急求:英译汉!(3)

1.bases相似:基地作相似的判断是根植于这样的概念和种类都派代表参加 记忆. 方式处理这些陈述是可分为两类,突出特点名单和那些强调帧. featural方式侧重计算的相似性,从各自的特点而制定的办法强调角色的背景与因果 (barsalou和hale1993). 有较完整的关系的讨论相似,typicality,andcategorization见rips(1989年). 1.1.featural基地之一的基础上典型化的几个特点,物体的相互交流. 共同的特征underlie概念的"家族相似",而一些复杂的程度,其中一个物体 典型的一类(rosch,辛普森和米勒1976). 在tversky(1977)对比模型, 相似是基于一些特征组合匹配(即物体份额)和特点,也很有特色(即 说物体并不份额). 即s(a,b),有相似的物体A和B,它的作用是(a∩b) 特点,他们有共同的特点,既负(一-二),与众不同的特色,并且(b型) 鲜明的特点,以B表示比较正式,s(a,b)=f(a∩b)-f(a-b)-f(b-a), 那里,和大于0. 参数, 而且重量较个人的重要性特征集的相似性判断的F-1功能 该模型代表的突出特点和贡献80.7%. 重大意义tversky(1977)对比模型是,它预示着不对称的相似性判断. 在一个经常被引用的例子tversky发现科目评为北韩更多类似的红色中国比红色中国 是北韩. 据称这是因为发生了"相对突出的刺激; 变更接近原型比反之亦然"(第328条). 再次, 更为正式地,如果我们把"一"的主题和"B"所指涉的句架",是一种类似 乙",那么,假定主题更加突出,比referent(即 ")由此,s(甲,乙)"s(二,一)若f(二)"六(一).

1.Bases 为相似性:The 基地为做相似性评断根源于方式概念并且类别代表在记忆。对这些表示法的方法可能有用地被划分成那些强调特点名单并且那些强调框架。Featural 接近焦点在相似性的计算从他们的特点当构筑的方法强调上下文和因果关系(Barsalou 和硬朗1993 的) 角色。为关于关系的一次更加完全的讨论在相似性之间, typicality, 和范畴看见裂口(1989) 。

1.1.Featural 基地 typicality 的一个依据是对象分享互相特点的数量。共有的特点强调"家庭相似的" 概念和的对象是特点类别程度的一些计算(Rosch 、Simpson 和米勒1976) 。在Tversky 的(1977) 对比模型, 相似性根据比赛的某一特点的组合(即那个对象份额) 并且特点是特别的(即那对象不份额) 。那是S(a, b), 相似性在对象a 之间和b, 是作用(A?B), 他们有共同兴趣的特点, 减两个(A - B), A 不同特点, 和(B- A), B. Stated 的不同特点更加正式, S(a, b) =?f(A?B) -?f(A - B) -?f(B - A)?, ?, 并且?? 0. 参量?, ?, 并且?are 重量代表单独特点的重要性设置在相似性评断并且f 作用在模型代表特点和他们的对相似性的贡献突起。Tversky 的(1977) 对比模型的一种重大涵义是, 它预言非对称在相似性评断。在一个频繁被援引的例子Tversky 发现主题象相似比红色中国对北朝鲜对北朝鲜估计与红色中国。这据称发生了由于"刺激的相对突起; 变形与原型比反之亦然是相似"(p. 328) 。再, 更加正式, 如果我们让"a" 是主题并且"b" 是referent 在句子框架"a 与b 是相似" 然后, 假设, 主题(即?> 比referent 明显;?) 它跟随那S(a, b)>S(b, a) 如果f(B) >f(A) 。

1.因为相似之处:为了制定相似之处判断基于，基于按照在记忆中被代表概念和范畴的方式根深蒂固。这些表示的接近能是划分成为那些的使用强调特性列表和那些强调框架。Featural接近从他们的特性着重于相似之处的计算当时拟订接近强调背景和因果关系( Barsalou和Hale 1993 )的角色。为了更加较完全的讨论在相似,典型，和分类之处的关系看见裂口( 1989 )。

