積累的名言匯總十篇

序論：好文章的創(chuàng)作是一個不斷探索和完善的過程，我們?yōu)槟扑]十篇積累的名言范例，希望它們能助您一臂之力，提升您的閱讀品質(zhì)，帶來更深刻的閱讀感受。

篇（1）

少年樂相知，衰暮思故友。

不塞不流，不止不行。

篇（2）

鍥而舍之，朽木不折；鍥而不舍，金石可鏤。

生活就像海洋，只有意志堅強的人，才能到達(dá)彼岸。

三軍可奪帥也，匹夫不可奪志也。

重復(fù)是學(xué)習(xí)之母。

學(xué)而時習(xí)之，不亦說乎。

完成工作的方法是愛惜每一分鐘。

精誠所至，金石為開。

篇（3）

三軍可奪帥也，匹夫不可奪志也。

勿以惡小而為之，勿以善小而不為，惟賢惟德，能服于人。

人生應(yīng)該如蠟燭一樣，從頂燃到底，一直都是光明的。

篇（4）

3、天才就是無止境刻苦勤奮的能力。作者：卡萊爾 。

篇（5）

一、示范

每天上課前，我改變以往全體學(xué)生起立向老師問好的“老師好”為齊聲誦讀經(jīng)典名言警句（預(yù)先由教師板書在小黑板上或教室黑板的一側(cè)），讀后要求學(xué)生抄寫在日記本上。這樣做的目的是示范引路，告訴學(xué)生要注意書寫的工整性和名言警句來源的準(zhǔn)確性（要求注明名言警句的出處、作者）。

二、實習(xí)

在這個階段，我采取“名言警句值日”的方法，開展名言警句接龍――由語文科代表首先“值日”，將自己當(dāng)天積累的名言警句認(rèn)真謄寫在“名言警句火炬簿”上后傳遞給下家。就這樣，輪回接力，一輪下來，正好是期中，每學(xué)期可以接龍兩個回合。一般來講，每學(xué)期可積累一百則名言警句。在接龍過程中，如果有誰失職，科代表有權(quán)處罰他重新“值日”。這樣，不僅可以培養(yǎng)學(xué)生良好的閱讀、積累習(xí)慣，更重要的是能增強他們的合作意識和責(zé)任感。

三、整理

在一個學(xué)年結(jié)束之前，即“名言警句值日”達(dá)到四個回合時，我指導(dǎo)學(xué)生將平時積累起來的名言警句進(jìn)行分類，用專門的筆記本整理出來進(jìn)行展覽，讓同學(xué)們大飽“眼福”，相互學(xué)習(xí)、相互促進(jìn)、共同提高。名言警句共分十個類別――愛心篇、立志篇、真理篇、理想篇、青春篇、修養(yǎng)篇、勤奮篇、毅力篇、事業(yè)篇、友誼篇。這樣的分類整理，一方面可強化學(xué)生的記憶，另一方面可為學(xué)生作文提供充足的營養(yǎng)，從而提高他們的寫作水平。

四、仿寫

所謂仿寫，即以名言警句的結(jié)構(gòu)特點或是修辭手法等作為借鑒，運用聯(lián)想、想象，寫出一句具有新意的“名言警句”。仿寫同樣由語文科代表按前面的要求首先“值日”，先寫出名言警句，再寫出仿句。如：“莫等閑，白了少年頭，空悲切。”（岳飛《滿江紅》）仿句：“勿虛度，廢了黃金時，只哀嘆。”

篇（6）

3、從垃圾中淘寶不如變垃圾為寶。 ——日本民諺

篇（7）

大學(xué)生創(chuàng)造意識和發(fā)明創(chuàng)造能力欠缺的原因

傳統(tǒng)教育體制是“滿堂灌”的應(yīng)試教育，造就了學(xué)生跟著教師走、教師跟著標(biāo)準(zhǔn)試卷走的思維模式。在學(xué)校里，按部就班、聽話的學(xué)生往往被認(rèn)定是好學(xué)生，而思維活躍、具有擴(kuò)散思考能力的學(xué)生經(jīng)常被誤認(rèn)為不聽話，瞎折騰。在大眾觀念的壓力之下，學(xué)生的創(chuàng)造精神經(jīng)常被扼殺在萌芽里。在應(yīng)試教育時代，分?jǐn)?shù)就是人生的全部，這種觀念使得學(xué)生只學(xué)習(xí)好好要考，拿到高分就萬事大吉。久而久之大部分學(xué)分都是理論修養(yǎng)差、知識面太窄、綜合能力弱。這樣的高中畢業(yè)生到了大學(xué)階段，知識容量不夠，創(chuàng)新意識差、發(fā)明創(chuàng)造能力弱，難以適應(yīng)社會主義市場經(jīng)濟(jì)對人才素質(zhì)的新要求。

激發(fā)學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造意識，營造創(chuàng)新創(chuàng)造的校園文化氛圍

針對大學(xué)生創(chuàng)造意識和發(fā)明創(chuàng)造能力欠缺的原因，想要提高學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造能力，首要是營造良好的校園文化氛圍，激發(fā)學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造意識。通過開展以發(fā)明創(chuàng)造為內(nèi)容的學(xué)校主題教育和實踐活動、開展大學(xué)生發(fā)明創(chuàng)造與科技創(chuàng)新競賽活動、舉辦大學(xué)生發(fā)明創(chuàng)造與科技創(chuàng)新成果展，營造創(chuàng)新創(chuàng)造的校園文化氛圍。

