DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 4. 数值实验 本文以Helmholtz方程为例，求解Neumann问题。本文选取的方程为： { ∇ 2 u + k u = 0 ，       in     Ω ， ∂ u ∂ n = g ，             on   Γ . (5) 其中 Ω = { ( x ， y ) | − 1 ≤ x ≤ 1 ，   1 − x 2 ≤ y ≤ 2 } ， Γ = ∂ Ω ， k = 2 ， g = − x cos x cos y − y sin x sin y 。已知该问题的解析解是 u = sin x cos y 。 T = T 0 ∪ T 1 为用上述方法确定的节点集合， T 0 为内部节点集合， T 1 为边界节点集合。将节点代入下式 { ∇ 2 u ( x i ) + k u ( x i ) = 0 ，       in     Ω ， ∂ u ∂ n | x i = g ( x i ) ，                     on   Γ . (6) 式(6)中 ∇ 2 u ( x i ) 及 ∂ u ∂ n | x i 用广义有限差分公式替换，节点按内部节点、边界节点的顺序排列，写成矩阵方程的形式即可得： ( L + k E B ) ( u 0 u 1 ) = ( 0 g ) . (7) 式(7)中，Laplacian算子微分矩阵 L N 0 × N = ( L 0 ， L 1 ) 及 Γ 上边界算子微分矩阵 B N 1 × N = ( B 0 ， B 1 ) 按内部节点，边界节点划分为两块。 N 0 为内部节点数， N 1 为边界节点数， N = N 0 + N 1 。g是g在边界 Γ 上的边界节点处的函数值组成的向量。 u 0 ， u 1 分别为对应于内部节点、边界节点的未知向量。 式(7)可简化为 N 0 + N 1 个方程、 N 0 + N 1 个未知量的线性方程组： ( L 0 L 1 B 0 B 1 ) ( u 0 u 1 ) = ( 0 g ) − ( k E 0 ) ( u 0 u 1 ) . (8) 通过求解(8)获得函数u在内部节点以及边界节点处的函数值。 4.1. 确定参数值 为确定节点分布，我们需要确定 Δ 和n两个参数。先假定这两个参数的值，求出对应的数值解，再对比数值解与解析解。依据这两个解的最大绝对误差Err0和平均绝对误差Err1确定出较好的选取值。 Δ 的候选值有 1 10 ， 1 20 ， 1 30 ， 1 40 ， 1 50 。n的候选值有6，8，10。基于这些候选值，做了15次数值实验，得到了15个Err0与15个Err1，见图1和图2。 图1. 最大绝对误差 图2. 平均绝对误差 基于图1和图2的结果，确定出 Δ = 1 20 和 n = 8 。 4.2. 确定数值解 确定两个参数的值后，我们得到对应的节点分布情况。图3和图4分别是节点分布的区域与边界和插值节点集。 图3. 区域和边界 图4. 插值节点集 利用有限差分格式求解出方程的数值解，图5是数值解的三维图像。 为方便比较数值解与解析解的最大绝对误差和平均绝对误差，我们将两个解合并展示，见图6。其中红点为解析解值，蓝点为数值解值。 计算得到最大绝对误差Err0是0.05268，平均绝对误差Err1是0.016468。 图5. 透射特征值数值解 图6. 数值解与解析解
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user: 5. 误差分析 5.1. 奇异性 对于本文提出的基于多元多项式插值的广义有限差分法，区域节点分布生成简单，选取插值节点集后广义有限差分公式的建立不存在奇异性问题，广义有限差分公式中权系数的计算稳定且计算量小。 5.2. 点态逼近误差 根据文献 [ 11 ] 的误差分析： 存在一个数 λ ≥ 1 ，任意两点 p 1 ， p 2 ∈ Ω 可通过长度为 | Γ | ≤ ‖ p 1 − p 2 ‖ 的可校正曲线Γ连接。 Ω ⊂ R 2 是满足此假设的紧致域，T是通过上述算法生成的一个节点集，给定 n ∈ N ， p ∈ Ω ， χ n ( p ) = { q α } α ∈ I n 2 是最终生成的插值节点集， { l α } α ∈ I n 2 是 χ n ( p ) 生成的拉格朗日基。又 γ = ( γ 1 ， γ 2 ) ∈ N 0 2 ， | γ | ≤ n ，若 p ∈ Rect ( χ n ( p ) ) ∩ Ω ， f ∈ C n ， 1 ( Ω ) ，那么 当 C ( τ ， κ ， γ ， λ ) = 2 3 n + 1 2 λ n ( n − 1 ) ! τ n + 1 − | γ | C 1 ( τ ， κ ， γ ) 时， | f ( γ ) ( p ) − ∑ α ∈ I n 2 f ( q α ) l α ( γ ) ( p ) | ≤ C ( τ ， κ ， γ ， λ ) | f | n ， 1 Δ n + 1 − | γ | ， 其中 C 1 ( τ ， κ ， γ ) = ( 2 κ ) | γ | ( τ n + 1 ) | I n 2 | − 1 ∑ α = ( i ， j ) ∈ I n 2 τ | α | − 2 T i − 1 ( γ 1 ) ( 1 ) T j − 1 ( γ 2 ) ( 1 ) 。 可得近似误差为 | f ( γ ) ( p ) − ∑ α ∈ I n 2 f ( q α ) D γ l α ( p ) | 。
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user: 6. 总结与发展 对于基于多元多项式插值的广义有限差分法，我们发现其区域节点分布生成简单，选取插值节点集后广义有限差分公式的建立不存在奇异性问题，广义有限差分公式中权系数的计算稳定且计算量小，可以很好地进行Helmholtz方程Neumann问题的数值求解。 此方法还有一些需要进一步研究的地方。无网格方法的节点分布直接影响数值解的误差精度。我们希望可以根据区域自身的特点构造出具有自适应特点的平行直线型节点分布。
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user: 摘要 对股票市场中重要节点识别及其影响因素分析是金融风险管理的热门话题之一。针对此，本文首先根据中国A股市场5分钟高频数据提取跳跃波动，运用格兰杰因果检验方法构建跳跃波动溢出网络；然后，针对网络中的5种中心性指标，通过主成分分析法构建复合指标测度网络中重要节点；最后，运用面板数据回归模型考察影响重要节点的因素。研究发现：1) 福星股份、上海机电、长春高新等是股票网络中的重要节点。2) 70%的重要节点具有较大市值，与“大而不能倒”的理念相吻合。另一方面，有30%市值较小的节点在跳跃波动网络中也扮演着重要角色，这也意味着不能忽视“太关联而不能倒”。3) 市值、市盈率、账面市值比越大，换手率越小的股票，在网络中往往越重要。
