– 这些术语以斜体显示。它们后跟“–参见– 术语”(全部大写),表示使用哪个既定术语。如果术语具有多种含义或可以在不同上下文中使用,则会添加注释 (SN) 来定义或描述术语。始终主要考虑该术语与马里兰州、法律定义和现行立法的关联。注意:对于以“部门”、“办公室”等开头的实体名称,将颠倒既定术语(例如,“卫生部”)。有时,以“马里兰州”开头的术语也会颠倒。为了提高索引和搜索效率,创建了几个结合密切相关主题的复合术语(例如,“动物收容所和救援”),术语的后半部分有一个指向复合术语的条目。
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这本当代比喻性语言和隐喻词典和同义词库的第三版和最新版本 (2022) 已更新,以更好地反映群体、社交媒体和社会变革的语言。这项工作旨在识别日常当代英语中比喻性使用的语言及其区分的搭配词。第一个条目是 ablaze ,最后一个条目是 Zuckerberg (俄罗斯的 Mark Zuckerberg 等)。每个条目都标有认知语言学家有时所描述的目标和来源;一般来说,每个条目都试图突出一个物理基础。标签包括形状;方向;重量;旅行和旅程;过去和现在;感觉和情感等。编纂者是沙特阿拉伯成人军事学生的终身 EFL 教师,他对这些比喻性语言的兴趣是在工作期间产生的。结果强化了基于我们的生活和经历的比喻性语言在所有类型的交流中都是常见且重要的。例如,我们童年经历中的“拔河”可以描述飞机上与雷达的斗争,导致数百人丧生,而如今的“对话”往往不只是两个人之间的交谈。这项工作对 ESL / EFL 教学具有启示,因为 ESL / EFL 教学往往注重单词的字面意思,通常是词典中的第一个含义。显然,应该更加关注单词的其他含义,这项工作将有助于识别和分类它们。这是 ESL / EFL 教师、课程开发人员、材料编写者和教师培训师的参考。然而,对隐喻检测、自然语言处理 (NLP)、人工智能 (AI) 和社交媒体分析感兴趣的语言学家和计算机专家也发现它作为数据集很有用。根据作品进行的初步简短讨论包括(1)60 多个常见隐喻(2)搭配(3)绰号(4)人(5)“容器”隐喻(6)语法隐喻,虚构动词等(7)过去,现在和将来(8)典故(9)委婉语(10)手势和身体反应(11)形状和部分-整体(12)生命力(13)持久性,生存和忍耐力(14)引语(15)同义词和反义词(16)课程和练习(17)给 ESL / EFL 教师,重点关注词典和同义词库如何影响 ESL / EFL 教师的知识和经验基础和(18)同义词库类别的字母列表。
当然,并非所有处理自然语言的系统都渴望实现自然语言理解。例如,从历史上看,信息检索系统在分析(索引)自由文本时从未尝试使用任何类型的自然语言处理 (NLP),更不用说需要语义关系的处理了。然而,面对大规模应用中性能下降的问题,此类系统的设计人员越来越多地尝试通过使用语言和语义资源来克服语言变化的问题(例如,表达“相同”想法的多种方式)和“单词”的多义性。不幸的是,计算语言学家使用知识库和词汇语义关系的声明性表示来支持相对受限领域的 NLP 系统所取得的适度成功,并没有在大规模信息检索系统的背景下重复。原因并不神秘:不存在一般、全面的语言知识库;没有人知道如何建立它们;即使有足够的理解,也没有人负担得起建立它们的费用;单词的“意义”数量和