（1）開展關(guān)于發(fā)明創(chuàng)造的講座，讓學(xué)生認(rèn)識發(fā)明創(chuàng)造的巨大作用。針對電氣信息類的大學(xué)生，講座選題需要側(cè)重近代電氣電子信息科技對現(xiàn)代生活的影響。比如說電燈的發(fā)明、電報電話的發(fā)明等等。或是最近流行的iphone的更新?lián)Q代，每一次更迭都伴隨著技術(shù)的革新。這些都是和大學(xué)生實際生活中息息相關(guān)的東西，肯定能點燃學(xué)生們的熱情。

（2）為了讓大學(xué)生和發(fā)明創(chuàng)造拉近距離，在講座中舉例說明一些小的創(chuàng)造如何改變生活。比如說最新一代的空調(diào)，裝上攝像頭，就可以監(jiān)控室內(nèi)幼兒是否踢被，實時調(diào)整空調(diào)溫度，實現(xiàn)家居智能化。基于電學(xué)知識而發(fā)明的捕鼠器，可以幫助很多地方改善居住環(huán)境。通過生活中的小發(fā)明創(chuàng)造，讓學(xué)生認(rèn)識到發(fā)明創(chuàng)造人人可為，通過學(xué)習(xí)增長知識，增長才干，也可以開發(fā)自己的創(chuàng)造潛能。

開展創(chuàng)造性思維能力訓(xùn)練

想要提高大學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造能力，還需要對學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)造性思維訓(xùn)練。要理論學(xué)習(xí)和實踐相結(jié)合，有目的、有計劃、有步驟地展開，全面提高學(xué)生的創(chuàng)造素質(zhì)。訓(xùn)練的形式有集體討論訓(xùn)練和個人分散訓(xùn)練。

集中討論訓(xùn)練

集中訓(xùn)練主要以座談會、討論會形式進(jìn)行，開展創(chuàng)造性思維廣度、深度和力度訓(xùn)練。組織學(xué)生討論，針對電氣信息類的學(xué)生，著重查找家電產(chǎn)品和電子信息產(chǎn)品存在的不足甚至危害。針對某缺點和不足，組織學(xué)生進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)想，各抒己見，從眾多創(chuàng)新設(shè)想中選出最佳方案；進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)想時，鼓勵學(xué)生思維獨特新穎，與眾不同；對某產(chǎn)品進(jìn)行創(chuàng)新設(shè)想時，盡量向多功能的方向思考。

個人分散訓(xùn)練

要求學(xué)生多觀察生活，分析對生活密切的電氣電子類產(chǎn)品。把創(chuàng)造設(shè)想記錄好，定期和同學(xué)討論分析其可行性，大家針對某一設(shè)想提出建議和意見。對可實施的設(shè)想，組織實施。開展個人分散訓(xùn)練，目的在于培養(yǎng)創(chuàng)新精神，養(yǎng)成創(chuàng)新習(xí)慣。

學(xué)習(xí)發(fā)明創(chuàng)造方法，指導(dǎo)創(chuàng)造實踐

創(chuàng)造技法主要有還原法、智力激勵法和缺點列舉法。還原法是把創(chuàng)造的起點回歸到產(chǎn)品創(chuàng)造的原點上，它可以幫助創(chuàng)造者克服習(xí)慣性思維。智力激勵法是利用智力激勵討論來集思廣益的方法。缺點列舉法是列舉產(chǎn)品缺點，然后針對產(chǎn)品的不足，提出創(chuàng)新設(shè)想的方法。將三種方法綜合運用，指導(dǎo)大學(xué)生從小發(fā)明創(chuàng)造入手，通過聯(lián)想、類比、組合、移植、演變、逆向思維等方式，結(jié)合創(chuàng)造技巧，開拓擴(kuò)展思路，產(chǎn)生大量創(chuàng)新設(shè)想，尋找更優(yōu)方案。

為促進(jìn)激勵推進(jìn)相應(yīng)的保障措施

加強基礎(chǔ)條件建設(shè)，為學(xué)生開展發(fā)明創(chuàng)造活動提供保障

充分利用現(xiàn)有實驗室、創(chuàng)新基地，組織學(xué)生開展形式多樣的科技創(chuàng)新活動，積極引導(dǎo)學(xué)生開展發(fā)明創(chuàng)造，鼓勵學(xué)生多出成果、出好成果，為廣泛開展發(fā)明創(chuàng)造活動奠定基礎(chǔ)。

實施創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃

針對有意向進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的學(xué)生，學(xué)院派專業(yè)老師組織全面的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃，提高專業(yè)的創(chuàng)新素養(yǎng)，逐步進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造活動。

定期組織學(xué)生參加電子設(shè)計大賽

為了訓(xùn)練電氣信息類大學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造能力，將理論和實際結(jié)合，學(xué)院每年都會組隊參加廣西區(qū)電子設(shè)計競賽，優(yōu)勝隊伍推薦參加全國電子設(shè)計競賽。這種參賽經(jīng)歷對電氣信息類的學(xué)生進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造活動是非常重要、可貴的。

制訂鼓勵大學(xué)生開展發(fā)明創(chuàng)造、申請專利活動的計劃，組織專利申請培訓(xùn)

定期組織開展相關(guān)活動，做到活動情況要有記錄、有檔案。把創(chuàng)新活動納入年度工作計劃與教學(xué)工作同部署。同時，在年底考核時開展總結(jié)評比表彰活動。針對大學(xué)生中有成熟的發(fā)明創(chuàng)造，鼓勵支持其申報專利，邀請專利公司的專家來授課、對學(xué)生和輔導(dǎo)老師進(jìn)行培訓(xùn)和指導(dǎo)。對申報專利的學(xué)生，學(xué)校提供全程服務(wù)，積極幫助整理資料，確保專利申報的質(zhì)量。

