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《现代汉语疑问词的语义解读及其应用》由武汉大学出版社出版。
作者简介
牛长伟，男，1986年生，河南安阳人。2015年毕业于华中科技大学中文系语言学及应用语言学专业，获文学博士学位。2017年毕业于香港城市大学翻译及语言学系语言学专业，获哲学博士学位（联合培养）。现为中南财经政法大学国际教育学院讲师，主要研究领域为形式语义学、对外汉语教学语法。
目录
1绪论
1.1汉语疑问词语义解读的选题背景及意义
1.2汉语疑问词的研究现状
1.2.1古汉语疑问词研究
1.2.2现代汉语疑问词疑问用法研究
1.2.3现代汉语疑问词非疑问用法研究
1.3理论基础及研究方法
1.3.1理论基础
1.3.2研究方法
1.4本章小结及本书章节安排
2汉语疑问词的疑问解读
2.1原位疑问词的疑问解读
2.1.1原位疑问词的类别
2.1.2原位疑问词的受约算子
2.2前置疑问词的疑问解读
2.2.1疑问词的前置与否与句义无关
2.2.2疑问词必须前置
2.2.3疑问词的前置与否与句义有关
2.2.4疑问词前置与量准则
2.3后置疑问词的疑问解读
2.3.1后置疑问词的语义解读
2.3.2后置疑问词的语用效果
2.4句末语气词对疑问词解读的作用
2.4.1“呢”
2.4.2“吧”
2.4.3“吗”
2.5本章小结
3汉语疑问词的非疑问解读
3.1汉语疑问词的存在解读
3.1.1疑问句
3.1.2条件性复句
3.1.3非事实类动词句
3.1.4否定句
3.1.5反问句
3.2汉语疑问词的全称解读
3.2.1疑问词与“都”
3.2.2疑问词与“全”
3.2.3疑问词与“也”
3.2.4汉语驴子句
3.3本章小结
4优选论视野下的汉语疑问词解读方案
4.1汉语疑问词的复杂性与优选论
4.1.1汉语疑问词的复杂性及其带来的后果
4.1.2优选论与汉语疑问词语义解读的结合
4.2影响汉语疑问词解读的显性关键项
4.2.1“吗”
4.2.2“V+Neg.+V”
4.2.3“如果”类连词
4.2.4显性否定
4.2.5副词类算子
4.2.6双疑问词
4.3影响汉语疑问词解读的隐性关键项
4.3.1隐性否定
4.3.2非事实类词语
4.3.3“都”的重音分配
4.4疑问词解读的制约条件
4.4.1疑问词解读的忠实性制约条件
4.4.2疑问词解读的标记性制约条件
4.5疑问词解读的制约条件的等级排列体系（WH—bindingHierarchy）
4.5.1忠实性制约条件和标记性制约条件之间的等级排列
4.5.2标记性制约条件之间的等级排列
4.5.3汉语疑问词解读的制约条件的等级排列体系
4.6汉语疑问词优选解读方案示例
4.7本章小结
5汉语疑问词优选解读方案在机器翻译中的可能应用
5.1汉语疑问词机器翻译的现状
5.1.1Coogle翻译、百度翻译、SYSTRANet翻译对汉语疑问词的翻译
5.1.2汉英疑问词机器翻译模型
5.2优选论视野下的汉语疑问词机器翻译
5.2.1汉英机器翻译中疑问词与不定代词的对比
5.2.2汉语疑问词语义解读的识别模式
5.2.3汉语疑问词语义解读的识别模式示例
5.3汉语疑问词语义解读识别模式的难点及思考
5.3.1机器翻译的技术瓶颈
5.3.2特定词类和句式的识别
5.4本章小结
6总结
6.1本书研究要点
6.2本书研究创新之处
6.3本书研究不足之处
6.4后续研究方向
参考文献
附录1汉语疑问词与“都”重音解读语感调查表
附录2现代汉语疑问词的机器翻译情况
附录3光杆条件句中疑问词的机器翻译情况
后记
文摘
版权页：
也正是汉语疑问词的特殊性，导致汉语与其他语言（如：英语、德语）之间在疑问词机器翻译方面仍达不到理想的效果，我们分别从谷歌翻译、百度翻译和SYSTRANet来看看翻译效果（于2014年11月11日检索翻译），前两个是大家常用的翻译软件，最后一个是世界上公认的机器翻译领域做得最好的产品。
从表4—1的翻译来看，谷歌翻译和百度翻译在遇到汉语疑问词时，基本上会选择英语中相应的疑问词来匹配，SYSTRANet较前两个公司的产品好一些，已经不再单纯地选择英文中对应的疑问词，而会根据句子的实际情况，选择不定代词“any”，但是错误率依然很高。
4.1.2优选论与汉语疑问词语义解读的结合
从表4—1中，我们知道，汉语疑问词在与英语、德语的机器翻译方面效果很差，连最基本的“信”都达不到，而“信”恰恰是机器翻译的重要用途，也就是说，用户使用机器翻译时，只要能知道大致意思即可，对翻译结果在“达”和“雅”方面的要求并不高。但令人遗憾的是，以统计机器翻译为架构的谷歌翻译和百度翻译在最起码的抓词方面还处于简单的“词与词”的匹配程度，还没有很好地去区分汉英、汉德疑问词在语义解读上的区别。
《现代汉语疑问词的语义解读及其应用》由武汉大学出版社出版。
