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词汇提示对编码短语结构
参考：张奇，伯诺雷特·莎拉（Bernolet Sarah），哈特苏克·罗伯特·J ..-词汇提示对短语结构编码的影响：荷兰语，认知和神经科学生产的证据 - ISSN 2327-3801- Abingdon，Abingdon，Abingdon，Routledge Journals，Routledge Journals，taylor＆Francis＆Francis＆Francis lt，37：2（2） 182-208全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.10.1080/23273798.2021.1978511引用此参考：
第二语言词汇获取的神经塑性
本文回顾了一系列选定的功能和结构磁共振成像（MRI）研究，重点是第二语言词汇获取作为语言经验的函数。从评论中出现的清晰切割的图片是，在功能和结构层面上都观察到第二语言词汇获取引起的大脑变化。重要的是，第二语言体验甚至能够在短期培训中塑造大脑结构几周。语言经验可以在第二语言学习者中雕刻大脑的证据，甚至只有短期的实验室培训，就构成了反对假定环境因素对语言发展相对重要的理论方法的强烈论点。相反，至少在词汇层面上，在第二语言获取过程中语言经验在语言知识出现中的确定作用中，神经影像学的结合支持了支持。
使用人工语言研究词汇学习
词汇习得是学习一门新语言的关键部分。然而，由于自然语言具有结构性、历史性和个体差异性，分离特定因素对词汇学习的影响可能具有挑战性。人工语言是解决这一问题的多功能工具，允许研究人员系统地操纵语言的属性并控制学习者的过去经验。在这里，我们回顾了人工语言如何用于研究双语词汇学习，特别关注语言输入（例如词汇属性）和语言经验（例如双语）的影响。我们还讨论了人工语言在双语研究中的优势和局限性，并为考虑使用人工语言的研究人员提供了资源。如果使用和解释得当，人工语言研究可以让我们了解与词汇学习相关的各种因素。
十项帮助学生词汇的策略：
术语，您可以访问诸如Vocabulary.com之类的工具，该工具通过特定字段提供了有用术语的列表。一些工具还为测验提供单词。例如，vocabulary.com可以使用这些技术条款，并将其纳入学生的测验或向他们发送一天的话。Quizlet还将将单词收集放入测验中。您可以将单词集合在一起，也可以要求您的学生这样做，并且可以与整个班级共享收藏和测验。在线词典和词库可以帮助学生学习定义，查看示例并听到发音。在线词库wordsmyth.net对于查找相似的单词和含义很有用，并且它也具有测验函数。资源图形词可以视觉显示单词，显示了类似词汇术语的图片。您还可以使用在线浏览器（例如Google）查找可以解释或表示许多单词的图像。该工具Lingro可用于在线阅读。当学生进入网站上的URL时，他们可以阅读文本并单击他们不知道的任何单词。然后立即弹出定义，学生可以根据他们查找的单词来研究单词列表Lingro。但带有
隐喻分析符合词汇字符串
近年来见证了隐喻识别程序（MIP/VU）的发展，这是一种逐步的协议，旨在识别话语中隐喻使用的单词。但是，MIP（VU）的优点，该过程对打算使用其输出作为涉及定量成分的语义场分析的基础的学者给了一个问题。取决于研究问题，隐喻分析师可能对该程序标准化的分析水平（即词汇单位或词汇）（包括短语和句子）的语言有兴趣。然而，试图使该方法的独家关注与隐喻相关的单词的独家关注一直是批评的目标，以及其他基于缺乏明确的单位形成指南的理由，因此，他们的分析和测量单位不一致。利用来自美国西班牙语的报纸对迁移计划的报道（被称为DACA的迁移计划）（儿童到达的递延动作），该文章描述了分析师在尝试使用包含雾化的隐喻单词的数据集时可能会遇到的挑战，以作为后续量化半态分析的输入。它的主要方法论贡献包括提案和以下方式扩展现有MIP（VU）协议的三种可能方法的说明，以允许其以可靠和系统的方式捕获词汇之上的隐喻字符串。前两种方法是程序性的，并且需要根据研究问题来制定A-Priori组的分组指导。一个人偏离了半疾病标准（方法1），另一个采用骨科学方法（方法2）。第三种方法的自下而上，涉及LEXEMES的临时分组，并添加了一个描述性参数，该参数旨在跟踪分析师做出的分组决策，从而始终维护透明度。
词汇学习策略的定量研究...