針對大學(xué)生本身的發(fā)明創(chuàng)造能力的激勵措施

研究設(shè)置創(chuàng)新學(xué)分及其實施方案

設(shè)置創(chuàng)新學(xué)分，根據(jù)每個創(chuàng)新科技成果的分量等同于一定的選修課的學(xué)分。在市級創(chuàng)新類型活動比賽中的獎項，等同于專業(yè)選修課的2個學(xué)分。在省級創(chuàng)新類型活動比賽中的獎項，等同于專業(yè)選修課的3個學(xué)分。在國家級級創(chuàng)新類型活動比賽中的獎項，專業(yè)選修課等同于4個學(xué)分。

研究設(shè)立發(fā)明創(chuàng)造成果獎學(xué)金及其實施方案

為了激勵大學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造，給大學(xué)生進(jìn)一步進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造提供一定的經(jīng)濟(jì)支持，設(shè)立發(fā)明創(chuàng)造成果獎學(xué)金。如果發(fā)明創(chuàng)造成果是市一級認(rèn)定，獎勵500元人民幣。如果發(fā)明創(chuàng)造成果是省級認(rèn)定，獎勵1000元人民幣。如果發(fā)明創(chuàng)造成果是國家級，獎勵1500元人民幣。

研究學(xué)生發(fā)明創(chuàng)造能力評估與畢業(yè)設(shè)計、就業(yè)、保送研究生掛鉤的實施方案

分析發(fā)現(xiàn)，凡學(xué)生發(fā)明創(chuàng)造能力強的，畢業(yè)設(shè)計的成績基本上在優(yōu)良水平，有些畢業(yè)設(shè)計更是學(xué)校優(yōu)秀。因此可以在畢業(yè)設(shè)計環(huán)節(jié)進(jìn)行傾斜，比如將該生的發(fā)明創(chuàng)造正果直接認(rèn)定是畢業(yè)設(shè)計成果，學(xué)生只需要撰寫相應(yīng)的論文即可，該政策對于需要時間進(jìn)行創(chuàng)新活動的學(xué)生來說是非常有吸引力的。

在就業(yè)時，進(jìn)行過發(fā)明創(chuàng)造的學(xué)生在簡歷上面的經(jīng)歷相對豐富，有說服力，更能打動用人單位的心。在推薦畢業(yè)生的時候，針對那些發(fā)明創(chuàng)造成果豐富的學(xué)生，就業(yè)指導(dǎo)老師可以直接推薦給相應(yīng)的用人單位，為學(xué)生提供更好的就業(yè)環(huán)境。

目前，很多學(xué)生愿意進(jìn)一步讀研深造。為了改善研究生的生源，可以將保研政策和發(fā)明創(chuàng)造成果（含專利、論文、創(chuàng)新成果、比賽獎項）掛鉤，進(jìn)一步激勵學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造熱情，為學(xué)生讀研究生提供相應(yīng)的獎勵政策。

研究對申報或者獲得專利授權(quán)的學(xué)生獎勵方案

對于申報國家專利的學(xué)生，無論專利獲得授權(quán)與否，都給予100元經(jīng)濟(jì)補助。對于被國家知識產(chǎn)權(quán)局受理和授權(quán)的，除享受省、市、縣相關(guān)專利補貼政策外，分別給予300元和1000元獎勵；并將成績記錄于學(xué)生檔案。優(yōu)秀科技創(chuàng)新作品，優(yōu)先推薦參加市以上科技創(chuàng)新作品評獎，并優(yōu)先推薦市、自治區(qū)級科學(xué)技術(shù)獎項，同時按獲獎等次予以獎勵；優(yōu)秀專利成果，同時在學(xué)校網(wǎng)絡(luò)、市級主流媒體上給予宣傳和推介。

針對指導(dǎo)學(xué)生發(fā)明創(chuàng)造的教師的激勵措施

為了進(jìn)一步輔助學(xué)生進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造，需要給指導(dǎo)學(xué)生進(jìn)行發(fā)明創(chuàng)造的指導(dǎo)老師一定的激勵，加深效果。

對相應(yīng)的指教老師進(jìn)行物資和精神獎勵

對發(fā)明創(chuàng)造成績突出的指導(dǎo)教師，根據(jù)成果的級別高低（國家級、省級、市級），分別給予800元、500元和300元的物資獎勵，并發(fā)相應(yīng)的優(yōu)秀指導(dǎo)教師榮譽證書，以資鼓勵。在年終考核的時候，將學(xué)生的發(fā)明創(chuàng)造成果納入指導(dǎo)教師的考核數(shù)據(jù)，參與學(xué)校的年終評比。

篇（8）

中圖分類號：H04 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1673-2596（2017）01-0106-04

