简介:在网络及相关技术迅猛发展的促进之下,电子商务的普及率也越来越高。电子技术发展对语言产出与理解的影响是语用学研究的固有组成部分,同样也是其重要研究领域之一。除了网络商家的商业技巧、所售商品质量信誉等因素外,商家如何在缺乏实物接触的网络背景之下通过称呼语建立特定关系也成了销售成功与否的重要决定因素之一。本研究在语言顺应论指导下,考察了淘宝店铺商品描述中称呼语的使用情况。结果显示在进行商品描述时店主使用的称呼语可分为三类,分别是较疏远的、模糊的和较亲近的。其中,较亲近的称呼语所占比例最高,较疏远的称呼语最少。此外,称呼语的选用是对潜在买家心理世界以及网络环境的顺应,并且受到所处信息类型的制约。
简介:实用汉语水平认定考试(简称C.TEST)是用来测试母语非汉语的外籍人士在国际环境下社会生活以及日常工作中实际运用汉语能力的考试。由于C.TEST的考试题目公开,题库数量较小,所以通过一般标准化考试采用的在部分目标被试中实施预测(fieldtest)的方法来获取考试题目的难度参数存在困难。然而,人工神经网络技术作为现代人工智能研究的成果,在预测(prediction)领域发挥了很大作用。本文选取C.TEST(A—D级)的阅读理解题目作为研究材料,运用人工神经网络技术对其难度进行预测,得到了网络预测难度值与实际考试难度值显著相关的研究结果。这一结果表明,利用人工神经网络模型对语言测验的题目难度等参数进行预测是可行的。