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user: 1. 引言 股票市场是金融体系中最为重要子市场，它反映了一国经济的“晴雨表” [ 1 ]。股票价格波动受到多种因素影响，其价格波动的产生、形成以及演化是一个典型的复杂系统 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]。股票价格的剧烈波动会导致与其关联股票发生相应的波动，从而引发多米诺效应 [ 5 ]。最为典型的例子是2008年美国雷曼兄弟倒闭所引发的全球金融危机。因此，如何对股票市场中的重要股票进行识别就成为了一个热门的话题 [ 6 ]。 自Mantegna在1999年开创性将复杂网络理论运用于股票市场以来，运用复杂网络理论对股票市场中重要节点识别就成为了一个前沿的工具 [ 7 ]。Kenett等(2010) [ 8 ] 利用偏相关系数法构建了股票网络并运用出强度对网络中的重要节点进行识别，研究发现金融行业的股票是影响系统相关性的最有影响力的股票。谢赤等(2017) [ 9 ] 利用皮尔逊相关系数构建了股票网络并运用度对网络中的重要节点进行识别，研究发现制造业不管是在牛市还是在熊市都处于网络的中心地位。Wen等(2019) [ 10 ] 运用Copula模型构建了股票网络并运用点权对网络中重要节点进行识别，研究发现法国、英国等股票市场是网络中的重要节点。Huang等(2020a) [ 11 ] 运用滚动窗口皮尔逊相关系数构建了股票网络并运用出度、特征向量中心性等指标对网络中重要节点进行测度，研究发现新华制药、华泰股份以及航民股份是网络中的重要节点。Huang等(2020b) [ 12 ] 运用格兰杰(Granger)因果检验对中国股票市场构建了网络并运用Leaderrank值对网络中重要节点进行测度，研究发现制造业在网络中扮演了重要角色。 以上文献在构建股票网络时大多采用日度的低频数据 [ 7 ] - [ 12 ]。日度低频数据不能很好刻画股票日内波动信息。越来越多的学者认识到，频率为小时、分钟甚至更短的高频数据包含了丰富的资产价格信息，在金融风险管理中得到了广泛的研究 [ 13 ] [ 14 ] [ 15 ]。相比较于连续波动，跳跃波动能更好刻画股票市场剧烈波动 [ 16 ]。之所以选择格兰杰因果检验构建跳跃波动溢出网络，是因为格兰杰因果检验不仅能很好刻画单个股票之间联动的横截面和时变模式，而且能更直接描述市场之间波动溢出关系 [ 17 ]。本文拟通过选取2006年至2018年5分钟高频数据提取跳跃波动，并运用格兰杰因果检验构建跳跃波动溢出网络；然后，基于五种网络中心性(度中心性、接近度中心性、介数中心性、PageRank值和特征向量中心性)运用主成分分析法构建综合的网络中心性度量指标对网络中重要节点进行测度；最后，运用面板数据模型对影响网络节点的因素进行分析。 本文的创新点在于：1) 以往研究大多运用日度低频数据构建股票网络，本文通过选择5分钟高频数据构建了跳跃波动溢出网络。2) 本文在对股票网络中重要节点进行测度时运用了五种中心性测度方法，并通过主成分分析法构建了复合指标。
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user: 2. 研究方法 2.1. 跳跃波动网络的构建 2.1.1. 跳跃波动的提取 本文选取中国个股5分钟高频股价数据，并假定其对数价格服从标准的跳跃离散过程 [ 18 ]。股票对数收益的波动率可以通过二次变差来表示，它包含了跳跃波动和连续波动的无偏估计 [ 19 ]： Q V t = ∫ t − 1 t σ s 2 d s + ∑ t − 1 ≤ s ≤ t k s 2 (1) 其中，等式右边前项表示连续波动过程；后项表示跳跃过程。 由于二次变差无法直接观察得到，本文用已实现波动率近似替代 [ 19 ]： R V t = ∑ i = 1 M r t ， i 2 (2) 其中， r i ， t = ( ln P i ， t − ln P i ， t − 1 ) × 100 ；P i ，t 表示股票i在t时刻的收盘价；M = 48。 跳跃波动的提取可以用以下统计量进行识别 [ 20 ]： C _ T Z t = ( R V t − C _ T B V t ) / R V t [ ( π / 2 ) 2 + π − 5 ] 1 M max ( 1 ， C _ T T P t C _ T B V t 2 ) (3) 其中， C _ T B V t = π 2 ∑ j = 2 n Z 1 ( r j − 1 ， ϑ j − 1 ) (其中， Z 1 ( r j ， ϑ j ) = { | r j | ， r j 2 < ϑ j 1.094 ϑ j 0.5 ， r j 2 > ϑ j ； ϑ j = c ϑ 2 V ^ j ， c ϑ = 3 ， V ^ j 是连续波动 σ t 的估计值，通过非参数方法得到)； C _ T T P t = μ 4 / 3 − 3 ∑ j = 3 n Z 1 ( r j ， ϑ j ) Z 1 ( r j − 1 ， ϑ j − 1 ) Z 1 ( r j − 3 ， ϑ j − 3 ) (其中， μ 4 / 3 = E ( | U | 4 / 3 ) )。 根据 C _ T Z t 与标准正态分布的统计量 ϕ α 进行比较，如果 C _ T Z t > ϕ α ，跳跃波动可以表示为 [ 19 ]： C _ T Z _ J t = I ( C _ T Z t > ϕ α ) ( R V t − C _ T B V t ) (4) 其中， I ( · ) 为示性函数； α 通常选择为0.05。 2.1.2. 基于格兰杰因果检验的跳跃波动网络的构建 在上一小节提取股票的跳跃波动之后，本小节采用基于VAR模型的格兰杰因果检验股票y t 的跳跃波动是否对x t 有显著的跳跃波动溢出关系。格兰杰因果检验模型表达如下 [ 21 ]： ( y t x t ) = ( Φ 10 Φ 20 ) + ( Φ 11 ( 1 ) Φ 12 ( 1 ) Φ 21 ( 1 ) Φ 22 ( 1 ) ) ( y t − 1 x t − 1 ) + ⋯ + ( Φ 11 ( p ) Φ 12 ( p ) Φ 21 ( p ) Φ 22 ( p ) ) ( y t − p x t − p ) + ( ε 1 t ε 2 t ) (5) 其中， Φ 为待估系数， ε 为残差项。通过计算两两股票市场之间的波动溢出关系，可以得到股票网络的邻接矩阵： A D i j = ( V ， E ) = [ 0 A D 12 ⋯ ⋯ A D 1 n A D 21 ⋱ ⋱ ⋱ A D 2 n ⋮ ⋱ ⋱ ⋱ ⋮ ⋮ ⋱ ⋱ ⋱ ⋮ A D n 1 ⋯ ⋯ ⋯ 0 ] (6) 其中，V是网络的节点，E是网络边的集合，n表示网络节点个数，以及AD ij 表示如果V i 的跳跃波动是V j 的格兰杰因果原因，那么AD ij 等于1，否则等于0。 