一、引言

Z料庫（Corpus）是指為了某種研究目的，運用科學(xué)的方法進(jìn)行系統(tǒng)收集的語言文集，即大型的書面語和口語的自然語言材料的集合。語料庫擁有大量真實可靠的語言材料，能夠全面且準(zhǔn)確地代表某種語言或某個方面的語言特征，不僅為語言研究提供了廣泛的言語素材，同時也促使語言研究方法發(fā)生了革命性的改變。自20世紀(jì)80年代以來，基于語料庫的翻譯研究在國內(nèi)外已經(jīng)成為了翻譯研究領(lǐng)域中新興的研究模式，英國學(xué)者M(jìn)ona Baker在1993年發(fā)表了《語料庫語言學(xué)與翻譯研究：啟示與應(yīng)用》（Corpus Linguistics and Translation Studies： Implications and Applications），奠定了“語料庫翻譯學(xué)”的研究基礎(chǔ)。語料庫翻譯學(xué)以翻譯文本為研究對象，從大規(guī)模翻譯文本或翻譯語言整體著手，采用語內(nèi)對比與語際對比相結(jié)合的模式，對翻譯現(xiàn)象進(jìn)行描述和解釋，從而探索翻譯的本質(zhì)[1]。語料庫為翻譯學(xué)研究提供了新的工具，開拓了新的思路，拓展了翻譯的研究范圍。Baker把為不同研究目的設(shè)計的翻譯語料庫分為三類：平行語料庫、多語語料庫和類比語料庫。Baker認(rèn)為在這三種語料庫中，類比語料庫對翻譯研究的意義最大。類比語料庫是指由不同語言的文本或同一種語言不同變體的文本所構(gòu)成的語料庫，包括兩個或兩個以上的子語料庫。與平行語料庫不同，類比語料庫的子庫之間沒有翻譯關(guān)系，其類比性在于所采語料具有相同或相似的平衡性和代表性[2]。通過類比語料庫兩種文本的比較分析，研究者可以探索在特定歷史、文化環(huán)境中翻譯的規(guī)范，發(fā)現(xiàn)翻譯文本的一些特殊規(guī)律，即翻譯的普遍性。翻譯語言的突出特征是在詞匯方面，主要是翻譯文本中用詞常規(guī)化，并出現(xiàn)了新的詞語組合。這種新的詞語組合正體現(xiàn)了翻譯文本中的詞匯搭配特征[3]。因此，翻譯文本的語言特征突出表現(xiàn)在詞匯方面，尤其是詞匯的搭配特征，搭配模式的差異能夠反映出原生文本與翻譯文本的差異。詞匯的搭配特征體現(xiàn)了語言形式在語境中所實現(xiàn)的具體意義，真實反映了詞匯在語言交際中被經(jīng)常使用的、習(xí)慣性的搭配形式。

近年來，隨著語料庫翻譯學(xué)的不斷發(fā)展，國內(nèi)外已經(jīng)出現(xiàn)了開展基于語料庫的翻譯文本詞匯的搭配特征研究，然而利用語料庫對中醫(yī)英譯文本中詞匯搭配的實證研究并不多見。中醫(yī)文本在詞匯方面具有很多鮮明的特點，有著大量固定的短語和搭配，因此本文作者利用語料庫，對動名搭配在中醫(yī)英譯文本和醫(yī)學(xué)英語原文文本的使用情況進(jìn)行統(tǒng)計研究，進(jìn)而對比分析得出醫(yī)學(xué)文本中動名搭配的規(guī)律，旨在為中醫(yī)文本的英譯提供一些參考，即如何在中醫(yī)文本英譯中選擇合適的詞語進(jìn)行搭配，發(fā)掘詞匯搭配對中醫(yī)文本解讀與翻譯的現(xiàn)實指導(dǎo)意義。

二、研究設(shè)計

（一）研究對象和問題

目前國內(nèi)外對動名結(jié)構(gòu)的研究主要是從文體、語法和語義等方面進(jìn)行，本文側(cè)重于動名結(jié)構(gòu)在語義方面的研究，即如何通過詞語搭配來體現(xiàn)醫(yī)學(xué)語言的特點。

本文致力于解決以下兩個問題：

1、醫(yī)學(xué)語言中動名搭配有什么特點？2、英譯中醫(yī)文本與醫(yī)學(xué)英語原文在動名搭配上有什么不同？

（二）語料與研究方法

本文的研究基于兩種類型的語料庫，即本族語語料庫BNC（British National Corpus）和自建的小型中醫(yī)英語語料庫。BNC是目前網(wǎng)絡(luò)上可直接使用的最大的語料庫之一，也是目前世界上最具代表性的當(dāng)代英語語料庫之一，該語料庫書面語與口語并用，其光盤版詞次超過1億，其中書面語語料庫9千萬詞，口語語料庫1千萬詞。本文作者自建的中醫(yī)英語語料庫選取《黃帝內(nèi)經(jīng)q素問》的三種英譯本為翻譯英語語料，分別為李照國的譯本、Maoshing Ni的譯本、Iliza Veith的譯本。《黃帝內(nèi)經(jīng)》是我國現(xiàn)存最早具有的醫(yī)學(xué)著作，反映了從上古時代至秦漢時期的主要醫(yī)學(xué)成就，是最重要的中醫(yī)典籍之一。《素問》是《黃帝內(nèi)經(jīng)》的重要組成部分，它系統(tǒng)詳盡地論述了中醫(yī)學(xué)的基礎(chǔ)理論和臨床實踐，包括陰陽五行、形神關(guān)系、藏象經(jīng)絡(luò)、病因病理、辨證診斷、預(yù)防養(yǎng)生、運氣學(xué)說等各個方面，直到今天，《素問》仍然是學(xué)習(xí)中醫(yī)者的必讀之書，也是西方國家研究我國古代文明史和醫(yī)學(xué)史的重要著作。從1925年至2005年之間正式出版的《黃帝內(nèi)經(jīng)?素問》有11種不同的英文譯本，這些豐富的英語語料為中醫(yī)英語語料庫的建設(shè)提供了充分的前提。本文作者選取的三種英譯本在譯者的背景知識結(jié)構(gòu)、翻譯策略以及目標(biāo)讀者等方面各具差異，因此能夠比較全面地代表中醫(yī)英譯文本的語言特征。李照國的《黃帝內(nèi)經(jīng)》英譯本是《大中華文庫（漢英對照）》之一，具有學(xué)術(shù)性和權(quán)威性。譯者本人以漢語為母語，英語為外語，既是醫(yī)學(xué)博士也是翻譯家，有著系統(tǒng)地中醫(yī)系統(tǒng)理論知識和扎實的英語翻譯功底，強調(diào)譯文的準(zhǔn)確性，注重保持原著古樸的風(fēng)格。Maoshing Ni的《黃帝內(nèi)經(jīng)》英譯本主要是面對一般英語讀者，使用的普通英語詞匯較多，語言通俗明白，篇幅也相對較長。譯者出生于中醫(yī)世家，幼年移居美國，長期生活在英語環(huán)境中，以漢語為母語，英語為第二語言。Maoshing Ni是在美國行醫(yī)教學(xué)的臨床醫(yī)生，側(cè)重譯文的臨床使用價值，在譯文中引入了許多現(xiàn)代西醫(yī)概念，旨在用現(xiàn)代的方式解讀《內(nèi)經(jīng)》。Iliza Veith是美國約翰霍?普金斯大學(xué)醫(yī)學(xué)史研究所的一名醫(yī)史學(xué)家，英語是其母語。雖然Veith僅僅翻譯了《素問》的前34章內(nèi)容，但其譯本是第一部公開出版發(fā)行的較為完整的《內(nèi)經(jīng)》英譯本，以其譯文語言流暢、可讀性強而受到許多人的推崇，而且該譯本目前仍然是國外許多著名大學(xué)中國醫(yī)學(xué)史課程的指定讀物。

