DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 工艺介绍 2.1. 工艺流程介绍 本技术采用预缩聚反应和终缩聚反应逐步聚合的新型工艺，该工艺技术包含五大部分：即浆液预制过程、酯化反应过程、预缩聚反应过程、终缩聚反应过程、干燥处理过程。 2.1.1. 浆液预制过程 浆料预制的主要原料为丁二醇和丁二酸，按照设计的比例进行搅拌混合，使丁二酸完全溶入丁二醇中(必要时可加热)，然后将混合后的浆料送至反应釜。 2.1.2. 酯化反应过程 酯化反应过程通常采用负压条件，设计温度为150℃~170℃，设计的出水率达到80%以上时，停止酯化反应，将酯化物送至预缩聚反应器。蒸汽通过釜顶进入到分离塔进行下一步的分离，冷却水通过冷凝器设备冷凝后进入到酯化反应水收集罐之中，最终将收集到的水排入污水系统进行处理。 2.1.3. 预缩聚反应过程 将上部工序送来的酯化反应物在预缩聚反应釜内进行预缩聚反应(需加入催化剂)，待达到设定的聚合度时，停止机械搅拌，然后将预缩聚产物送入终缩聚釜。 2.1.4. 终缩聚反应过程 终缩聚反应过程，设置温度260℃，时间1.5 h左右。当物料酯化率达到100%，聚合度大于等于900时，标志着终缩聚结束。由出料泵通过气相管线将最终产物抽出。 2.1.5. 干燥处理过程 终缩聚产物经干燥、包装等工序，即得到成品PBS。 具体工艺流程，见图1。 2.2. 产品质量标准 本工艺技术PBS产品主要力学性能质量标准，详见表1： 图1. 生产工艺流程图 Table 1 Quality standard for mechanical properties of PB 序号 项目 数值 1 弯曲强度，Mpa，≥ 25 2 弯曲模量，Mpa，≥ 320 3 拉伸屈服强度，Mpa，≥ 30 4 断裂拉伸伸长率，%，≥ 350 5 缺口冲击强度，KJ/㎡，≥ 6 表1. PBS产品力学性能质量标准
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user: 3. 项目投资及效益分析 3.1. 设计规模 年产1万吨聚丁二酸丁二醇酯(PBS) 3.2. 设计投资 总投资12，100万元，其中：建设投资10，000万元，铺底流动资金2100万元。 3.3. 主要建构筑物名称 年产1万吨PBS技术，主要建设PBS生产车间、产品及包装车间、原辅材料车间、罐区及其他公用设施等，购置安装反应器、贮罐、冷凝器、计量罐、旋风分离器及各种泵等设备。 3.4. 初步经济效益分析 本技术初步经济效益，详见表2： Table 2 Preliminary economic benefit analysi 序号 名称 单位 指标 说明 1 项目总投资 万元 12，000 2 营业收入 万元 25，000 生产期平均 3 营业税金及附加 万元 185 生产期平均 4 总成本费用 万元 19，800 生产期平均 5 利润总额 万元 5200 生产期平均 6 所得税 万元 1300 生产期平均 7 税后利润 万元 3900 生产期平均 8 财务内部收益率(税后) % 24.07 9 项目静态投资回收期(税后) 年 4.86 含建设期 10 总投资收益率 % 43.33 表2. 初步经济效益分析表 3.5. 本工艺产品主要优势 本工艺与酯交换法相比单位产品固定资产投资降低7%，能耗水平较降低6%，经济效益提高8%，产品主要力学性能质量指标提高5%。
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user: 4. 结论 聚丁二酸丁二醇酯(PBS)，主要原料为C 4 H 10 O 2 、C 4 H 6 O 4 ，经两步缩聚反应过程最终生成PBS，广泛用于各种领域，属于可完全降解聚合物材料，应用该技术可得到产品性能质量标准高、稳定性好、分子量高的PBS产品。
