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词干和词根的区别新上映_英语词干和词根的区别(2024年12月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-30

词干和词根的区别

语言形态分类：揭秘语言的奥秘 𐟌 语言学家们根据语言的形态特征，将其分为四大类：黏着语、屈折语、孤立语和多式综合语。每种语言类型在构词和变形上都有其独特的特点。黏着语（Agglutinative Languages）𐟧𘊧‰𙧂𙯼š词的形态结构通过粘附不同的词缀来表达各种语法关系，每个词缀通常只有一个语法功能。例子：土耳其语、日语、韩语、匈牙利语。土耳其语： “ev”意为“房子”。 “evler”意为“房子们”（复数）。 “evlerde”意为“在房子们中”（复数+方位）。日语： “食”（taberu）意为“吃”。 “食主龙”（tabemashita）意为“吃了”（过去时）。屈折语（Inflectional Languages）𐟌€ 特点：词的形态变化通过改变词干或添加词缀来表示不同的语法功能，一个词缀可能同时表示多个语法意义。例子：拉丁语、俄语、德语、阿拉伯语。拉丁语： “amare”意为“爱”。 “amavi”意为“我爱过”（时态变化）。 “amatus”意为“被爱的”（语态变化）。俄语： “KHIra”（kniga）意为“书”。 “KHI”（knigi）意为“书的”（属格）。 “KHmIraMm”（knigami）意为“用书”（工具格）。孤立语（Isolating Languages）𐟏ž️ 特点：词的形态变化很少，语法关系主要通过词序和独立的功能词（如介词、助词等）来表达。例子：汉语、越南语、泰语。汉语： “我吃饭”中“我”表示主语，“吃”表示动词，“饭”表示宾语，没有词形变化。越南语： “'toian com”意为“我吃饭”，句子结构依赖词序。多式综合语（Polysynthetic Languages）𐟌 特点：一个词可能包含多个词缀和词干，表示复杂的句子结构和语法关系，甚至一个词可以相当于一个完整的句子。例子：因纽特语、纳瓦霍语。因纽特语： “o tusatsiarunnanngitualujunga”意为“我还不能很好地听到”。纳瓦霍语：通过多个词缀组合，可以构成复杂的句子。分类区别总结 𐟓 黏着语：词缀功能单一，规则简单，拼接清晰。屈折语：词缀功能多样，变化复杂，词根和词缀组合灵活。孤立语：词形变化少，依靠词序和功能词表达语法关系。多式综合语：词形复杂，一个词表达复杂句子结构和语法关系。这些分类是对语言形态特征的一种抽象和简化，实际语言中可能会出现混合类型。例如，汉语虽然主要是孤立语，但也有一些黏着语的特征。

高中英语教师必备：形态学知识点全解析 𐟓 形态学知识点总结词素分类自由词素和黏着词素词根、词缀和词干屈折词缀和派生词缀词的形成复合词派生词词汇变化创新词（invention）混成词（blending）截断词（clipping/abbreviation）首字母连写词（initialism）首字母拼写词（acronym）逆构词法（back-formation）类推构词（analogical creation）借词法（borrowing/loanword） 𐟔 通过这些知识点，我们可以更深入地了解英语的构成和变化，为英语教学提供更丰富的素材和视角。