词汇被认为是语言的关键组成部分之一，可以为有效学习所有基本技能创造基础。然而，对于EFL学习者来说，词汇获取可能非常具有挑战性。词汇学习策略（VLS）可以帮助学习者改善其词汇获取。这项研究旨在找出印度尼西亚坦格兰·塞拉坦大学的大学生通常使用的各种词汇学习策略，并比较高成就者和低成就者学生之间的词汇学习策略。这项研究涉及110个英语教育系中的60名。，该工具包含四十七个项目，其中包含Schmitt 1997年词汇学习策略分类法的五点李克特级问卷调查。该工具用于揭示参与者使用的词汇学习策略的类型，以及发现参与者使用的最常用的VLS。使用SPSS版本27的算术平均值和标准偏差的描述性统计分析数据。关于策略类别，结果表明，元认知策略是最频繁的，社会策略是高成就者和低成就的学生经常使用的策略。此外，成就量高的学生倾向于更频繁地使用决心，记忆和元认知策略。相比之下，低成就的学生倾向于更多地依赖认知和社会策略。建议学生在英语学习过程中必须使用广泛的VLS，因为这将导致学生的词汇发展。此外，英语教师还需要介绍各种VLS，并为学生提供有关如何实施VLS的指南。
定量词汇类型中的挑战
研究主题“意义的演变：定量词汇类型学的挑战”涉及对当前语言学兴趣越来越多的领域：关于单词含义演变的定量研究。这是语言学中增长趋势的一部分，在这种语言学中，已经发生了定量方法的重大转变，并且对语义变化的兴趣增加。外部语言学，我们可能会将这种定量转变与一般社区的兴趣联系起来，例如大型语料库和人工智能等领域，以及对语言在日常生活中的重要性的认识。当前的问题从跨语言和类型学的角度着重于词汇语义，重点是语义领域，多义和colexifient。总体主题是如何量化跨学科的变化的方式，其中所包括的论文实际上正在处理大型数据集或跨语言比较。研究主题包括八个论文，包括各种类型和内容，包括“概念分析”，“方法”以及“原始研究”论文。第一种类型的文章是由Haspelmath（2023年10月24日出版），标题为“跨语言的共表达和synexpression模式：比较概念和可能的解释”。在这里，定义并发展为进一步的区别，将基本的基本概念定义为定义。作者将概念扩大到共表达中，并定义如何使用该术语来覆盖词汇和语法模式，而在不同的上下文中出现了两种形式的含义。术语也与词汇类型学区域内的较早术语进行了比较。另外，介绍了术语synexpression，该术语涵盖了单个形式的两个含义的同时存在。使用各种语言的各种示例，进一步描述和开发了这些概念。最重要的是，本文指出了如何将术语区别用于定义类型学研究中可以对比的比较概念。这使得本文对于任何针对词汇或语法共表达的大型类型的大规模研究以及对研究主题的重要理论贡献非常有用。列表（2023年6月16日）撰写了“方法”论文，标题是“从多语言列表中推理了部分colexifations”。本文讨论了与
为遗产创建气候变化危害词汇
气候变化危害是可能导致损害或损失的自然事件或物理事件的潜在发生。他们目前因遗产而定义不明。相关术语危害，影响，威胁和驾驶员之间的区别并不总是清楚地绘制的，并且没有明确的气候危害列表与更改气候过程直接相关的遗产危害。该项目通过为遗产造成气候危害的标准化词汇来解决这些差距。它适应了政府间气候变化（IPCC）的方法和定义，将文化遗产与国际气候变化科学保持一致。最终危害列表发表在有关遗产（FISH）信息标准论坛上，作为受控词汇。创建这些标准化的术语使遗产专业人员能够始终如一地记录哪些处于风险的站点实际上有风险。这可以告知对气候变化对单个遗产和更广泛历史环境的影响的评估。