双语语料分析定义？

一、双语语料分析定义？

概述研究背景、目标、语料类型、语料分析方法、结论和意义。

The Abstract concisely describes the background, objective(s), data type(s), data analysis method(s), result(s) and significance of the research.

本文采用语料分析来探讨汉语主题突出特征对中国英语学习者英语写作的影响。

This study discussed the influence of Chinese topic-prominence features on the Chinese learners' English writing on based the corpus collected by the author.

通过对小说《围城》和《傅雷家书》的语料分析，可以透见交际者进行跨语言语码转换的社会文化及心理动因。

By the analysis of the conversations in the Besieged City and Letters from Fulei, this essay tends to clarify the cultural and psychological factors in code-switching.

二、语料分析的分类？

语料库建设中涉及的主要问题包括：

（1）

设计和规划：主要考虑语料库的用途、类型、规模、实现手段、质量保证、可扩展性等。

（2）

语料的采集：主要考虑语料获取、数据格式、字符编码、语料分类、文本描述，以及各类语料的比例以保持平衡性等。

（3）

语料的加工：包括标注项目（词语单位、词性、句法、语义、语体、篇章结构等）标记集、标注规范和加工方式。

（4）

语料管理系统的建设：包括数据维护（语料录入、校对、存储、修改、删除及语料描述信息项目管理）、语料自动加工（分词、标注、文本分割、合并、标记处理等）、用户功能（查询、检索、统计、打印等）。

（5）

语料库的应用：针对语言学理论和应用领域中的各种问题，研究和开发处理语料的算法和工具。

我国语料库的建设始于80年代，当时的主要目标是汉语词汇统计研究。进入90年代以后，语料库方法在自然语言信息处理领域得到了广泛的应用，建立了各种类型的语料库，研究的内容涉及语料库建设中的各个问题。90年代末到新世纪初这几年是语料库开发和应用的进一步发展时期，除了语言信息处理和言语工程领域以外，语料库方法在语言教学、词典编纂、现代汉语和汉语史研究等方面也得到了越来越多的应用。

语料库与语言信息处理有着某种天然的联系。当人们还不了解语料库方法的时候，在自然语言理解和生成、机器翻译等研究中，分析语言的主要方法是基于规则的（Rule-based）。对于用规则无法表达或不能涵盖的语言事实，计算机就很难处理。语料库出现以后，人们利用它对大规模的自然语言进行调查和统计，建立统计语言模型，研究和应用基于统计的（Statistical-based）语言处理技术，在信息检索、文本分类、文本过滤、信息抽取等应用方向取得了进展。另一方面，语言信息处理技术的发展也为语料库的建设提供了支持。从字符编码、文本输入和整理，语料的自动分词和标注，到语料的统计和检索，自然语言信息处理的研究都为语料的加工提供了关键性的技术。

三、语料分析怎么做？

短信出现的时间在新的一年即将到来之际。学生首先发信。

学生：您好，孔老师！元旦后还上课吗？其他老师到时都结课了.论文是下周交吗

学生：研一论语学一班的同学

老师：我会按原定计划结课.

老师：下周上课就会知道.

学生：方便现提前告知吗？因为元旦要离开南京，明天得同时去买好返乘票

老师：该买就买.

学生：抱歉，还是没弄明白.只是您的课不知是否结束了,其他课元旦后就放假不上了.如果论语学业不上.明天我就可以买晚几天的返程票.

老师：我会像其他老师一样结课.

－－－－－－－－完－－－－－－－－

分析视角：1）语言学视角；2）话语分析视角；3）语用学视角；4）心理学视角；5）社会学视角；6）其他视角

1）语言学视角

可以采用汉字切分系统(如ICTCLAS)，对语料进行词的切分和标注。切分结果示例：学生：您/r好/a，/w 孔/n 老师/n ！/w 元旦/t 后/f 还/d 上/v 课/n 吗/y ？/w 其他/r 老师/n 到/v

时//n都/d 结/v 课/n 了/y ./w 论文/n 是/v 下/f 周/n 交/v 吗/y

然后统计分析各种词性的词使用的情况。

2）话语分析的角度

分析与回答：先是学生，最后是老师。

3）语用的角度（友好原则、合作原则、面子原则等等）

语用理论中有没有“含蓄原理”和“间接原理”？

四、语料库分析软件？

LJCorpus中文语料库分析软件

是一套专门针对中文生语料库的加工、抽取、统计与翻译全自动的综合语料分析系统，应用了领先的汉语词法分析技术、新词发现技术、统计挖掘技术以及词语翻译对齐技术，目前，东北师范大学中文系已经成功应用该软件对新加坡的语言进行了分析，极大提高了研究的效率。

