲下去。接续

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

毗连：1.亦作“毗连”。 2.相连接。毗连

连续的反义词

间断：(连续的事情)中间隔断不连接：试验不能～ㄧ他每天间断

断绝：原来有联系的失去联系;原来连贯的不再连贯：～关系断绝

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

间隔：①事物在空间或时间上的距离：菜苗～匀整。 ②隔间隔

用连续造句

1.他们必须连续站几个小时。

2.胶片被连续传输通过快门。

3.连续进行的重排是允许的。

4.豆油的净化是连续进行的。

5.连续用药可导致敏化作用。

6.他们连续谈了好几个钟头。

7.它们放出不连续的辐射能量。

8.这一天坏消息连续不断。

9.这影片已连续放映了一个月。

忘记的近义词同义词和反义词 篇6

忘怀：不放在心上;忘记：忘怀得失|桂林山水使人难以忘忘怀

遗忘：对识记过的材料不能再认与回忆，或者错误的再认与回遗忘

忘却：1.忘记掉。忘却

健忘：容易忘事。健忘

忘掉：1. 忘记。忘掉

忘记的反义词

记得：想得起来;没有忘掉：他说的话我还～ㄧ这件事不～是记得

记住：1. 留在记忆中。如：考试前要记住那些日期。记住

铭记：1.铭文。 2.牢记在心。铭记

牵挂：①挂念;放心不下：你放心地去吧，家里的事不用牵挂牵挂

惦念：惦记：母亲十分～在外地工作的女儿。惦念

怀念：思念：～故乡ㄧ～亲人。怀念

记取：记住(教训、嘱咐等)。记取

牢记：牢牢地记住：～在心ㄧ～老师的教导。牢记

缅怀：追思：缅怀先人。缅怀

切记：1.谓务必牢记。 2.谓清楚地记得。切记

用忘记造句

1. 人民不会忘记革命前辈的历史功绩。

2. 中国人永远不会忘记日本侵华的历史。

3. 人们都不会忘记秦桧的千秋骂名。

4. 我不会忘记父母对我的殷切希望。

5. 这件事我是铭心刻骨，怎能忘记呢?

6. 我一生也不会忘记老师对我的培养和教育。

7. 我们是吮吸着母亲的乳汁长大的，怎能忘记母亲的恩情呢!

8. 我们忘记了，当务之急是变化的。

9. 我永远不会忘记老师对我的谆谆教导。

10. 我永远不会忘记爷爷那慈祥和蔼的面容。

11. 我们活着的人都不要忘记，我们的红色江山来之不易啊!

12. 你对我的关怀照顾，我今生今世都不会忘记。

13. 如果我们忘记原则，所有的胜利都会化为乌有。

14. 努力忘记，但我怎能就这样离去。

半途而废的近义词同义词和反义词 篇7

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 篇8

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。