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user: 摘 要 随着相关学科及计算机技术的发展，多学科、多维度、多元化、多功能的语音数据库具有广阔的发展前景。本文拟以汉语方言异读词为研究对象，主要是文白异读和新老异读，运用社会语言学、历史比较语言学、计算语言学、地理语言学、语言类型学等理论和方法，设计一个语音数据库，穷尽式地考查汉语方言文白异读和新老异读现象，以期通过大数据的研究方法厘清这两种现象的特点、来源、类型、变迁及二者的区别等问题。 关键词 :汉语方言，文白异读，新老异读，语音数据库 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 语言学的研究对象以“活着”的语言为主，只有在大量语言材料基础上得出的结论才能站得住脚。传统研究中，主要通过口耳相传搜集、整理和加工语言材料，这是一项复杂而又耗时费力的工作。直到计算机出现并用来处理语言数据后，给语言材料的处理工作带来了很大便利。目前，国内外基于语料库的语言学研究都取得了重大进展。随着相关学科及计算机技术的发展，多学科、多维度、多元化、多功能的语音数据库具有广阔的发展前景。 本文拟设计一个异读词专项语音数据库，广泛收集现有的方言异读材料，并有针对性地进行实地调查，补充和完善，综合处理语音数据库中的性别、年龄、地域等信息，进一步提高精准度，以梳理汉语方言异读词的地理分布和历史演变特点，厘清文白异读和新老异读的特点、来源、类型、变迁及二者的区别与联系，也可用于语音识别、方言特征词识别等研究。
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user: 2. 概念界定 2.1. 异读 汉字形、音、义的关系错综复杂，异读是一种最常见的现象。本文所说的异读，主要是指文白异读和新老异读。文白异读分为文读音和白读音，新老异读分为新派音和老派音。 关于文白异读的界定有以下几个维度：1) 从语音的语体色彩角度，认为白读是口语形式，文读是书面语形式。文读音用于新词术语、书面语及通用语，而白读音则用于古语词、特色词、土语词及地名。另一种情况是文白的风格差异体现为语用限制，与词汇色彩无关。2) 从历时角度，探讨文白异读的来源问题，认为文读和白读意义上有关联，具有相同的来历，在《切韵》里的音韵地位相同，与古音来源有一定的对应关系 [ 1 ]。3) 从语言接触角度，认为文度和白读的共存是方言接触在同一系统中的历时体现，也是语音层次分析的依据 [ 2 ]。4) 从音变方式角度，认为音变发生在一个音节中声母、韵母或声调三个语音单位的某一项，而不是整个字音音节。也就是说，文白差异只是声、韵、调的差异，而不是整个字音的差异 [ 3 ]。 李如龙认为新老异读是表现了同一个时代的新旧两种读音，这类异读大多是近代方言受普通话的影响所产生的现象 [ 4 ]。换句话说，新老异读属社会语言学的概念。 曾缇认为“每一种方言的语音层面都有文白异读和新老异读的情况，从历时角度看，文白异读现象是不同历史层次字音的叠置现象，不同时期共同语和方言的语音特点都可能沉淀其中” [ 5 ]。文白异读是本地语音和外来语音两个系统的叠置现象，而新老异读还没有形成稳定的系统，主要是受社会因素的影响造成同一个字的异读现象。 2.2. 文白异读与新老异读的区别 文白异读与新老异读的区别文白异读和新老异读均属语音异读现象，但二者有明显区别，主要体现在以下方面： 1) 所指的时间段不同。王洪君认为文白异读的音类是中古音发展演变的结果，是来源不同、进入当地时间不同的两个(或几个)音韵层次在共时音系中的叠置。各音韵层次间有成系统的同源对应(姊妹方言关系)，但它们不是直接的继承发展关系，而是反映某一历史层面上土语音系与权威方言音系的接触与竞争 [ 6 ]。而新老异读是一个社会语言学概念，主要指由于代际(一般可分为老中青三代)差异引起的异读，就目前来说，主要指方音受普通话影响而产生的异读。 2) 异读是否成系统。一般文白异读是某一类中古音无例外地发生系统性的异读，偶尔也有一些例外，但是可以利用语音演变规律做出一定解释。但新老异读不成系统，也不稳定，它受发音人年龄、受教育程度、语言环境、职业等社会因素影响。