研究分為三步：語料的檢索與選擇、語料的對比與分析、結(jié)果的對比與統(tǒng)計。

首先將所選的翻譯英語語料經(jīng)過文字掃描和格式轉(zhuǎn)換為Word文檔，校對后匯總成為一個小型中醫(yī)英語語料庫。為了便于提取研究數(shù)據(jù)，對語料庫進(jìn)行詞性附碼標(biāo)注，并對標(biāo)注結(jié)果做人工抽檢，盡可能保證標(biāo)注的準(zhǔn)確性。然后用AntConc軟件對自建的小型中醫(yī)英語語料庫進(jìn)行統(tǒng)計分析，得出高頻動詞的使用情況，選擇其中三個作為分析對象，隨機各抽取200組動名搭配，并分析這三個高頻動詞的搭配使用情況，最后通過BNC語料庫進(jìn)行檢索，得出這三個高頻動詞在不同類型文本中的搭配情況，然后借助統(tǒng)計軟件Excel進(jìn)行統(tǒng)計分析，找出醫(yī)學(xué)英語和其它類型文本的動名搭配的不同，進(jìn)而為英譯中醫(yī)文本的詞匯搭配提供參考。

三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

（一）~頻的統(tǒng)計

詞頻是指某一詞項或某一類詞匯在語料庫中出現(xiàn)的總頻數(shù)，統(tǒng)計詞頻可以為語篇的文體或者語體特征提供某些參考信息。詞語搭配研究的中心應(yīng)是實詞的行為，搭配研究應(yīng)主要選擇實詞為節(jié)點詞進(jìn)行，功能詞或語法詞的行為大都已由語法學(xué)家作了詳盡的描述[4]。因此，本文選擇節(jié)點詞的第一標(biāo)準(zhǔn)就是實詞。而且在四大類實詞（名詞、動詞、形容詞和副詞）中，名詞和動詞的搭配能力最高，因此進(jìn)一步將本文研究的節(jié)點詞界定為動詞。英文文本庫常用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)包括以下幾項：形符（Token）數(shù)、類符（Type）數(shù)、類符/形符比（Type/Token Ratio）、詞長（Word Length）、平均詞長（Average Word Length），等等。本文采用WordSmith 5.0對自建的中醫(yī)英語語料庫作了常用參數(shù)統(tǒng)計，獲取總體統(tǒng)計信息，然后按照詞形頻率從高到低對該語料庫的動詞詞形進(jìn)行排列，選取前20個詞，其結(jié)果見表1。

因本文研究的重點是醫(yī)學(xué)英語文本的動名搭配，所以從表格中選擇了其中三個與醫(yī)學(xué)聯(lián)系較為緊密的動詞：influences， caused，treating。

（二）動名結(jié)構(gòu)搭配詞的提取

用AntConc軟件檢索自建的中醫(yī)英語語料庫中這三個動詞（influences， caused，treating）的搭配，要求搭配詞必須是名詞詞性，而且其充當(dāng)?shù)木渥映煞质亲鲑e語。因此，研究時對不符合研究要求的搭配詞予以剔除，分別為這三個動詞留下符合要求的200組顯著性搭配詞。因為BNC自帶檢索數(shù)據(jù)分析功能，能夠選擇在不同年代不同體裁文本中的搭配，所以直接把這三個動詞（influences， caused，treating）輸入BNC中，選取符合研究要求的搭配文本，然后與之前的數(shù)據(jù)進(jìn)行定量和定性相結(jié)合的分析。

（三）數(shù)據(jù)的分析

從表2中發(fā)現(xiàn)，動詞influence在原生英語語料庫中與sphere搭配最多，其次是與decisions搭配，而在翻譯英語語料庫中與factors搭配最多，其次是與range搭配；從表3中發(fā)現(xiàn)，動詞cause在原生英語語料庫中與trouble搭配最多，其次是與harm搭配，而在翻譯英語語料庫中cause往往以被動形式出現(xiàn)，與damage搭配最多，其次是與problems搭配；從表4中發(fā)現(xiàn)，動詞treat在原生英語語料庫中與patients搭配最多，其次是與symptoms搭配，而在翻譯英語語料庫中treating往往以進(jìn)行時態(tài)出現(xiàn)，與disease搭配最多，其次是與pain搭配。

本文研究發(fā)現(xiàn)，原生英語語料庫中所選的節(jié)點詞的搭配數(shù)目要明顯高于翻譯英語語料庫中的搭配數(shù)目，這表明醫(yī)學(xué)英語原生文本在用詞方面變化多，用到的詞匯量要大于翻譯文本，這一點沒有超出預(yù)料，畢竟英譯中醫(yī)文本多是由譯者完成，在用詞方面沒有原生英語文本豐富。在翻譯文本中一些高頻詞匯搭配的表達(dá)方式，一旦被廣泛接受，就可能進(jìn)入目的語，成為多個近義表達(dá)式的翻譯對應(yīng)項，因此可以部分證實翻譯語言傾向于詞匯簡化現(xiàn)象。