如何用文本分析法提升会计研究？在会计领域，文本分析法可以成为一种强大的研究工具。以下是一些关键步骤，帮助你利用文本数据来深化对会计问题的理解。 𐟔 明确研究目的首先，你需要明确自己希望通过文本分析获得什么信息。这可能包括探索特定问题、了解市场反馈或评估公司表现等。 𐟓š 选择文本来源确定你要分析的文本来源，这可能是财务报告、新闻媒体或社交媒体平台等。确保这些来源的数据是可靠和适当的。 𐟒𛠦•𐦍𗥏–和预处理收集文本数据并进行预处理，包括去除噪音、标准化文本格式、去除停用词（如“的”、“是”等）和进行词干提取（将词语转化为词干，如将“运行”和“运行中”视为同一词根“运行”）。 𐟔砦–‡本分析方法的选择选择适合你研究问题的文本分析方法。以下是几种常用的方法：情感分析：分析文本中的情感倾向，判断文本内容的情绪，例如，股东对公司的态度、评论的正负面情感等。主题建模：通过识别文本中隐藏的主题和模式，例如，LDA（Latent Dirichlet Allocation）等模型可以帮助识别并分组相关的词语。词频分析和关键词提取：分析文本中词语的频率和重要性，识别出关键词和热门主题。网络分析：如果数据包含社交媒体评论或互联网内容，网络分析可用于理解不同实体之间的关系，例如公司和其客户之间的互动等。 𐟓Š 分析和解释结果进行文本分析，并解释分析结果。将文本分析的结果与研究问题联系起来，探讨发现的意义和可能的影响。 𐟔젩ꌨ’Œ实证如果可能，将文本分析的结果与其他数据或实证研究结果相互验证，以增强研究的可信度和准确性。 𐟛 ️ 方法介绍自然语言处理（NLP）工具：使用NLP工具和库（如NLTK、SpaCy、Gensim等）对文本进行处理和分析，这些工具提供了文本分析所需的功能和算法。文本挖掘技术：利用文本挖掘技术，例如基于机器学习的分类器、聚类算法、词向量模型（如Word2Vec、BERT等），以发现文本中的模式和关联。情感分析工具：使用情感分析工具来识别文本中的情感极性，评估股民对公司或财务信息的情感倾向。话题建模技术：应用主题建模技术，诸如LDA、NMF（Non-negative Matrix Factorization）等模型，识别文本中的主题并进行分类。通过这些步骤，你可以更深入地了解会计数据背后的信息和趋势，从而做出更明智的决策。

语言学：不仅仅是学语言 𐟓š 很多人一听到“语言学”，可能会误以为就是简单地学学语言。其实，这个学科远比我们想象的要丰富和复杂。语言学并不是简单地学语言，而是通过科学方法和理论研究，来探索语言的本质、结构、变化、习得以及使用规律，以及语言与人类思维和社会互动的关系。语言学的核心研究领域 𐟓– 语音学：这个领域主要研究语音的产生、传播和感知，包括音素、音节、音变等等。想象一下，每次你说话的时候，你的声音是怎么产生的？语音学就能帮你解答这个问题。音系学：音系学关注的是语言或方言如何系统化地组织其音素，分析语音结构和组织规则。简单来说，就是研究不同语言中声音的组合规律。形态学：形态学研究单词的构造、构成部分（比如词干、词根、前缀、后缀），以及它们与同语言其他单词的关系。每个单词都有它独特的结构和意义，形态学就是探索这些结构和意义的关系。句法学：句法学探讨句法结构和规则，关注句子的组成、词类、短语间关系、语序、语法功能和范畴等。简单来说，就是研究句子的语法结构和规则。语义学：语义学研究词汇和句子的意义，包括词义、句义、隐含意义、逻辑关系等，分析语义规则和语言表达的真值条件。这个领域关注的是语言的意义和逻辑关系。语用学：语用学研究语言在社交中的使用和功能，涉及说话者意图、言语行为、语境、交际策略等。简单来说，就是研究语言在具体情境中的使用和功能。语言学的交叉领域 𐟌 除了这些主要分支，语言学还与其他学科广泛交叉。比如心理语言学，研究语言与心理过程的关系；计算语言学，利用计算机技术分析和模拟语言现象；教育语言学，研究语言教育和习得；发展语言学，关注儿童语言习得；应用语言学，关注语言的实际应用，比如教学和语言政策制定等。毕业生的就业选择 𐟒𜊨🛥…婫˜校或其他教育领域：如果你对学术研究感兴趣，可以继续深造攻读博士学位，进入高校从事教学与研究工作。自然语言处理（NLP）：随着人工智能的发展，越来越多语言学人才转向与NLP相关的工业界岗位，从事语音识别、语音合成、文本分析、机器翻译等工作。通常需要学习编程（如Python）和统计学等相关技能。跨学科领域：凭借语言学背景，可以在社会语言学、心理语言学、计算语言学等领域找到相关就业岗位，如市场调研、用户行为分析、数据挖掘、咨询等。总的来说，语言学是一门处于传统文科和理工科之间的学科，充满了挑战和机遇。如果你对语言感兴趣，不妨深入了解一下这个学科。