2.2. 网络节点中心性度量方法 2.2.1. 度中心性 节点的出度是指与节点i相连并指向其他节点的边数。出度反映了风险直接传递给与其连接的其他节点的情况。节点的出度越大，在风险蔓延过程中对其它节点影响就会越大。因此，度中心性定义为 [ 22 ]： O D i = 1 N − 1 ∑ j = 1 N A D i j (7) 2.2.2. 介数中心性 两个不直接连接的股票之间的跳跃波动溢出取决于它们连接路径上的其他股票。当一支股票被其他许多股票之间的最短路径经过，则表示该股票在市场中很重要 [ 22 ]。其重要性或影响力可用网络节点的介数B来表征，定义为： B i = ∑ j ≠ l ≠ i ( N j l ( i ) / N j l ) (8) 通过节点V最大可能的最短路径数为 ( N − 1 ) ( N − 2 ) ，故节点V的介数中心性BC可以定义为： B C i = B i / [ ( N − 1 ) ( N − 2 ) ] (9) 2.2.3. 接近度中心性 度中心性虽然能反映一支股票直接波动溢出效应，而不是对其他所有股票的间接溢出效应。一支股票可能会直接影响到很多其他股票，但这些股票可能会与整个股票市场脱节，形成局部的社团。而接近度中心性(CC)可以衡量一个股票节点在整个股票网络中的中心程度。节点接近度中心性最自然的定义表示为 [ 22 ]： C C i = ( N − 1 ) / ∑ j ≠ i N d i j (10) 即接近度中心性表示节点V到其他节点最短路径之和的倒数乘以其他节点个数。有向路径是一个连接其他节点的边序列，所有的边都指向同一个方向。 2.2.4. PageRank PageRank (PR)算法 [ 1 ] 认为节点的重要性取决于与它相邻节点的重要性。假设网络中的每个节点获得一个相同的PR值，并将PR值平均的分配给它所指向的其他节点。经过多次迭代之后，各节点的PR值进入稳定的状态。PR值越大的节点越重要。公式如下： P R i ( t ) = ∑ j = 1 n A D j i O D j P R j ( t − 1 ) (11) 2.2.5. 特征向量中心性 特征向量中心性 [ 1 ] 是节点重要性度量之一。它指派给网络中的每个节点一个相对得分，在对某个节点分值的贡献中，连接到高分值节点的连接比连接到低分值节点的连接大。对于节点V，它的特征向量中心性分值可以表示为： C E ( v i ) = 1 λ ∑ j = 1 N a i j x j (12) 其中，N为节点总数， λ 为最大的特征值。 2.2.6. 主成分分析 主成分分析(PCA)是一种数据降维技术 [ 22 ]，通过对原始数据进行线性变换转换为一组线性无关的表示，用于提取数据的主要的具有代表性的分量指标。给定数据集 X = ( X 1 ， X 2 ， X 3 ， X 4 ， X 5 ) ，其中 X 1 ， X 2 ， X 3 ， X 4 ， X 5 分别表示5种中心性度量值的列向量。首先对数据进行标准化之后计算协方差矩阵，以及协方差矩阵的特征值和相应的特征向量，我们假设特征值 λ 降序排列，并设定阈值0.9，表示主成分贡献率计算目标维数k使方差百分比per满足： p e r = ∑ i = 1 k λ i ∑ i = 1 5 λ i ≥ 0.9 。根据前k个特征值选择对应的k个特征向量 ( V 1 ， V 2 ， V 3 ， V 4 ， V 5 ) 。通过加权相加得到综合度量值： C C E = ∑ i = 1 k λ i ∑ j = 1 5 λ j X T V i (13)
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user: 4. 结论 本文通过选取中国A股股票日内5分钟高频股价数据提取各股票的跳跃波动，并采用格兰杰因果检验构建跳跃波动溢出网络。进一步地，提出主成分分析方法对五种网络中心性度量方法进行主成分方法构建测度网络中重要节点复合指标。最后，考察市值、资产收益率、负债率、换手率、市盈率、资产增长率和账面市值比这七个指标对网络中节点重要性的影响程度。本文主要结论如下：1) 福星股份(SZ.000926)、上海机电(SH.600835)、长春高新(SZ.000661)等在大部分时期是股票网络中的重要节点。2) 70%的重要节点具有较大市值，与“大而不能倒”的观点相吻合。此外，市值较小的节点在跳跃波动溢出网络中也扮演着重要角色，这也意味着不能忽视“太关联而不能倒”。3) 具有较大市值、市盈率、账面市值比以及较小换手率的股票，在跳跃波动溢出网络中占据重要的地位。 本文的政策建议如下：1) 有影响力的公司通常具有较大市值或者较强的系统关联性。监管机构部门必须更多地关注大市值公司以及在市场中具有较强关联性的公司，防范金融市场“太大而不倒”风险的同时也要关注“太关联而不倒”的风险。2) 在对股票市场中比较重要的股票进行监管时，可以从市场和公司会计方面的诸如市值、市盈率、账面市值比和换手率进行分析。监管者不但要关注股票市场因素，而且要关注上市公司财务层面的变化，来提高股票市场稳定性，确保守住不发生系统性金融风险的底线。
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user: 摘要 职业幸福感关系到辅导员工作的质量和效率，低水平的职业幸福感容易导致辅导员出现职业倦怠、消极怠工等现象。工作负荷、职业角色和职业认同等均在不同程度上影响辅导员的职业幸福感。本文从积极心理学的角度提出挖掘自身潜能、经营人际关系、探明职业意义等三个职业幸福感的提升策略，以促进辅导员的心理健康水平，为发挥辅导员在大学生思想政治教育中的积极功能奠定基础。
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user: 1. 引言 2018年出台的《中共中央国务院关于全面深化新时代教师队伍建设改革的意见》指出，要“关心教师身心健康，克服职业倦怠，激发工作热情”，要使“广大教师在岗位上有幸福感”。新时代背景下，高校辅导员面临着工作难度变大、工作方式改变及工作压力倍增等全新考验，其职业幸福感也迎来新的挑战(陈晓东，2020)。这就提示我们要重视提高高校辅导员的职业幸福感。本文在分析辅导员职业幸福感的内涵、功能、基本状况和影响因素的基础上，试图从积极心理学的角度出发，提出一些操作性强的职业幸福感提升策略，为辅导员职业发展和身心健康奠定基础。
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user: 2. 高校辅导员职业幸福感内涵、功能及现状 职业幸福感，也称工作幸福感，是主观幸福感在工作场所中的反映，指雇员对所从事工作产生的积极、消极的情感体验和认知评价，高水平职业幸福感的表现是工作满意度高、离职意愿低、积极情感多和消极情感少(吴伟炯等，2012)。高校辅导员能否体验到来自工作的幸福感不仅影响其心理健康，对其开展思想政治教育的效果产生影响。调查发现，辅导员总能体会到幸福感的占5%，经常能体会到幸福感的占28%，偶尔能体会到幸福感的占54%，没能体会到幸福感的占13% (邓亮，李媛，2021)。另有研究发现，高职辅导员对自己的工作业绩、职业现状与内容、学生成长、学校表彰、受尊重程度等方面的满意度均达低于60%，折射出在职业中获得感、成就感偏低(吴炜，2020)。可见，高校辅导员的职业幸福感普遍不高。探究高校辅导员职业幸福感的影响因素及提升其职业幸福感的策略，对辅导员的个人成长和职业发展有重要意义。