如现在的年轻人文化程度越高，普通话水平相对较高，与外界接触较多，往往存在母语遗忘的趋势，同时也会很自然地将普通话语音融入自己的发音。 3) 发展趋势差异。由于普通话推广工作的不断深入，新派读音会有很大发展，老派读音会渐渐萎缩。即使是由祖父辈抚养的留守儿童，虽习得的是老派读音，但日后如果他们求学、工作，语音也会向新派发音靠拢。文白异读的发展趋势比较复杂，可能是文读音消失或萎缩，白读音继续发展，也可能出现新文读和白读，但是这一过程比较缓慢，要遵循语音本身的发展演变规律。尤其是地名中的文白异读，存古性更高。 以上是基于目前材料所得结论，有待于通过大数据库加以验证和补充完善，尤其是二者的判定目前还没有定论，需要更多的材料来佐证。
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user: 3. 汉语方言异读词语音数据库的设计 语音语料库设计的关键问题在于语料，即语音数据的内容或录音文本。 3.1. 语料库及设计准则 语料库作为样本必须具有代表性。本文首先通过现有的资料穷尽式收集汉语十大方言区异读词，然后根据各方言区分布情况及特点适当补充完善，最后形成语料库发音文本。主要的设计准则有：1) 每个异读词都要收集一些语言使用中的自然语料；2) 提取当地方言的特色词作为该方言区的特征词汇；3) 注意当地地名的读音，因为地名中的文白异读现象较为稳定；4) 有意识地结合发音人的年龄、性别、职业、受教育程度等因素，以便做社会语言学考察。 基于以上准则收集的原始语料文本由固定词、句子、短文和自由话题四部分组成。 3.2. 发音合作人的选择 发音合作人的选择非常重要，直接决定了样本的代表性。为确保采集方言语料的质量和代表性，所选择的方言发音人必须是土生土长、口齿清晰、发音地道、用于传统、语速适中。鉴于本文的研究目的，我们既要选择那些文化程度不高、生活范围狭小，善于交际聊天、很少受普通话影响的年龄在五、六十岁的发音人，还要有意识地控制发音人的年龄、性别、职业、受教育程度等因素，寻找各年龄段发音人作为参照，这样才能全方位、科学地判定文白异读和新老异读，进而揭示其演变规律，预测其发展趋势。 录音时，发音合作人的发音方式包括自然语音、描述语音、回答语音和朗读语音，语调为中性 [ 7 ]。 3.3. 数据库建设技术及软件 1) 语音录制及处理 尽量选配专业录音房、录音麦克风等设备，或安静的室内房间，无背景噪声。录音软件用Cool Edit，采用单声道录制，采样率11，025 kHz，以PCM格式16比特量化编码的wav格式保存。如果录音条件受限，也可结合电话录音，软件用IRNO3000，采用8 kHz采样率，语音存储为16比特量化、PCM格式编码的wav格式。 每次录音结束后，都由通晓该方言的人员人工检验语音文件，及时修正和补录。然后对噪声进行预处理，如过长的静音段、电流噪声、咳嗽声、喘息声和笑声等。 2) 文本标注 为后期采用语音合成技术模拟仿自然语句，需对句子、短文和自由话题进行标注，采用Praat软件完成。参照汉语音段标注系统SAMPA-C进行分级标注。语音库的标注主要包括文字标注和音节标注两部分。文字标注部分用汉字 + 拼音形式，以便为语音识别、切分和合成系统使用。对于副语言学现象，可用相应的副语言学符号表示。音节标注部分需用国际音标标出相应的当地方言语音，以便与中古音及其他方言点语音进行对比。另外声调标注可设定相应符号，如0表示轻声，1表示阴平，2表示阳平，3表示上声，4表示去声。具体情况可根据语料情况来设定。 3.4. 数据库建设技术及软件 1) 数据库功能 检索功能。数据库应具有强大的检索功能，可以通过语音和文本一框式检索，也可使用多条件组合检索，能实现普通话及各方言之间的双向浏览，如输入普通话字词，可以检索到各方言各年龄段、职业等相应的异读字词或语音；能通过语音输入，从调类、调值、语音特点等方面匹配查出该语音的市、县、乡地名信息；能根据中古音类检索其在各方言区的演变结果，并绘制出该语音类型地理分布图；也可根据用户的实际需求和浏览习惯来确定检索条件和方式。 学习功能。该数据库的建成将成为人们研究汉语方言异读字(词)，尤其是文白异读和新老异读不可或缺的工具。