词根“spect”揭秘，速记！ 𐟤” 今天有个小问题想和大家讨论一下：我是否应该列出合成词呢？这些词的词频基本上都在50000+以上，可能有些同学觉得用不上这些内容。大家觉得我是列出好呢还是不列出好呢？请给我一些建议吧！ 𐟌𑠥𘸧”訯缀解析请参考置顶内容。 𐟌Ÿ 词根“-spect-”、“-spec-”和“-speci-”都来源于拉丁语的“specere”，最早可追溯到古印度的梵语“-spac-”或“-spek-”，意为“看”。其中，“-speci-”是不定式词干；“-spect-”是“specere”的强调形式动词“spectare”的词干，它的孳生能力最强。词根“-spect-”中的元音“e”进一步弱化，变成了“-spic-”，而“c”变成“s”后，就演变出了“-spis-”、“-spic-”、“-spi-”和“-spy-”，这些都是“-spec-”的变形。 𐟔„ 同义词根还包括来源于拉丁语的“vid/vis”及其变形“vic”、“-view-”、“-voy-”、“-vey-/-vei-”、“-vy-/-vi-”、“-ud-”，以及来源于拉丁语的“the”、“tu”，还有来自希腊语的“orama”、“scop”，以及来自盎格鲁-撒克逊语的“see”等。 𐟦… 单词“auspice”的字面意思是“鸟类观察（au在拉丁语中表示bird）”，源于古罗马。古罗马人非常迷信，每次重大活动前都会举行占卜以测凶吉，其中一种方法就是观察鸟类的飞行是否正常，正常则为吉兆，反之则为凶兆。该词传入法语后有了“预兆”之意，尤指“吉兆”。由此派生的形容词“auspicious”就表示“吉兆的，幸运的”。 𐟕𕯸‍♂️ 单词“spy”来自古法语的“espier”，同样有“看”之意，但更多的是指“暗中监视”，因此“spy”有“间谍，密探”等意思。 𐟔�Œ源的还有“scope”（范围，眼界）。

法语时态总结：轻松掌握36页语法精髓 𐟓… 直陈式现在时：主语 + 三类动词的直陈式现在时变位 + 其它成分 𐟓… 最近将来时：aller 的直陈式现在时 + 动词不定式（即动词原形） 𐟓… 简单将来时：以不定式为词干构成，除了某些第三组动词外 𐟓… 先将来时：avoir /㪴re（简单将来时变位）+过去分词 𐟓… 最近过去时：venir 的现在时或未完成过去时 + de + 不定式 𐟓… 复合过去时：变位动词㪴re(avoir)+过去分词 𐟓… 未完成过去时：现在时复数第一人称词干 + -ais，-ait，-ions，-iez，-aient 𐟓… 过去将来时：简单将来时词根 + 未完成过去时词缀 𐟓… 愈过去时：avoir/㪴re（未完成过去时）+动词的过去分词 𐟓… 先过去时：㪴re/avoir（简单过去时）+动词过去分词 𐟓… 简单过去时：词干在各个人称都是相同的 𐟓… 条件式现在时：简单将来时的词干 + 未完成过去时的词尾 𐟓… 条件式过去时：avoir/㪴re（条件式现在时）+动词的过去分词 𐟓… 虚拟式现在时：直陈式现在时第三人称复数去掉词尾ent，依次换上e，es，e，ions，iez，ent 𐟓š p4-p5是法语所有语法总结，共36页。