翻譯文本中搭配模式的常規(guī)化指的是非典型搭配詞在翻譯文本中比例較小或沒有。非典型搭配詞指不是其基本義的，而是修辭性的、俗語的、變體的等的搭配詞[5]。本文研究表明，與原生英語文本相比，翻譯文本中動名搭配在整體上具有常規(guī)化的傾向。以動詞“treating”為例，在原生英語文本中該詞的搭配詞中有不是該搭配詞的基本義，而是修辭性搭配詞，往往是在口語語料中出現(xiàn)俗語化。但是該詞的修辭性搭配在翻譯英語文本中未找到，在翻譯語料中動詞“treat”往往與名詞disease的搭配，而且表現(xiàn)為“treating …disease with…”的固定搭配。如將中醫(yī)術(shù)語“寒因寒用”譯成“treating cold with cold”就比“using medicines of cold nature to treat pseudo-cold syndrome”簡潔得多，而且更加符合英語的語法規(guī)則。

翻譯文本中異常搭配指的是由翻譯引入的外來的不符合目的語常規(guī)的搭配，即翻譯文本讀起來有翻譯腔。目前語料庫的技術(shù)手段還有限，對異常搭配的判定主要是依據(jù)人的判斷、詞典和語料庫的查找[6]。因此，對本文選取的三個節(jié)點詞的搭配是否存在異常搭配情況只能通過人腦來判定。篩查后發(fā)現(xiàn)，翻譯文本中這三個節(jié)點詞僅僅只存在少量的異常搭配，而且搭配的名詞大多是在原生英語語料中沒有對應(yīng)詞的中醫(yī)術(shù)語，這些異常搭配可以不予以考慮。這一點表明，翻譯中醫(yī)文本時受源語影響而產(chǎn)生的異常搭配特征不明顯。

四、結(jié)論與啟示

總結(jié)起來，基于語料庫的英譯中醫(yī)文本中動名搭配特征的類比研究發(fā)現(xiàn)如下：

（1）與其它文本相比，醫(yī)學(xué)語言中的動名搭配更為簡煉，被動形式使用較頻繁，動名搭配模式相對比較固定，醫(yī)學(xué)詞匯的選擇體現(xiàn)出醫(yī)學(xué)語言專業(yè)性與簡明性的特點，搭配結(jié)構(gòu)簡單，邏輯性強；

（2）英譯中醫(yī)文本的選詞范圍較醫(yī)學(xué)英語原文相比有些狹窄，而且節(jié)點詞對搭配詞語的影響程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如目標(biāo)語，體現(xiàn)出譯者翻譯時受源語的影響，選詞有一定的局限性，在動詞使用上與目標(biāo)語有差異。

語料庫可以為中醫(yī)文本翻譯提供大量真實自然的語言數(shù)據(jù)，更加客觀全面地顯示中醫(yī)英語的特點和內(nèi)在規(guī)律。運用中醫(yī)英語語料庫研究詞匯搭配特征，有助于探索中醫(yī)英語翻譯的普遍規(guī)律，把握翻譯文本自身的特征，為中醫(yī)英語術(shù)語標(biāo)準(zhǔn)化提供事實上的依據(jù)。同時，通過檢索本族語者的語料庫，探索醫(yī)學(xué)英語詞匯的構(gòu)成規(guī)律以及習(xí)慣搭配，深入挖掘醫(yī)學(xué)英語詞匯涵義，可以為中醫(yī)文本的英譯提供新的翻譯思路和翻譯方法。

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參考文獻(xiàn)：

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〔3〕Toury.G. Descriptive Translation Studies and Beyond [M]. Amsterdam/Philadelphia ：John Benjamins， 1995：208-209.

篇（9）

實驗方案設(shè)計的原則是：科學(xué)性：實驗原理、實驗方法和操作過程必須科學(xué)、嚴(yán)謹(jǐn)、合理；安全性：實驗操作要安全可靠、對環(huán)境無污染或污染小、對人身無傷害；可行性：方案要切實可行，所選儀器、藥品、裝置經(jīng)濟(jì)可靠；簡約性：裝置簡單，操作簡便，步驟少，現(xiàn)象明顯，效果好.解方案設(shè)計題目的基本步驟是：①從題干中獲取與試題有關(guān)的概念、原理及設(shè)計的方案，了解要探究的問題和實驗的目的.②回憶相關(guān)的概念、原理，然后抓住概念和原理對試題呈現(xiàn)方案的每一步進(jìn)行具體分析，特別是對比實驗的不同進(jìn)行分析，并明確每一步的目的：或由操作推出現(xiàn)象，或由現(xiàn)象得出結(jié)論，或反推，或模仿試題中的方案，自己重新設(shè)計新的方案，或?qū)Σ僮髦械木唧w問題進(jìn)行分析.③從教材上已有的探究方案中獲得靈感，借助原型啟發(fā)幫助解題.

1.概念和原理型方案設(shè)計題

這類試題是以初中化學(xué)所涉及的主要概念或原理為主線設(shè)計的，主要是驗證性或探究性實驗設(shè)計及改正性實驗設(shè)計，實驗的目的主要是驗證或探究化學(xué)概念和原理，或課本原有實驗的優(yōu)化，解題的關(guān)鍵是抓住概念或原理來分析，特別是借助課本上的原型啟發(fā)，通過類比思維獲得思路和方法.在設(shè)計實驗方案時要注意通過設(shè)計對比實驗得出結(jié)論，同時要注意控制變量法的使用.