可以直接点击数据库中的字词，并选择方言点，便可听到该方言的发音和相关语音资料等信息。如技术条件允许，我们将适当运用语音切分和合成技术，用户不仅可以听到语料库中原生态的发音，而且还可以听到采用语音合成技术模拟而成的仿自然语句。 分析功能。系统可以运用内置的语音演变条件和路径规律，对照各方言文白异读字今读音与中古音，推导出其演变条件和路径，并与其他汉语方言区该音类进行横向对比加以考察，以分析其语音层次。另外还可以对比分析文白异读与新老异读的区别，分析哪些是文白异读，哪些是新老异读。 下载功能。用户可以将检索、分析和比较的结果输出到Excel表格，然后下载和打印；可以输出用户浏览和使用情况的统计数据和分析等；可以按规定格式下载语音文件。 维护功能。这一功能只能由系统管理员操作。一是数据编辑功能，可复制、粘贴、剪切、替换、插入数据等；二是系统维护功能，可管理和操作数据、用户信息、日志及系统升级等；三是拓展功能，可根据用户反馈信息和研究需求对数据库进行再设计，或添加新模块，以加强或拓展数据库功能。 辅助功能。提供各方言点的语音系统介绍，数据库建库原则和使用说明，以及一些简单的汉语方言异读词调查表和相关语音、释义对照表。
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user: 4. 需要注意的几个方面 4.1. 异读词的界定 文白异读和新老异读至今没有明确的界定标准，我们之所以建立这样一个语音数据库就是为了通过大数据的方法，为其界定和分类提供依据，所以在数据库建设过程中，如果把握不准不能随意判定，需与各地方言和普通话进行横向比较，再与中古音进行纵向比较，以期得出合理、可信的解释。另外，随着数据量的不断扩大和认识的不断深入，还需回头审查之前的结论，以保证数据库的正确性和可信度。 4.2. 调查点和发音合作人的选择 调查点的选择可以借鉴现有成果来选定。对于已经有丰富文白异读现象的方言点，应根据其特点来选代表点。对于没有文白异读研究成果的方言点，需根据已有方言点的分布情况推测其是否有可能存在此现象，再进一步深入挖掘，使该数据库尽可能覆盖各大方言区。 由于该数据库采用社会语言学方法选取发音合作人，最后还要在此基础上判定新老异读与文白异读的区别和联系，以及二者的发展趋势，所以在选择发音合作人时，应充分考虑其社会因素，如性别、年龄、职业、受教育程度等，以保证样本和数据的可对比性。 4.3. 数据库标准化 目前，我国数据库系统的研制和开发没有统一的标准和建库规范，这也是很多数据库虽然建成了，但是并没有公开或广泛使用的主要原因之一，所以，我们在建库时应统筹考虑现有语音数据库的优缺点，尽可能扩大其适用领域。 4.4. 数据采集 数据是数据库各种功能得以实现的最基本保证，而方言设计种类多，范围广，难免存在与真实语音相悖的情况，尤其异读词更是一个方言特色词的代表。尽管在设计之初，我们规定发音合作人的发音方式包括自然语音、描述语音、回答语音和朗读语音，语调为中性。但由于普通话推广工作的广泛深入，发音合作人难免受普通话或调研员语音影响，在采集数据时，我们应想尽一切办法采集最纯、最地道的方言，以保证其客观性和特殊性。
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user: 5. 结语 文白异读是汉语中较常见的语言现象，我国学者很早就开始关注这一现象了，可至今没有彻底搞清其来源、层次、类型、特点及演变趋势。随着普通话的推广，社会语言学又将新老异读列为研究对象，关于文白异读与新老异读的区分又成为新的研究热点，有待挖掘的空间很大，这必将进一步加深我们对语音演变路径的认识。由此看来，我们建立汉语方言异读词语音数据库将为文白异读和新老异读研究提供大数据支持，不仅有利于汉语方言异读词对比研究，而且有利于从地理学角度探求汉语方言的演变路径及规律，具有重要的应用价值和意义。