1.1.Featural基于典型的一个基础是物体彼此共享的特性的数字。共享特性为和一些一个对象是典型的的程度的计算的“家庭类似”的观念奠定基础一个范畴( Rosch，Simpson和Miller 1976 )。在Tversky的对比模型中( 1977 )，相似之处基于一些结合特性和是明显(即物体不共享)的的特性比赛(即物体共享)。即，S ( a，b )，物体a之间的相似之处和b，(A∩B )，的一种功能他们在中有的特性共同，负两( A -- B )，A的明显的特性，和( B A )，B的明显的特性。 更正式声明，S ( a，b ) =θf (一∩B ) --αf ( A -- B ) --βf ( B -- A )，在哪里θ，α，和β≥0。参数θ，α，和β是代表相似之处判断中的单独的特性装置的重要性，而在模型中的f功能代表特性的突出点及对相似之处的他们的贡献的重量。( 1977 ) Tversky的对比模型的一种重要的含义是它在相似之处判断中预言不对称。在一经常地引用的例子Tversky中作为类似于红的中国的更多比额定的北朝鲜红的中国的到北朝鲜找到的那主题。这个主旨由于“刺激的相对的突出点；发生 变量比反之亦然更加类似于原型”( p. 328 )。再一次，更正式，如果我们让“a”是主题和“b”那时是在语句框架“a类似于b”中的被谈到的事物，假定主题比它跟随那个的被谈到的事物(即，α>β)是更突出S ( a，b)>S ( b，a )如果f ( B ) >f ( A )。

这都什么跟什么啊

试翻了一下

象...论文.

这是数学方面的专业英语，本人最近正好在看这方面的影印版资料。对这方面还是深有认识的，现详细翻译如下：（感谢上楼把原文再写一片，让我方便地一边阅读原文，一边翻译）

1、相似性基础：做出相似的判断是根源于概念和范畴表现在记忆中的方式是一致的。这种表现的方式可以有效的划分强调特征和强调框架。强调特征方式侧重于计算它们特征的相似之处；而强调框架方式侧重于上下文整体关系和因果关系的作用（参考：Barsalou and Hale 1993）。要更完整地讨论相似性、典型性、和类别的关系请看：Rips (1989)。

1.1、特征性基础

典型性的一个基本原理是：一群事物相互之间共享特征。共享特征是“家族相似性”概念的基础，也是计算一个物体归于典型一类的程度的基础（参考：Rosch, Simpson and Miller 1976）。在Tversky"s (1977)的对比模型中相似性是基于符合上面讲的相同特征（如：共享的事物）和不同的特征（如：不共享的事物）。也就是说,事物a和事物b的相似性s（a，b）是如下函数：两个事物的共同特征(A∩B)，减去A的独特特征(A - B),再减去B独特特征(B- A)。更正规地写就是：

S(a,b) = θf(A∩B) - αf(A -B) - βf(B - A), 在这里 θ, α, 和 β≥ 0。

参数 θ, α, 和β是代表各个特征集合重要性的加权值；函数f代表显著的特征和它们对于相似性的贡献。

Tversky"s (1977)的对比模式的一个明显的暗示就是：它预测了相似性判断的不对称性。在一个经常被引用到的例子中，Tversky发现：北朝鲜额定的主题更相似于红色的中国比起红色中国相似于北朝鲜。这能发生是因为：“刺激的相对重要性；变量更相似于原型比起原型相似于变量”(328页)。更正式地说：如果我们让“a”成为我们考察的对象，“b”是“a相似于b”句子结构中的对应量；那么，可以认为对象比对应量更显著（也就是，α>β）。由此得出结论：如果 f(B) >f(A)，那么S(a,b)>S(b,a) 。

1.基础为类似 :给制造类似裁判的基础是生根的在方式观念和种类中是表现在记忆。方法到这些表现罐子有效地分开的进入强调的那些特征之内目录和强调的那些框架。 Featural 方法焦点在类似的计算上从他们的特征当校位的时候方法强调上下文和因果关系的角色.(Barsalou 和强壮的 1993) 对于类似、典型性和编目方法之间的关系的比较完全的讨论调查裂痕。 (1989)

1.1.Featural 基础

一典型性的基础是那数字特征物体部份与彼此。 分享特征位于 " 家庭相似处 " 的观念之下和范围的一些计算一物体种类 (Rosch 、辛普森和米勒 1976 世) 是典型的. 在 Tversky(1977) 差别模型, 类似为基础一些组合特征比赛 (也就是物体部份) 和特征哪一是有特色的.(也就是物体做不部份) 那是, S(a,b), 类似在物体之间 a 和 b, 是一功能 (∩ B), 那特征他们有相同处, 负号两者的 (A-B), 那有特色的特征一, 和 (B- 一), B. 的有特色的特征决定了的更正式, S(a,b)= θ f(∩ B)- α f(A-B)- β f(B- 一), 哪里θ、α和β≥ 0. 叁数θ、α和β是压重表现个体特征的重要性组在类似裁判中和 f 功能在那模型表现显着特征和对类似的他们的贡献。 Tversky(1977) 的差别模型的重要含意是它在类似裁判中预测不均匀。 在一时常-引证例子 Tversky 发现主题定格的朝鲜当做更相似的对红色的中国超过红色的中国是对朝鲜。 这意味地发生了因为 "刺激的亲戚显着; 变体对原型是更相似的超过反之亦然 "(p.328). 再,更正式,如果我们让 " 一 " 是那主题和 " b" 在句子中是指示物框架 " 一与 b 类似 " 然后, 傲慢的那主题是多显着的超过指示物 (也就是, α>β) 它跟随哪一 S(a,b)>S(b,一) 如果 f(B)>f.(一)