如何在文献检索时设计关键词以确保利用 EndNote 检索文献的全面性并获取最新研究成果#大学第一课# 在学术研究领域，文献检索是一项既基础又关键的工作。EndNote 作为一款功能强大的文献管理工具，能助力我们高效地开展文献检索与管理。然而，怎样设计关键词来保证检索的全面性以及获取最新的研究成果，这是众多研究者面临的难题。本文以中国知网（CNKI）为例，探讨在文献检索时如何设计关键词。 1.⠦˜Ž确研究主题在着手检索前，首先要清晰界定你的研究主题与目标。这有助于确定检索的核心概念及相关术语。比如，若你的研究主题是“可持续发展”，那么“环境保护”“绿色能源”“生态平衡”等都可能成为核心关键词。 2.⠨🐧”褸“业术语采用该领域公认的专业术语作为关键词。这不仅能提升检索的准确性，还可确保获取到高质量的专业文献。例如，在医学领域用“幽门螺杆菌”而非“胃菌”，在计算机科学领域用“机器学习”而非“电脑学习”。 3.⠥𘃥𐔩€𛨾‘组合借助布尔逻辑（AND、OR、NOT）对关键词进行组合，能更精准地定位研究内容。例如，“可持续发展 AND 绿色能源”能帮你找到同时涉及这两个概念的文献。 4.⠥ˆ駔詀š配符和截词技术 - 通配符的运用：通配符可以帮助我们在不确定单词的完整拼写或者想要涵盖多种可能的拼写形式时进行检索。常见的通配符如“”和“?”。例如，在检索关于“计算机网络安全”方面的文献时，“networ”可以匹配“network”“networks”等相关词汇，这样就能更全面地找到涉及计算机网络相关主题的文献，而不仅仅局限于某一种固定的拼写形式。 - 截词技术的使用：截词技术则是用于检索单词的不同词干形式。比如，“treat”这个单词，我们可以使用“treat*”来检索“treat”“treated”“treating”“treatment”等不同形式的相关文献。在医学研究中，对于药物治疗相关的检索，这种方法可以确保不遗漏同一词根的不同衍生词汇所涉及的文献。同时，在使用截词技术时，要注意不同数据库可能对截词的符号和规则有一定差异，需要根据具体数据库的要求进行适当调整。 5.⠩똧𚧦œ索功能知网等数据库通常设有高级搜索功能，允许你依据标题、关键词、摘要、作者、发表时间等条件进行检索。合理运用这些功能，可提高检索的精准度和效率。 6.⠨🽨𘪦œ€新研究成果为获取最新研究成果，可在 EndNote 中设置定期更新提醒。此外，也可通过检索最近一年或两年内发表的文献来确保获取最新信息。 7.⠩🥅宽泛词汇尽量避免使用过于宽泛的词汇，如“研究”“分析”等，因为这类词汇会检索出大量不相关文献，增加筛选工作量。 8.⠨🐧”襐Œ义词和近义词考虑使用同义词和近义词来扩大检索范围。例如，“创新”可用“革新”“创造”替换。 9.⠨𝕤𘎨𜰦〧𔢧𛓦žœ 记录检索策略和结果，定期评估检索策略的有效性，并根据需要进行调整。 10.⠧𛓥ˆ EndNote 的在线搜索 EndNote 的在线搜索功能可直接连接知网等数据库进行检索，并将结果直接导入 EndNote 库中。这样便于管理和引用检索到的文献。通过上述策略，你能在 EndNote 中设计出更全面且更新的检索关键词，从而提升文献检索的效率与质量。要记住，文献检索是一个动态过程，需不断评估和调整检索策略，以适应研究需求和文献更新。

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