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user: 3. 高校辅导员职业幸福感的影响因素 工作负荷超载、角色冲突与模糊、职业认同感与成就感不足可能是导致辅导员职业幸福感偏低的重要原因。 3.1. 工作任务繁多，工作负荷超载 一方面，辅导员的工作繁琐，严重超载。辅导员在多部门齐抓共管的状态下开展涉及面广、繁杂众多的工作，如，思政教育、创新创业教育、学生党建、学风与学干队伍建设、安全教育与班级管理、资助与评优先奖、心理健康、就业与创业指导、寝室与校园文化建设等。这种来自各个部门“重压”和感知时间不够用的“时间压力”容易使辅导员烦躁不安、身心俱疲，职业幸福感降低。另一方面，辅导员经常面临各种突发事件。以疫情防控为例，辅导员不仅需要担任起疫情防控政策的宣传者，积极落实地上级防控要求，高强度高标准的保护学生在特殊时期的身心健康。为丰富疫情防控常态化形势下学生的校园生活，辅导员还需要从价值引领、党团建设、学风建设、学生日常事务管理等方面对学生展开有针对性的全面指导(周佳娴，2020)。无论是常态化的繁重工作，还是突发事件的预防与处置，都需要辅导员保持高度警觉、强化责任意识和提高危机处理能力等，这种工作性质在无形中加剧了辅导员的工作压力和情绪失调，影响其职业幸福感。 3.2. 角色冲突频繁，角色定位模糊 因工作的特殊性、复杂性，导致辅导员易发生角色冲突和定位模糊问题。首先，角色冲突问题是导致辅导员职业幸福感下降的原因之一。所谓角色冲突，是指当一个人扮演一个角色或同时扮演几个不同的角色时，由于不能胜任，或者因为对角色有不同的期望而造成的心理或感情上的矛盾或冲突(王倩，2013)。辅导员的角色冲突主要体现在其扮演了多重复杂的职业角色，包括但不限于学生事务的管理人员、学生的良师益友、具有权威的领导人物、耐心热情的服务者等，这些都容易导致工作中的各种角色冲突。此外，忙碌的日常工作限制了辅导员对家庭角色的付出，导致工作—家庭冲突。所有这些来自工作角色间、工作与家庭角色间的冲突都可能降低其职业幸福感。第二，角色定位模糊也是造成辅导员职业幸福感低的原因。角色定位模糊是指对自己的工作角色，包括对工作目标、期望，工作权利、义务和责任，以及工作表现和回报间的关系等缺乏清晰和稳定的认识。由于辅导员对自己工作角色的期待不清晰，以至于无法激发工作的积极性和专注度，从而体验不到高水平的职业幸福感。 3.3. 职业认同感低，职业成就感弱 辅导员的职业认同感低和职业成就感弱也是导致职业幸福感低的重要原因。人们普遍认为高校辅导员只需要处理大学生校园生活的“琐事”，并不需要专业的知识和技能来从事教育工作，对辅导员的辛苦工作缺乏足够的理解和尊重。例如，学生不希望辅导员过多的参与个人生活，无法体谅和理解辅导员的工作；专任教师认为辅导员的工作专业性比较低，没有技术含量；管理者将辅导员视为万金油，但凡涉及学生的各种事务和问题，首先想到的就是辅导员。这种得不到大家认可和尊重的状况，导致辅导员认为即使投入较多的情感和精力，取得了显著的成果，也难以得到公平的评价，从而导致工作成就感不足，阻碍辅导员职业幸福感的获取(袁海燕，朱亮，2018)。有些辅导员的职业生涯发展方向不明确、外出进修和培训的机会较少、职业发展瓶颈明显等原因都可能导致辅导员在对工作无法投入百分百的精神，对工作产生无力感和倦怠感，降低辅导员对职业的认同和成就感，从而造成职业幸福感普遍较低。
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user: 4. 积极心理学视角下提升高校辅导员职业幸福感的策略 积极心理学提倡用一种积极的心态对人的许多心理现象做出新的解读，从而激发人自身内在的积极力量和优秀的品质，并借助这些优秀的品质实现对自身潜能的挖掘，确保能够逐步获得良好的发展(袁海燕，朱亮，2018)。这就提示我们，辅导员可以从积极心理学的角度出发，在幸福PERMA理论，即积极情绪(positive emotion)、投入(engagement)、人际关系(relationship)、意义(meaning)、成就(accomplishment)的框架下，挖掘提升职业幸福感的策略。 4.1. 挖掘自身潜能，努力培养和提高心理资本和积极情绪 从积极心理学的视角来说，员工的积极心理资本和积极情绪能激发其在工作中的热情，并对幸福感产生积极的影响。心理资本是一种综合的积极心理素质，可以从以下几方面培养和提高。首先，辅导员要用积极的眼光看待纷繁复杂的工作内容，并学会发现工作的乐趣。例如，当各个部门同时布置多种工作任务时，要学会转变视角，将其看成是学校各部门对自己的考验。同时，还可以通过建立积极档案(如，收集对自己意义重大或感到开心的工作情境)来提升心理资本。其次，挖掘自身潜能来应对工作中的各种困扰与压力，提高积极体验和积极情绪水平。例如，遵循“觉察情绪–识别情绪–接纳情绪–调节情绪”的步骤进行自我训练；准确地表达不良情绪，勇于对工作中的不合理要求说不，学会适当地自我放松。第三，除了良好的情绪管理与调节能力，辅导员要学会排除干扰，挖掘学生的潜能，锻炼学生的能力，为自己减负。此外，还要学会分清事情的轻重缓急，通过事件排序优先处理重要且紧急事件，保留弹性的工作时间解决问题，达到有效利用时间的效果。总之，辅导员可以运用上述策略技术，培养和提高心理资本与积极情绪水平，从而达到提高职业幸福感的目的。 4.2. 经营人际关系，调整角色期待和定位，增加沉浸体验 频繁的角色冲突和模糊的角色定位是导致辅导员职业幸福感偏低的关键因素，因此，学会经营和发展积极的人际关系，调整角色期待和定位，增加工作沉浸体验尤为重要。首先，好的人际关系就是强力有力的社会支持系统，既能促进正向感受，也可以提升职业幸福感。因此，在明确工作岗位特殊性和重要性的基础上，辅导员应重新进行自我分析，调整角色期望与认知，努力改善与同事、与学生、与家人的关系。当出现角色冲突和定位模糊等状况时，通过良好的人际链接不仅可以促进沟通的有效性，还能获得愉悦的人际体验和提升的幸福感。其次，在经营好工作与生活中各种关系的基础上排除来自角色冲突等方面的干扰，专注地投入工作，增加工作沉浸体验也是促进幸福感提升的有效策略。此外，学校层面也可以通过提供更明确的职业发展和晋升渠道等积极的工作环境来协助辅导员明晰角色认知，使其能够结合自身的情况，创造性的解决问题和增强综合能力等。学校还可以邀请积极心理学家给辅导员进行心理培训，使辅导员能及时、有效地缓解各种角色冲突，明晰角色定位，促进职业幸福感水平的提升。 