作者简介
牛长伟，男，1986年生，河南安阳人。2015年毕业于华中科技大学中文系语言学及应用语言学专业，获文学博士学位。2017年毕业于香港城市大学翻译及语言学系语言学专业，获哲学博士学位（联合培养）。现为中南财经政法大学国际教育学院讲师，主要研究领域为形式语义学、对外汉语教学语法。
目录
1绪论
1.1汉语疑问词语义解读的选题背景及意义
1.2汉语疑问词的研究现状
1.2.1古汉语疑问词研究
1.2.2现代汉语疑问词疑问用法研究
1.2.3现代汉语疑问词非疑问用法研究
1.3理论基础及研究方法
1.3.1理论基础
1.3.2研究方法
1.4本章小结及本书章节安排
2汉语疑问词的疑问解读
2.1原位疑问词的疑问解读
2.1.1原位疑问词的类别
2.1.2原位疑问词的受约算子
2.2前置疑问词的疑问解读
2.2.1疑问词的前置与否与句义无关
2.2.2疑问词必须前置
2.2.3疑问词的前置与否与句义有关
2.2.4疑问词前置与量准则
2.3后置疑问词的疑问解读
2.3.1后置疑问词的语义解读
2.3.2后置疑问词的语用效果
2.4句末语气词对疑问词解读的作用
2.4.1“呢”
2.4.2“吧”
2.4.3“吗”
2.5本章小结
3汉语疑问词的非疑问解读
3.1汉语疑问词的存在解读
3.1.1疑问句
3.1.2条件性复句
3.1.3非事实类动词句
3.1.4否定句
3.1.5反问句
3.2汉语疑问词的全称解读
3.2.1疑问词与“都”
3.2.2疑问词与“全”
3.2.3疑问词与“也”
3.2.4汉语驴子句
3.3本章小结
4优选论视野下的汉语疑问词解读方案
4.1汉语疑问词的复杂性与优选论
4.1.1汉语疑问词的复杂性及其带来的后果
4.1.2优选论与汉语疑问词语义解读的结合
4.2影响汉语疑问词解读的显性关键项
4.2.1“吗”
4.2.2“V+Neg.+V”
4.2.3“如果”类连词
4.2.4显性否定
4.2.5副词类算子
4.2.6双疑问词
4.3影响汉语疑问词解读的隐性关键项
4.3.1隐性否定
4.3.2非事实类词语
4.3.3“都”的重音分配
4.4疑问词解读的制约条件
4.4.1疑问词解读的忠实性制约条件
4.4.2疑问词解读的标记性制约条件
4.5疑问词解读的制约条件的等级排列体系（WH—bindingHierarchy）
4.5.1忠实性制约条件和标记性制约条件之间的等级排列
4.5.2标记性制约条件之间的等级排列
4.5.3汉语疑问词解读的制约条件的等级排列体系
4.6汉语疑问词优选解读方案示例
4.7本章小结
5汉语疑问词优选解读方案在机器翻译中的可能应用
5.1汉语疑问词机器翻译的现状
5.1.1Coogle翻译、百度翻译、SYSTRANet翻译对汉语疑问词的翻译
5.1.2汉英疑问词机器翻译模型
5.2优选论视野下的汉语疑问词机器翻译
5.2.1汉英机器翻译中疑问词与不定代词的对比
5.2.2汉语疑问词语义解读的识别模式
5.2.3汉语疑问词语义解读的识别模式示例
5.3汉语疑问词语义解读识别模式的难点及思考
5.3.1机器翻译的技术瓶颈
5.3.2特定词类和句式的识别
5.4本章小结
6总结
6.1本书研究要点
6.2本书研究创新之处
6.3本书研究不足之处
6.4后续研究方向
参考文献
附录1汉语疑问词与“都”重音解读语感调查表
附录2现代汉语疑问词的机器翻译情况
附录3光杆条件句中疑问词的机器翻译情况
后记
文摘
版权页：
也正是汉语疑问词的特殊性，导致汉语与其他语言（如：英语、德语）之间在疑问词机器翻译方面仍达不到理想的效果，我们分别从谷歌翻译、百度翻译和SYSTRANet来看看翻译效果（于2014年11月11日检索翻译），前两个是大家常用的翻译软件，最后一个是世界上公认的机器翻译领域做得最好的产品。
从表4—1的翻译来看，谷歌翻译和百度翻译在遇到汉语疑问词时，基本上会选择英语中相应的疑问词来匹配，SYSTRANet较前两个公司的产品好一些，已经不再单纯地选择英文中对应的疑问词，而会根据句子的实际情况，选择不定代词“any”，但是错误率依然很高。
4.1.2优选论与汉语疑问词语义解读的结合
从表4—1中，我们知道，汉语疑问词在与英语、德语的机器翻译方面效果很差，连最基本的“信”都达不到，而“信”恰恰是机器翻译的重要用途，也就是说，用户使用机器翻译时，只要能知道大致意思即可，对翻译结果在“达”和“雅”方面的要求并不高。但令人遗憾的是，以统计机器翻译为架构的谷歌翻译和百度翻译在最起码的抓词方面还处于简单的“词与词”的匹配程度，还没有很好地去区分汉英、汉德疑问词在语义解读上的区别。
| ISBN | 9787307194588,7307194589 |
|---|---|
| 出版社 | 武汉大学出版社 |
| 作者 | 牛长伟 |
| 尺寸 | 16 |