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user: 摘 要 本文运用认知构式语法的观点，对中动构式从多维度进行了综合界定，并论述了中动构式的五个典型特征及其语用解读。本文结合大量实例，从中动构式的形式及其构件对比分析英语中动构式和汉语中动构式的异同。进一步提出汉语中动构式主语、中动词和修饰语的多样性和复杂性是造成汉语中动构式能产性高于英语中动构式的主要原因。 关键词 :构式语法，中动构式，英汉对比 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 构式语法认为构式是学得的形式与语义或话语功能的配对。Goldberg [ 1 ] 认为：任何语言格式，只要其形式或功能的某些方面不能从其组成部分或其他已经存在的构式中得到完全预测，就应该被看作是一个构式。据此，我们完全可以将中动结构视为一个构式，故本文中称之为中动构式。 对于“中动”这个概念，大家并不陌生。顾名思义，中动构式即是一种介于主动和被动之间的构式。在中动构式中，本身具有非施事性的主语却很自然地与主动形式的谓语动词相结合，这一特殊的组合方式使中动构式成为国内外学者广泛研究的对象。对于中动构式的研究可以追溯到19世纪末的Henry Sweet [ 2 ]，此后的研究虽然使用的术语有所不同，但却从多角度对中动这一构式进行了研究和阐释，其中比较有影响的有Keyser & Roeper [ 3 ] ；Fagan [ 4 ] ；Stroik [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ；Iwata [ 8 ] ；Lekakou [ 9 ] ；曹宏 [ 10 ] ；何文忠 [ 11 ] 等。近些年来，针对中动构式的跨语言对比研究逐渐增多，而英汉中动构式的对比研究始于Sung [ 12 ]，之后出现在不少硕博学位论文当中，如：赵运明 [ 13 ] ；王凤娥 [ 14 ] ；付岩 [ 15 ] ；孙翠兰 [ 16 ] ；李炎燕 [ 17 ] 等。还有一些比较有影响力的期刊论文有蓝红军 [ 18 ] ；豆涛、邵志洪 [ 19 ] ；许艾明 [ 20 ] ；何晓炜、钟蓝梅 [ 21 ]，另外也不乏有一些专著，如：杨晓军 [ 22 ]，王和玉 [ 23 ]。值得一提的是，国内以“中动构式”这一名称出现在论文题目中的研究最早出现在2005年王凤娥的硕士论文《英汉中动构式认知研究》 [ 14 ] 当中。 虽然学界对中动结构已进行了大量的探讨，但是截止到目前为止，其相关研究仍有不足，因此值得进一步讨论，其不足之处具体如下： 1) 对中动构式尤其是汉语中动构式的界定仍不明确，众说不一。哪些句子属于中动构式，哪些不属于中动构式，学术界仍然有不同的看法。如曹宏 [ 24 ] 甚至把含有“看起来”、“摸起来”的这些带有感官系动词的句子都当作中动句，把“起来”、“上去”、“来”、“着”等都看成是中动词后缀。而有的学者甚至提出汉语中根本没有什么中动结构/构式 [ 25 ]。 2) 大部分研究太过于关注表面形式或过于片面，缺乏全面系统的对比研究。 针对以上研究的不足，本文利用认知构式语法理论从意义和功能出发对中动构式进行更加科学合理的全面性界定，并对英汉中动构式从其形式、主语、动词和修饰语四个方面进行系统的对比和分析。
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user: 2. 中动构式的界定、特征及其语用解读 2.1. 中动构式的界定 语言是意义和形式的有机结合体，两者互相制约，这一点正与构式语法对构式的理解是一样的。目前，针对中动构式的定义仍未统一，本文认为，明确地界定中动结构是对其展开研究的第一步，而这势必要从句法、语义、语用三个维度综合进行着手，唯有如此才能明晰确定中动构式的研究范围。 从句法看，中动构式的主语为非施事短语，而谓语动词却保持着其主动形式，及物动词通过构式压制凸显其不及物的状态性，整个构式通常有修饰语或情态性替代成分。从语义上讲，中动构式是指某个事件的被动参与者(语法主语)由于其本身内在的特性使得事件以修饰语或与其等量的情态性替代成分所表述的方式发生。从语用上看，中动构式具有评述功能、情态功能和交际功能。 2.2. 