4.3. 探明职业意义，提高辅导员的职业认同感和工作成就感 职业认同感和成就感是辅导员职业幸福感的基础。从积极心理学的角度而言，可以通过哪些途径探明辅导员职业的意义，提高其对该职业的认同感和成就感呢？首先，在工作中学会自尊自信自爱。职业认同感和成就感的最直接来源是来自学生及家长的尊重与认可能提高。即使暂时无法得到外界的认可，我们也要活出自己的精彩，一个自尊自信自爱的辅导员，会是一个得到他人尊重和认可的人，他也必然能够充分分析现状，设立明确的职业发展目标，在追求更为完善的职业意义的过程中不断提高职业认同感和成就感。其次，在工作中学会自我肯定与激励。无论是否得到外界的肯定和嘉奖，辅导员都可以在每次圆满完成工作之后，通过买礼物、写日记自夸等方式进行自我肯定和激励，久而久之就能提高对职业的认同感和成就感，幸福感自然也就提高了。第三，学会挖掘职业的三个意义。根据积极心理学的观点，积极关注生活中的好事有助于提高幸福感，例如，坚持写每天发生的三件好事，连续写21天就可以提升幸福感。倘若辅导员能够坚持写21天发生在工作中的三件有意义的好事，也能提高其职业幸福感。最后，通过主动发现并发挥性格优势来增进职业幸福感。根据工作要求–资源模型(Job Demand-Resource Model)，作为积极心理资源的性格优势能缓冲高工作压力所致的身心消耗、职业倦怠，也能激发较高水平的工作满意度(杨一鸣等，2021)。在实际操作中，辅导员可以自己制作或与同事一起制作性格优势树(积极挖掘自己在工作、生活、交往中的性格优势)，将发掘的性格优势放大，用于帮助自己和学生获得更全面的发展，从而提升职业幸福感。
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user: 5. 总结 增进辅导员职业幸福感对提高其工作效率和学生身心健康发展起着关键的作用。积极心理学为增进辅导员职业幸福感提供了许多启发和指导，本文仅就幸福PERMA理论出发，凝练了三大职业幸福感提升的策略，若辅导员或高校管理者能将这些科学的策略落实到辅导员工作的各个方面，定有助于辅导员更好地应对新时代背景下的高强度工作，减少职业倦怠与焦虑，获得持续的职业幸福感。事实上，辅导员在获得职业幸福感的同时，又会继续反哺其积极的心态和心理资本，从而形成自愈与育人的良性循环。
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user: 摘要 后悔是一种普遍存在的痛苦情绪体验，有时这种情绪体验会伴随我们很长时间，甚至是一辈子。后悔往往伴随着自责、失望、沮丧等消极情感，涉及人的认知调节、情绪感知等心理过程，不仅与心理健康息息相关，又影响人的动机和未来的行为表现。本文将探讨后悔的心理机制、类型和调节策略，以期帮助人们有效地降低后悔对身心健康的影响，将后悔转化为积极行为的动力。
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user: 1. 引言 后悔是一种普遍存在的情绪体验，几乎每个人都或多或少地体验过后悔。心理学研究者普遍认为后悔是一种伴随着自责和想要改变现状的强烈愿望的消极情绪体验(Zeelenberg， 1999)。Shimanoff (1984)的研究发现，后悔是人们在日常生活中口头表达最多的情绪体验之一。另外，Saffrey等人(2008)的研究表明，在所有负性情绪的表达中，后悔出现的频率仅次于焦虑，但其强度和影响力却是所有负性情绪中最强烈的，与人的心理健康有着密不可分的联系。长时间沉浸在后悔中，将给人们的生活、工作和学习带来巨大压力，从而影响身心健康(Kuhnle & Sinclair， 2011)。研究和剖析后悔心理，加深对后悔的认知，将有助于人们采取有效的策略来调节后悔体验，降低消极情绪对自身的影响，将后悔转化为积极行为的动力，在下一次决策中表现得更好。
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user: 2. 后悔的心理机制 后悔是一种较为复杂的高级情绪体验，它包含了情感成分和认知成分，可以被理解为一种基于认知的负性情绪。心理学研究者普遍认为后悔不是一种类似高兴、愤怒、恐惧和悲伤的基本情绪，因为后悔不像基本情绪一样有典型的、跨文化一致性的外部表现，比如面部表情和身体姿势特征，后悔很难用一种清晰的面部表情来表现。 大多数心理学研究者都认同将后悔定义为一种基于反事实思维的情绪。人们只有具备了比较当前结果和设想结果的能力，才有可能体验到后悔。Guttentag和Ferrell (2004)的研究发现，儿童在7岁左右就能开始感觉到后悔，7岁的孩子能够将现实状态和假设的可能状态进行比较，意识到假如他们做出了不同的选择，那么结果可能会比现在更好，从而产生一种“如果当时……就好了”的想法，引发痛苦的感觉，体验到后悔。 所以后悔除了影响个体的生活情绪之外，也是唯一仅与决策相关联的情绪体验，只有在涉及到选择或决策问题时，个体才会体验到后悔(王金风，2009)。因此，后悔不同于其他负性情绪，它除了带给人们一种痛苦的消极情绪体验之外，还具有影响人们的决策和后续行为的功能。强烈的后悔情绪，会让人们失去行动的动力。
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user: 3. 后悔的类型 心理学研究者对后悔的类型也进行了诸多探索。从不同的研究角度可以把后悔分为不同类型。 3.1. 预期后悔和体验后悔 根据后悔发生的时间顺序，可将其分为体验后悔和预期后悔。 人们实际经历、亲身感受到的后悔就是体验后悔。体验后悔能够激发人们改变现实结果的强烈动机，使人们有所行动。预期后悔是预想到某个选择或行为可能会在未来产生令人不满意的结果而导致的后悔。也就是说，预期后悔指向的是未来的选择或行为，假想未来如果做了某种选择或行为可能会出现的种种令人后悔的结果。 3.2. 短期后悔和长期后悔 根据后悔持续的时间，可将其分为短期后悔和长期后悔。短期后悔是指短时间内发生的后悔，通常短期后悔的体验较为强烈，并伴随着愤怒、厌恶等，让你有一种“想抽自己一巴掌”的感觉，但是随着时间的推移，后悔的强度会逐渐减轻。长期后悔是指人们长久以来，经过心理调节的后悔，通常人们会反复回忆痛苦的体验。Purvis等人(2011)的研究发现长期后悔不仅会对人们学习和工作产生消极影响，还会导致生活幸福感和满意度的降低。 3.3. 作为后悔和不作为后悔 从行为是否发生的角度，可以把后悔分为作为后悔和不作为后悔。作为后悔是指人们对做出的某种行为或选择感到后悔，比如有的学生在考试时把原本正确的答案改错了而感到后悔不已。不作为后悔则是人们为错失某个机会，或没有做出某种行为或选择而感到后悔，比如“少壮不努力，老大徒伤悲”。 卡尔曼和特沃斯基通过“股票投资故事”的实验发现在损失相同的情况下，由“做了”产生的后悔比“没做”产生的后悔更强烈。换句话说，相比自己的不作为，人们往往对作为导致的结果感到更后悔(Kahneman & Tversky， 1982)。Gilovich & Medvec (1994)进一步提出了后悔的时间模型，他们的研究发现人们在回忆一生中最后悔的事情时，“没做”引起的后悔多于“做了”引起的后悔；但当回顾过去一周最令人后悔的事情时，“做了”引起的后悔却更多。也就是说，人们更容易因为做了某事而在短期内后悔，因为没做某事而在一生中感到后悔。因此，虽然不作为后悔和作为后悔的强度都可能随着时间的推移降低，但与作为后悔相比，不作为后悔的强度下降得更慢。