篇（10）

中圖分類號:TP301 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A文章編號:1009-3044(2010)17-4605-03

Research on Fuzzy Cluster Method in the Division of Hi-tech Enterprises' Lifecycle

WEI Hang, Chen Qin-qun

(Information Technology College, Guangzhou University of Chinese Medicine, Guangzhou 510006, China)

Abstract: According to the features of hi-tech enterprises, the paper puts forward a clustering method based on the improved fuzzy c-means algorithm to divide their lifecycle into different stages. The FCM algorithm is improved based on the situation of initialization and exclusion of isolated points. In addition, empirical Analysis on China's 351 high-tech enterprises shows that the improved algorithm is more scientific and will offer a new thinking for the division of hi-tech enterprises' lifecycle.

Key words: hi-tech enterprise; lifecycle; fuzzy c- means clustering

1 概述

將企業(yè)的成長過程劃分為若干階段, 根據(jù)不同階段所具有的經(jīng)濟(jì)學(xué)特性, 分別研究其經(jīng)營管理問題并形成決策, 屬于階段理論范疇。由于其具有較強的針對性,階段理論廣泛在企業(yè)中得到應(yīng)用。高新技術(shù)企業(yè)也是企業(yè), 其存續(xù)發(fā)展也同樣會具有企業(yè)階段性特征。同時,高新技術(shù)企業(yè)又有其自身的特點,如高智力密集、高風(fēng)險、高收益、高成長和高競爭等。因此,如何對高新技術(shù)企業(yè)進(jìn)行分階段性研究,是管理者及投資者越來越關(guān)心的問題。

目前,對高新技術(shù)企業(yè)成長生命周期的研究,主要集中定性分析其階段性的特征,對企業(yè)的整個發(fā)展過程如何劃分為具有不同特征的各個階段的研究較少,一般是憑經(jīng)驗人為劃分。有鑒于此,本文試圖探討一種非經(jīng)驗的方法――模糊C均值(Fuzzy C-Means)算法。大多數(shù)高新技術(shù)企業(yè)并沒有嚴(yán)格的屬性,其所處的階段具有過渡性的性質(zhì),沒有明確的界限。當(dāng)利用模糊聚類引入了隸屬度這一概念時,則可很好地體現(xiàn)這一事實。模糊聚類結(jié)果可以得出某企業(yè)屬于不同階段的隸屬度,能夠更有效地幫助管理人員與投資者進(jìn)行分析。特別是在無法確知總體的分布函數(shù)時,采用模糊聚類可以獲得較好的效果[1]。但是,在高新技術(shù)企業(yè)生命周期的劃分中,考慮到FCM算法的主要缺點,本文著重從初始聚類中心的選取、孤立點數(shù)據(jù)的檢測與處理兩個方面進(jìn)行改進(jìn),以提高聚類質(zhì)量和劃分的客觀性。

2 模糊C-均值算法

在模糊C 均值聚類算法中,每一個數(shù)據(jù)點按照一定的模糊隸屬度屬于某一聚類中心。這一聚類技術(shù)作為對傳統(tǒng)聚類技術(shù)的改進(jìn),由Jim Bezdek于1981年提出。該方法提供了一種如何將多維空間的數(shù)據(jù)點分成特定數(shù)目的群的途徑。

FCM算法的目標(biāo)函數(shù)為:

式中dij=vi-xj為第i個聚類中心與第j個數(shù)據(jù)點間的距離, m∈[1,∞)是一個加權(quán)指數(shù)。

模糊c均值聚類的算法思想是:迭代調(diào)整(U,V),使得目標(biāo)函數(shù)最小。其中模糊聚類算法初始化聚類中心的典型的做法是從所有數(shù)據(jù)點中任取c個點。

3 FCM算法在高新技術(shù)企業(yè)生命周期劃分中的改進(jìn)與應(yīng)用

3.1 對初始聚類中心和聚類數(shù)目c的選取

在高新技術(shù)企業(yè)生命周期的劃分中,由于對考察對象認(rèn)知的不完整,要確定聚類數(shù)目c是有困難的。因此,我們根據(jù)最大最小距離法[3]進(jìn)行初始聚類中心的選擇,這樣可找到較好的聚類中心,聚類數(shù)目c也隨之確定。

3.2 對孤立點數(shù)據(jù)的檢測與處理

模糊C均值算法是基于距離的算法,聚類結(jié)果受數(shù)據(jù)集中孤立點影響較大。我們利用了相似系數(shù)和對孤立點數(shù)據(jù)的檢測[4]和改變隸屬度的約束條件對孤立點進(jìn)行處理,這樣可以有效降低孤立點數(shù)據(jù)對FCM算法的影響。

其中隸屬度修改為:

當(dāng)修改后的隸屬度應(yīng)用于聚類中心公式時,隸屬度小的數(shù)據(jù)對象對聚類中心的影響降低了。

3.3 改進(jìn)的FCM算法步驟

根據(jù)以上分析,我們可對傳統(tǒng)的FCM算法進(jìn)行改進(jìn),具體步驟如下:

1)數(shù)據(jù)的預(yù)處理:孤立點的檢測、清除與數(shù)據(jù)歸一化。

2)聚類中心初始化:根據(jù)最大最小距離法選擇初始聚類中心V(0)={vi},(i=1,2,…,c),其中c為聚類中心個數(shù)。設(shè)置迭代計數(shù)器b=1。

3)用式(2)計算或更新劃分矩陣U(b):對于任意的i,j,如果存在,則有:

(3)

若果存在i,r,使得dir(b-1)=0,則有uir(b)=1,且對j≠r,uij(b)=0

4)更新聚類中心V(b)。

5)計算價值函數(shù)。如果它相對上次價值函數(shù)值的改變量小于某個閾值,則算法停止。否則,令b =b+1,轉(zhuǎn)向步驟2。

3.4 應(yīng)用實例

3.4.1 樣本的選取與樣本特征的選取

本文主要以我國上市的297家高新技術(shù)企業(yè)(截至2009年2月28日,通過2008《高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理辦法》[6]的企業(yè)),以及*市*開發(fā)區(qū)的54家高新技術(shù)企業(yè)為實驗數(shù)據(jù)樣本。