1.基础为类似 :制造类似裁判的基础是生根的在方式观念中，而且种类在记忆被表现。 对这些表现接近可能被有用地区分为那些以强调特征目录和强调体格的那些。 当校位接近的时候 , Featural 接近来自他们的特征在类似的计算上的焦点强调上下文和因果关系的角色.( Barsalou 和强壮的 1993) 对于在类似， typicality 和编目方法之间的关系较完全的讨论裂痕。 (1989)

1.1.Featural 基础

一 typicality 的基础是物体和彼此分享的特征数字。 分享特征位于 "家庭相似处" 的观念之下而且位于一个物体一个种类是典型的范围一些计算之下。 (Rosch ， Simpson 和厂主 1976) 在 Tversky"s(1977) 的差别模型中，类似以特征的一些组合为基础比赛 (也就是 那物体部份) 和有特色的特征 (也就是 那一个物体不分享).那是, S(a,b), 物体一和 b 之间的类似, 是一个功能 (一个∩ B),他们有相同处的特征, 减两者 ( 一 - B), 有特色的特征一, 和 (B- 一),B. 的有特色的特征更正式陈述,S(a,b)=θ f-(一个∩ B) α f-( 一 -B) β f( B- 一), 哪里θ，α和β≥ 0. 叁数θ，α和β是表现类似裁判的个别特征组合的重要而且表现 f 模型的功能压重表现对类似的特征显着和他们的贡献。 Tversky"s(1977) 的差别模型的重要含意是它预知类似裁判的不均匀。 在一时常- 引证例子 Tversky 发现主题定格的朝鲜如更相似的对红色的中国比较红色的中国是对朝鲜。 这意味地发生因为 "stimuli 的比较显着; 变体对原型是更相似的比较反之亦然"(p。 328)。 再一次，更正式，如果我们让 "" 是主题和 "b" 是句子体格的指示物 " 一与 b 类似"然后, 假定主题比指示物更显着 (也就是,α>β) 它跟随 S(a,b)>S(b,一) 如果 f(B)>f.(一)

1.Bases for similarity :The bases for making similarity judgments are rooted in the way concepts and categories are represented in memory. Approaches to these representations can be usefully divided into those that emphasize feature lists and those that emphasize frames. Featural approaches focus on computation of similarity from their features while framing approaches emphasize the roles of context and causality (Barsalou and Hale 1993). For a more complete discussion of the relationship between similarity, typicality, and categorization see Rips (1989).

<br>1.1.Featural bases

<br>One basis of typicality is the number of features that objects share with each other. Shared features underlie the notion of “family resemblance” and of some computations of the extent to which an object is typical of a category (Rosch, Simpson and Miller 1976). In Tversky"s (1977) contrast model, similarity is based on some combination of features that match (i.e. that objects share) and features that are distinctive (i.e. that objects do not share). That is, S(a,b), the similarity between objects a and b, is a function of (A∩B), the features they have in common, minus both (A - B), the distinctive features of A, and (B- A), the distinctive features of B. Stated more formally, S(a,b) = θf(A∩B) - αf(A -B) - βf(B - A), where θ, α, and β≥ 0. The parametersθ, α, and βare weights representing the importance of the individual feature sets in the similarity judgment and the f function in the model represents the salience of features and their contribution to similarity. A significant implication of Tversky"s (1977) contrast model is that it predicts asymmetries in similarity judgments. In a frequently-cited example Tversky found that subjects rated North Korea as more similar to Red China than Red China was to North Korea. This purportedly occurred because of “the relative salience of the stimuli; the variant is more similar to the prototype than vice versa” (p. 328). Again, more formally,if we let “a” be the subject and “b” be the referent in the sentence frame “a is similar to b” then, assuming that the subject is more salient than the referent (i.e., α>β) it follows that S(a,b)>S(b,a) if f(B) >f(A).

好难，好累

估计是八级英语，而且还是专业的。

呼，俺才六级，技术不够，受莫能助

楼上很N，建议楼主给他追加

楼上的牛啊，佩服

好难

gao shou a