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user: 4. 后悔情绪的调节策略 Saffrey & Roese (2006)对后悔和其他负性情绪的积极方面进行了诸多对比研究，发现后悔是最具有积极功效的负性情绪。虽然后悔带给人们痛苦的情绪体验，但是它也能使人们反思后悔事件是如何发生的，并在未来努力做出更好的选择或行为，以避免消极结果再次出现。日常生活中，有些人经常后悔，甚至经常做出相似的令人后悔的决策，重复体验相似的后悔。如果人们能有效地使用一些策略调节后悔情绪，总结在后悔事件中获得的经验教训，积极的改变行为，而不是一味的沉浸，那么就能减少后悔，而引起后悔的事件也会成为具有积极意义的个体经验，同时提高个体的幸福感。 4.1. 聚焦决策，避免后悔的产生 4.1.1. 提高决策的质量 人们可以通过优化决策过程和提高决策质量的方法来避免后悔的产生。比如在决策前扩大搜集与决策相关的信息、采用科学的方法、多方面权衡各项选择的优劣(询问专业人士意见等)，进而提高决策的质量。国外的有关研究发现进行咨询能使人们做出更好的决策并降低后悔的强度(李晓鹏，2015)。通过提高决策的质量，可以激励人们为了避免后悔而付出更多的决策努力，有利于减少长期后悔。 4.1.2. 增加决策的合理性 另外一种能避免后悔的方式是做出合乎情理的“常规”选择。国外研究者的相关研究发现增加决策的合理性将有效降低后悔的强度。他们在决策正当性理论中提到，在决策结果中往往存在着一个常规标准，而我们所做的决定越符合这个常规标准，那么我们体验到的后悔就会越少(Connolly & Zeelenberg， 2002; Pieters & Zeelenberg， 2005)。比如父母在孩子的教育问题上更愿意采纳教育专家的建议，因为听取教育专家的建议是合乎情理的。即使家长后来发现自己决策失误，对孩子采用了错误的教育方法，他们也会产生诸如“大家都会这么做的”，“他们可是教育专家啊”的想法，并因此减轻后悔情绪。 4.1.3. 避免错失选项的信息反馈 引起后悔的一个很重要的原因就是对结果的比较。日常生活中，当人们做出一个选择的同时也就意味着放弃了另一个选择。如果选择的结果令人不满意，而决策又无法变更和逆转，就会产生后悔。国外的相关研究发现当设想结果未知或设想结果与现实结果之间不可比较时，人们的后悔程度会降低(Van Dijk & Zeelenberg， 2005)。一项国内的研究也发现，当人们知道未选择选项的结果更好的时候，个体的自责会让后悔更加强烈(赵翊馨等，2018)。而当结果未知时，人们的后悔程度会减轻(Saffrey， Summerville， & Roese， 2008)。因此，如果人们不能通过选择有回旋余地的决定来减少后悔，那么决策之后就别去关注那些曾经考虑过，却没有选择的备用选项的结果，因为如果发现未选择的选项结果非常好，就会产生后悔情绪，而避免了解未选择选项的反馈信息则能帮助我们减少后悔。然而，从长远来看，这种“鸵鸟”策略也会让我们损失一些由错误决策的反馈信息而获得的经验教训，使我们在将来仍然可能会做出类似的不好的或令人后悔的决定(Reb & Connolly， 2009)。 4.2. 聚焦认知，调适后悔的体验 4.2.1. 合理归因 后悔不同于其他负性情绪，它是人们对后悔事件进行解释和评价的结果。这种对行为原因进行的解释就是归因。后悔的归因方式与后悔的情绪体验高度相关。有研究表明，在后悔事件中，人们更倾向于将后悔归因于自身能力不足(徐朝娜，2017)，也就是说人们在后悔事件中更容易做出内部归因。根据韦纳的后悔归因理论，能力作为一种内部因素是稳定而不可控的，将后悔归因于自身能力会损害个体最重要的内在价值。所以当人们将消极结果归因于内部时，往往会产生一种自己需要对错误决定负责的感受，进而产生自责、沮丧等情绪体验，情绪反应更加强烈，因此也就更加后悔。而将消极结果归因于外部时，人们感受到的自责情绪和其他消极情绪会相应减少(Zeelenberg， Dijk， & Manstead， 1998)。因此，引导人们对消极结果进行外部归因，可以降低后悔情绪的体验强度。 4.2.2. 决策合理化 在做出决定之前，人们可以通过提高决策的合理性来避免预期后悔，而在决策之后，人们也可以寻找各种理由来合理化当时的决定。比如有父母会在孩子长大后因为自己太过于专注工作，没有好好陪伴孩子成长而感到后悔。而“我已经尽力了”或“没有努力工作就没有经济能力保障孩子的物质生活”的想法将合理化当时的决定，减轻后悔的程度。 4.2.3. 心理调试 1) 自我安慰。心理调适的一个有效方式就是自我安慰，当人们面对令自己不满意的结果时，可以选择主动调节自己的认知和感受，以此减少体验到的后悔情绪，比如尝试改变参考标准。Lin等人(2006)的研究发现，与损失大小相比，后悔受到所选参照点的影响更大。如果把现在的结果和最好的结果进行对比，人们就会感受到深深的后悔，但是如果改变参考标准，关注到有些错失选择的结果比现在的选择还要糟糕，此时心中就会产生“还好没有更糟”的想法，负面情绪就会得到舒缓。除此之外，人们还可以通过寻找自己的决策带来的积极影响来减轻后悔，比如将关注点聚焦于自己从后悔的决策中学到的经验教训，认识到自己能够在错误中积累经验，从而淡化和减轻后悔。 2) 抑制或拒绝后悔。人们常说的“走自己的路，让别人去说吧”就是这一策略的应用。承认后悔往往也就是承认了自己的错误，承认自己做了一个失败决定的事实。所以很多时候人们并不愿意承认自己的后悔，甚至会主动压抑或否认后悔情绪。然而，后悔并不是一无是处的情绪体验，刘文等人(2017)的研究发现，后悔可以使人们在下一次的决策中表现的更好。所以，人们其实不需要过分压抑自己的后悔情绪，后悔能让我们学到更多。
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user: 5. 结语 综上所述，后悔是一种基于反事实思维的负性情绪，尽管后悔带给人们一些痛苦的消极情绪体验，但是只要人们采取有效的策略来调节后悔体验，降低消极情绪对自身的影响，后悔将转化为积极行为的动力，让人们在下一次决策中表现得更好。
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user: 摘要 “给”是表给予义的及物动词，“到”是表动作结果义的动词，两者最初是偏正性的动补结构，由于在线性结构上相邻，随着用频的增加，“给到”逐渐固化成了一个词。“给到”一词虽然在各大词典中均未收录，甚至有人认为“给到”不符合语法规则，但它已经被广泛应用于言语中，获得了合乎语法的使用地位，因此建议可将“给到”一词收录到词典中。“给到”是在现当代才凝固成词的，由于语义相关，线性顺序相邻，它经过重新分析固化成词，它的形成受到了汉语双音化趋势、组成成分功能泛化以及语用动因等因素的影响。