FCM分割算法的實際劃分效果與特征空間中樣本的特征極其相關(guān)。文獻(xiàn)[7]中提到聚類算法的運行效果與聚類樣本的特性相關(guān)聯(lián)。在特征指標(biāo)的選取上,我們依據(jù)科學(xué)性、可操作性、客觀性的原則, 結(jié)合高新技術(shù)企業(yè)的特點,選出能在一定程度上反映企業(yè)所處的發(fā)展階段的指標(biāo),具體如表1所示。

企業(yè)成立的時間長短雖能在一定程度上反映企業(yè)所屬發(fā)展階段,但不足以說明問題。一般而言,在企業(yè)的不同發(fā)展階段,企業(yè)投資額、產(chǎn)品銷售規(guī)模、資本支出以及股利政策等均有所不同。一般來說,當(dāng)企業(yè)處在創(chuàng)業(yè)和成長階段時,企業(yè)的投資額通常較大,而當(dāng)企業(yè)處在成熟期乃至衰退期時,由于缺乏新的技術(shù)和投資項目而資本支出相對較少;在企業(yè)的成長階段,企業(yè)的銷售一般呈增長趨勢,以后期間則由增長速度放慢、零增長直到下降。因此,在企業(yè)進(jìn)入成熟階段以后,資本投入以及銷售增長率這兩個變量往往會趨于平緩而逐步下降。另一方面,創(chuàng)業(yè)期和成長期由于企業(yè)對資金的需求量大,對股利分配通常會采取低比例分配的政策。而在成熟期或衰退期時,由于資金較為寬裕或缺乏投資目標(biāo),企業(yè)可能提高分配比例。

3.4.2 實驗數(shù)據(jù)的預(yù)處理

將所采集的數(shù)據(jù)做以下預(yù)處理:

1)孤立點的清除:

本文采用相似系數(shù)和的方法從351個樣本中檢測出2個孤立點,經(jīng)分析后確定1個異常點,清除后得到有效樣本企業(yè)350個。

2)歸一化:

由于數(shù)據(jù)之間量綱與范圍不同,為了保證各目標(biāo)具有等效性,便于以后的模糊聚類算法的實現(xiàn),需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,使之無量綱化與歸一化。

其中n為實驗樣本高新技術(shù)企業(yè)數(shù),k為特征指標(biāo)數(shù)

3.4.3 高新技術(shù)企業(yè)生命周期的劃分

首先,本文采用最大最小距離法進(jìn)行初始聚類中心的選取,確定了5個初始聚類中心v0(如表2 所示)。

基于企業(yè)生命周期理論,結(jié)合高新技術(shù)企業(yè)的特點[9]分析,這5個初始聚類中心分別是處于種子期、初創(chuàng)期、成長期、成熟期以及衰退期較具有代表性的企業(yè)的相應(yīng)特征量。當(dāng)聚類中心確定后,結(jié)合Bezdek等[8]的建議,在1.5~3之間采用不同的加權(quán)指數(shù)m,進(jìn)行FCM 運算,經(jīng)過對比m 為2.0時,聚類分割精度、迭代次數(shù)和分割速度整體效果較好。

接著,設(shè)定ε=0.001根據(jù)上文所所述改進(jìn)的模糊C均值算法具體步驟,經(jīng)過多次迭代并不斷修正聚類中心,直至收斂為止,目標(biāo)函數(shù)變化曲線如圖1所示。

從圖1可以看到,目標(biāo)函數(shù)經(jīng)12 次迭代后,很快趨于收斂,這樣可以保證聚類中心的穩(wěn)定性。最終獲得不同階段下的聚類中心v(如表3 所示)和隸屬矩陣U。

表3 各階段的聚類中心

最后根據(jù)已經(jīng)得到的聚類中心 或隸屬矩陣U,依據(jù)“擇近原則”或“最大隸屬度原則”,這樣就完成了高新技術(shù)企業(yè)生命周期的劃分。

3.4.4 結(jié)果分析

鑒于條件限制,本文采用隨機抽樣、分層抽樣方式采取分類精度檢驗的樣本。隨機抽樣用來檢驗所獲取的高新技術(shù)企業(yè)信息的整體情況,隨機采樣23個;分層抽樣旨在檢驗?zāi)Ｐ褪欠窨梢院芎玫剡m應(yīng)每個生命周期階段信息的變化,設(shè)計從所劃分的結(jié)果按種子期、種子期、初創(chuàng)期、成長期、成熟期以及衰退期各抽取6個樣本,共30個樣本點。

從表3中可以看出,改進(jìn)的FCM算法的效果要好于傳統(tǒng)的FCM算法,提高了劃分高新技術(shù)企業(yè)生命周期的客觀性。

4 結(jié)束語

本文針對高新技術(shù)企業(yè)在各個生命周期所呈現(xiàn)的不同特征,提出了一種基于改進(jìn)的模糊C-均值算法(FCM)的生命周期劃分方法,主要是從初始聚類中心的選取與孤立點數(shù)據(jù)的檢測與處理兩方面對傳統(tǒng)的FCM算法進(jìn)行改進(jìn)。此方法既可以避免傳統(tǒng)FCM算法中隨意選取初始模糊分類中心可能帶來的失真現(xiàn)象,又可以排除孤立點對聚類結(jié)果的干擾,提高了聚類分析的質(zhì)量與可靠性。運用其于我國351家高新技術(shù)企業(yè)的實驗數(shù)據(jù)樣本中,結(jié)果表明,該方法對高新技術(shù)企業(yè)生命周期的劃分是可行、有效的。

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