五、python分析系统日志？

这个不用做计划任务。直接用tail -f 文件名|grep executing too slow 这样就可以了。然后wc统计行数。如果你一定要用python做。就使用文件对象中的seek方法，移到上次处理的位置。

六、python分析什么数据？

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析

七、python就业前景分析？

python主要用在大数据分析和人工智能应用领域，而这两个岗位都是目前需求量较大的，所以总体说来python的就业前景还是比较良好的，但前提是您需要有比较高的水平才可以。python目前非常流行，所以学习它的人也非常多，高手也很多，岗位需求量上看，它又没有JAVA那么多，所以还是比较有竞争压力的。

八、python方差分析结果怎么分析？

在 Python 中进行方差分析（Analysis of Variance，简称 ANOVA）后，可以通过以下几个方面来分析结果：

1. F 值和 P 值：F 值是方差分析中的统计量，用于衡量组间差异与组内差异之间的比例。P 值是用于确定差异是否显著的概率值。如果 P 值小于或等于显著性水平（通常为 0.05），则可以拒绝零假设，即认为至少有一个组的平均值与其他组有显著差异。

2. 组间差异：通过比较不同组的平均值，可以确定哪些组之间存在显著差异。如果组间差异显著，可以进一步进行事后比较（Post Hoc Comparisons）来确定具体哪些组之间存在差异。

3. 方差齐性检验：在进行方差分析之前，需要检查各组的方差是否相等。如果方差不相等，可能会影响方差分析的结果。可以使用方差齐性检验（Levene's Test 或 Bartlett's Test）来检查方差是否相等。

4. 效应大小：除了判断差异是否显著外，还可以计算效应大小来衡量组间差异的程度。常用的效应大小指标包括Cohen's d、eta-squared 等。

5. 图形展示：绘制箱线图、柱状图或折线图等图形可以直观地展示不同组的数据分布和平均值的差异，帮助更好地理解分析结果。

分析方差分析结果时，应结合研究问题和实际背景进行综合考虑。如果对结果有疑问或需要更深入的分析，可以参考相关统计书籍或咨询统计专家。

九、语料造句？

1、选取人民日报语料片断进行了实验测试.

2、语料的设计考虑了音段和韵律，语料库中包含汉语的音节、词语、独白语句和情景对话语篇。

3、曲谱是拟测古声调调值最好的语料.

4、本课题的研究为汉藏比较语言学提供了不少很有价值的语料，同时，对汉语词汇史、汉藏比较语言学的研究方法，也作了一定的探索。

十、python如何分析excel数据？

分析Excel数据，其中最常用的是pandas库。以下是一些基本的步骤：

安装pandas和openpyxl库（如果你还没有安装的话）：

bash

pip install pandas openpyxl

导入pandas库和Excel文件：

python

import pandas as pd

# 加载Excel文件

df = pd.read_excel('filename.xlsx')

查看数据帧（DataFrame）的基本信息：

python

print(df.info())

print(df.head())

探索数据：可以进行各种数据分析，例如求和、均值、中位数、标准差等：

python

print(df['column_name'].mean()) # 计算某一列的平均值

print(df['column_name'].sum()) # 计算某一列的总和

print(df['column_name'].std()) # 计算某一列的标准差

数据清洗：使用pandas提供的方法对数据进行清洗，例如删除重复项、填充缺失值等：

python

# 删除重复项

df = df.drop_duplicates()

# 填充缺失值，例如使用平均值填充

df['column_name'].fillna(df['column_name'].mean(), inplace=True)

数据可视化：使用matplotlib或seaborn库进行数据可视化：

python

import matplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

# 绘制柱状图

plt.bar(df['column1'], df['column2'])

plt.show()

# 使用seaborn绘制散点图

sns.scatterplot(x='column1', y='column2', data=df)

plt.show()

以上就是使用Python分析Excel数据的基本步骤。具体的数据分析方法和可视化方法还有很多，可以根据具体的需求进行学习和使用。