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user: 1. 引言 “给到”最早是作为动补结构使用，但在现当代，“给到”的意义和用法发生了变化，“给到”在动补结构的基础上发展出了双宾及物动词的新用法。目前，“给到”一词已经广泛应用于口语、社交媒体和网络中。例如： (1) 社保基金陈文辉：积极参与蚂蚁IPO，额度给到社保就是给到全国人民。(新浪网2020-10-25) (2) 说的很轻巧的安全感，也许并不那么容易给到和得到。努力过就好，每个人都不是生下来要还债的。(BCC语料库：微博) (3) 我们会将您的信息进行核查，麻烦提供您的手机号码和邮箱地址，您给到的信息越具体会有助于我们为您解决这件事，我们希望能尽快帮您解决。(BCC语料库：微博) (4) ……黑珍珠、珍珠酚、樱花、巧克力、杏桃、椱合莓果12款任选！给到肌肤最全面的呵护。(BCC语料库：微博) 然而，在当前通用的各类语文词典中，均未收录“给到”一词，还有一些人认为“给到”一词的使用是不合语言规范的，“给”是一个及物动词，有“使对方得到”的结果义，后面需要直接跟宾语；“到”是动词 [ 1 ]，也表示“行为动作的结果”义，且“到”前大多是不及物动词，如“等到”“得到”“想到”等，“给到”放在一起使用不仅语义重复，而且不符合汉语语法规则。 但是，不可否认的是，在现代汉语层面上，“给到”的语义更为抽象，句法位置也有所变化，这是“给到”发生进一步词汇化为词汇词的结果。董秀芳(2017)认为动补结构本身就已经可以算作句法词 [ 2 ]。同时，“给到”一词虽然词义羡余，但是它的形成是历时发展的结果，“给”与“到”句法位置上的相邻为词汇化提供了天然的条件，而且，“一种言语创新，开始并不符合语言共时作用规律，但由于类推规律起作用的结果，言语事实反复多次就被社会接受而成为语言事实，形成新的语言规则。” [ 3 ] “给到”正是在高频使用和类推机制的作用下逐渐取得了合乎语法的使用地位。本文拟通过具体语料来分析“给到”意义和用法的变化，梳理“给到”一词的形成过程，并分析该词形成的动因。 1
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user: 3. “给到”一词形成的动因 “给到”连用最初是动补结构，在句法机制、语用环境和认知等多种因素的共同作用下，“给到”词汇化为一个高度融合的词，其形成动因主要有以下几点： 3.1. 汉语词汇系统双音化的趋势 在现代汉语词汇系统中，双音节词占优势，因此从韵律和谐的角度来看，双音节是汉语中的“标准音步”。冯胜利(1998)认为双音节组合是纯韵律的“自然音步”，而单音节形式不足以构成独立的音步 [ 6 ]。“给”和“到”在句法位置上相邻，经常作为动补短语使用，且“给”和“到”连用最早见于北宋，唐宋时期正是双音节化趋势发展的时期，因此，“给到”发展成词汇词是顺理成章的。例如： (44) 方欲再陈乞间，今日吏部已给到公据一道，臣窃思讲堂官専为曽讲经读史之人臣。(BCC语料库：宋《文忠集》) (45) 张艺兴深夜直播前往黄磊家做客，而镜头给到厨房时却引发网友吐槽。(微博：2019-05-23) 例(44)中的“给到公据”的音步在韵律上应该被划分为“1 + 1 + 2”，“给”和“到”的结合还不太紧密，随着“给”和“到”相邻使用的频率增加，发展到现在，“给到”在形式上的粘合度增强，且现代汉语中双音节词占优势，因此例45)中“给到厨房”在韵律上应被划分为“2 + 2”。 3.2. 组成成分功能泛化的重新分析 陈昌来(2017)指出，发生词汇化的重要前提是两个成分语法功能的泛化和虚化，而语法功能泛化的过程就是抽象化的过程，抽象的结果造成语义和范畴外延的模糊，进而为两个成分的语义兼容整合提供了可能 [ 7 ]。 “给”和“到”的词汇化也要归因于“到”语义的虚化和语法功能的弱化。从前面的例子可以看出，“到”的语义越来越抽象，从“达到义”发展到“结果义和程度义”，最终变成无意义的附缀；“到”经历了从结果补语 > 程度补语 > 构词语素的演变，其语法功能逐步弱化。“到”的虚化使得“给到”的结合越来越紧密，最终经过重新分析变成了一个词，试比较以下例句中“到”的语义及“给到”的直接宾语和间接宾语的性质及句法位置： (46) 限半年，四川、二广限一年，经所在州军陈乞。如仍前不曾给到公据，不许参选，州军并不得放行请给。(BCC语料库：清《宋会要辑稿》) (47) 在爬第二个大坡时，在离上坡很远的地方，他就开始撒砂子，随手把电流给到最大限度，等到爬到半道速度开始降低时，他又熟练地洒防滑砂子。(BCC语料库：人民日报1959年12月09日) (48) “好事就应该好好做”，台湾当局如果真正为台农利益着想，就应该消除障碍，把大陆政策的优惠实实在在地给到台农的手里。(BCC语料库：人民日报2005年07月20日) (49) 发现个案想要感情能走向婚姻的稳定，但男方又会因为在乎感情的小事而无法自我放过，忽视了对方的感受，又都没给到对方实在的照顾和安稳(=又都没把实在的照顾和安稳给到对方)。(微博：2020-11-11) 从例(46)到例(49)，“给到”的直接宾语逐渐从具体实物的“公据”演变到抽象概念的“照顾和安稳”，其句法位置也从“给到”后变成了可以放到动词“给到”前；“给到”的间接宾语也演变成了指人的名词，而且大多位于动词“给到”后。 3.3. 说话者加强强调的语用动因 “给”和“到”有部分语义重叠，虽然语义羡余，但由于它表达出了说话人对于动作结果或程度的强调、反映了说话人的认知和预期，因此也取得合乎语法的使用地位。“给到”作为词汇词使用，不仅表示“给”的动作，还强调“给”的结果和程度，加强了行为动作的实现意义。例如： (50) 你太可爱了，也更谢谢你要睡觉想起来答应给到人力资源部同事的测试题目，明天就要用的，于是短信开始写。(BCC语料库：微博) (51) 狮子座的你也是这样的吗？能给到你安全感的男人才是最靠谱的！(BCC语料库：微博) 例(50)中的“给到人力资源部同事的测试题目”去掉“到”也是成立的，“给”本身就有“使同事得到”的语义，“到”的加入进一步强调了“给”的结果；例(51)中的换成“能给你安全感的男人”也是可行的，但加上“到”更加凸显了动词“给”的结果和方向性，符合说话人对于“安全感获得”的预期。
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user: 4. 结语 语言总是处于不断演进的过程中，“给”和“到”经过“到”的语义虚化和语法功能泛化，两者的粘合度增强，分界失落，在现当代逐渐凝固成了一个及物的复合动词，但是其用做动补短语的用法尚未消失。在“给到”的历时演变中，“到”经历了结果补语 > 程度补语 > 构词语素的演变，“给到”的主语可以是有生的人或由人组成的集体，也可以是无生的，“给到”后的直接宾语经历了具体名词 > 抽象名词的变化，而间接宾语经历了从处所名词 > 人物名词/人称代词/集体名词 > 抽象名词的变化。“给到”的形成是具体语境、认知方式、社会因素等多方面因素共同作用的结果，它的形成受到了双音节词汇化趋势、组成成分功能泛化和语用强调的影响，并最终通过类推和重新分析固化成了一个词。
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user: 摘要 机器翻译借助计算机对文本进行自动翻译，因翻译速度较快，现被普遍用于翻译实践中。由于中西文化和思维方式的不同，英汉语在句子层面存在明显的差异，这些差异对于机器翻译译文的影响是显而易见的。机器译文与人工译本相比，译文质量仍有一定的差距。因此，透析英汉语句子层面的差异，分析机器译文句层错误，有利于改进机器翻译的质量。本文以英汉语句层的差异为切入点，选取科技文本作为语料，将其机器译文与人工译本进行对比，从语法转换因子和逻辑关系两个方面归纳机器译文出现的句层错误，揭示机器翻译中应注意的几个问题，为提升机器翻译系统的形式规则提供语言基础，为译后编辑提升译文质量提供方向。
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user: 1. 引言 近年来，在英汉对比研究中，学者们在新兴领域进行了有益尝试，其中一个领域是英汉对比与机器翻译的研究(吴慧珍，2010) [ 1 ]。机器翻译的广泛使用会提高翻译效率，大力节省人力，对于人工翻译造成了冲击。然而，目前的英汉机器翻译都只能处理一些简单的句子，对于一些复杂结构的句子，机器翻译就力不从心，翻译一些常见的句法现象时会出现错误(罗季美、李梅，2012) [ 2 ]。究其原因，由于文化背景和思维方式的不同，英汉语在句子层面呈现出较大差异，但机器并不能完全识别出英汉之间存在的差异。有学者从英汉对比的角度进行机器翻译研究，如李刚、梁茂成(1999) [ 3 ] 采用对比语言学的方法，利用计算机翻译系统，分析英汉语言中代词的异同。也有不少学者围绕机器翻译的译文质量进行研究，如崔启亮(2015) [ 4 ]，殷姣(2017) [ 5 ]，孙逸群(2018) [ 6 ] 等学者从词汇、句法层面对于机器翻译的错误进行了剖析总结，其中孙逸群还从符号层面分析了机器翻译中出现的错误。但对于句法层面的错误分析，学者们大多是从短语切分的角度，讨论机器翻译中的短语错译或长难句的错译，鲜有学者涉及到句层的语法转换因子如语态、情态、语气等的错误分析，对逻辑关系如语序和连接词的讨论也比较少见。机器不是人脑，不具备思维能力，在英汉语差异的影响下，机器在理解源语和表达阶段难免会出现一定的转换错误。本文拟以科技文本为例，采用谷歌这款常用的机器翻译软件进行汉英互译，将其与人工翻译译文进行比较。文章所选例子来自于科技翻译相关教材，其人工译文经过推敲呈现于教材之中，具有一定的可信度。基于英汉语句层的差异分析，文章从语法转换因子和逻辑关系两个方面分析机器翻译在汉英转换中出现的句层错误，分析错误出现的原因，为译后编辑工作和机器翻译算法改进提供方向。
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user: 2. 语法转换因子 对于一些常见的语法现象如语态、情态、语气等，英汉语存在着明显的差异。在英汉转换的过程中，这些常见的语法转换因子会对译文的质量产生影响。 2.1. 语态不当 英汉语在语态方面存在着差异。英语中的语态可分为主动态和被动态，汉语中没有语态的概念，但有句子的被动意义和主动意义。英语中的被动语态往往体现于动词的形态变化，但汉语里的被动意义通过虚词体现。机器在进行英汉语转换的过程中，有时会识别不出句子中所表达的被动意义，从而造成语态使用不当。 例1：各类科学家要分析数据，都需要有统计学知识。 机器译文：All types of scientists need statistical knowledge to analyze data. 人工译文：A knowledge of statistics is required by every type of scientist for the analysis of data. 例1中，“有统计学知识”属于陈述的方法，是句子中的信息重心，译成英语时采用被动态表述为宜，能够突出句子的受事要求和关注焦点。但机器译文中没有将这句话译为被动态，而是顺着中文的语序选用主动态直译，这不能体现被动转换的需求。 2.2. 情态错误 有时候为了表达自身的观点和认知，人们往往会用一些情态化的词汇来表示其主观意义。英语中表示情态意义的是情态动词，在汉语中，我们通常将表示情态意义的词称为能愿动词。英汉语对于情态意义的词汇也有不同的分类，机器翻译过程中，对于汉语能愿动词和英语情态动词的程度会出现识别不清的情况，从而造成翻译错误。 例2：① 这个千斤顶能支撑两顿的重量。 ② 这个千斤顶可支撑两顿的重量。 机器译文：This jack can support the weight of two meals. 人工译文：① The jack can support 2 tons. ② The jack could support 2 tons. 例2中“能”和“可”都属于汉语中表示主观判断的能愿动词，但在英语中，同样表示“可以”的情态意义会有不同的情态动词对应来显示程度的差异。机器对于两句话的翻译结果中都选用了“can”这一个情态动词，并不能显示出程度的差异。人工的译文里，将“能”译为“can”，将“可”译为程度更弱的“could”，程度差异一目了然。 2.3. 语气错误 汉语中认为语气即态度，一般认为，汉语中共有四种语气：陈述、疑问、祈使、感叹，句子的语气往往通过语调变换或标点实现(齐沪扬，2002) [ 7 ]。英语中认为语气是形式化的体现，即通过语法特征说明态度，英语中语气也可分为四类，分别为陈述、疑问、祈使、虚拟(魏在江，2003) [ 8 ]。通过对语气的大致划分，我们发现英汉语的语气差异主要在于虚拟语气，这也是机器进行英汉转换时的易错点。 例3：人类如果能把所有的太阳能都利用起来，那么就不需要煤和其他燃料了。 机器译文：If human beings can use all solar energy， then coal and other fuels will not be needed. 人工译文：If man made use of all the sunlight， he would have no need for coal or other fuels. 例3中的“如果”表示句子是个假设的概念，句子表达的意义与现在事实相反，在转为英语时，可以选用虚拟语气，表达与现在事实相反的概念。虽然机器译文出现了IF-clause，但并没有翻译出虚拟的语气，这说明机器翻译对于语气的转换仍需改进。