中动构式的特征 通过综合考察，我们认为典型中动构式具有以下特征： 1) 中动构式的非事件性和类指性，即中动构式表述的是状态，而非某个特定事件，这就很好地解释了为什么中动构式一般不用于进行体和完成体。 2) 语法主语必须具备致使性/责任性，即正是中动构式的语法主语具有某一特性才使得谓语描述的事件以某种方式发生。 3) 虽然中动词自身的核心语义特征为[+及物] [+自主] [+完成]，然而，由于其动词义受到中动构式义的压制，表现出低及物性。 4) 句末修饰语的必要性。中动构式的修饰语必不可少，它是典型中动句的必要成分。若没有修饰语，则通过否定、情态助词、对比重读、强调助词这些等量情态性替代成分来实现。 5) 施事的隐含性和任指性。在中动构式中，动作的施事一般都是隐含的，除此之外，施事的指称具有任意性。 我们认为，典型的中动句都会同时满足以上五个特征，而在实际语料中，我们发现确实有一些中动句不具备或违反了其中的某个特征，我们称这些为非典型中动句。如： (1) a. Her latest novel is selling like hotcakes. [ 26 ] b. 她最新的小说现在卖得很火。 ——违反特征1 (2) a. The knife cuts easily. b. 这刀子用起来很快。 ——违反特征3 (3) a. I thought we were out of gas， but the car DIRVES! [ 26 ] b. 我以为没油了，但这车能开。 ——违反特征4 (4) a. The book translates easily for her. b. 对她来说，这本书翻译起来很简单。 ——违反特征5 2.3. 中动构式的语用解读 为什么要将中动构式的语用解读单列出来进行阐述呢？认知构式语法认为：语言自始至终都是构式，而绝大多数构式语法都是基于使用的，因此，认知构式语法区别于其他语法的一种重要特征就是它更加重视语用因素的影响，其明确指出：对一个小句的完整的解读要根据说出这个小句的语用环境，把论元结构构式同主要动词及各论元整合起来 [ 27 ]。 在中动构式中，及物性中动词的动作义受到了中动构式义的压制，派生为凸显“状态义”的不及物动词，外论元受到压制而隐形，动词的内论元作为中动构式侧重的论元角色得到突显，占据了语法主语的角色。从一定意义上说，语法主语既是承受者论元，又是动作者论元。因为它的某种自身特征才使得动作以某种方式发生，具有致使性特征，或者说弱施事性特征。 在论元实现的跨语言概括中，Goldberg [ 27 ] 提出了一个更理想的语用映射概括，即：得到表达的名词短语的所指与语义解读有直接联系。具体如下： (A) 在语言层面得到表达的名词短语的所指被解读为与所传递的信息有关； (B) 如果所传递的事件中的语义参与者是有关的，且在语境中不能复原，那么该角色必须得到显性表达。 根据(A)，讲话者应该有强烈的动机来试图以某种方式把每一个在语言层面得到表达的参与者整合到一起。根据(B)，除非语义论元是不相关的或是可复原的，否则它们就不能省略。语用映射假设并没有预测可复原性论元是否需要得到表达。然而，从会话语用学来说，讲话者完全有理由省略这些论元。根据会话合作的适量原则：实际提供的信息量不应多于必须提供的信息量。如果话题性论元是可复原的，那么讲话者就无须说出这些论元。 在中动构式中，施事并非被侧重的论元角色，又因为其在多数情况下具有任指性，因此讲话者有充分的动机省略施事这一外论元，而将被侧重的内论元放在突显的主语位置上。 由此可见，在各语言中，尽管一般都要求所有相关论元必须得到表达，但在实际应用当中，又都存在论元在某些构式中省略的现象。这些构式的存在表明了语言中论元表达的深层动因在本质上应归因于语用因素。
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user: 4. 结语 本文运用构式语法理论的一些指导思想，首先从句法、语义、语用三个维度综合界定中动构式，并论述了中动构式的五个典型特征及其语用解读。在此基础上，通过大量语料和实例的考察，对英汉中动构式的形式和各个构件，即：语法主语、中动词和修饰语的异同进行了详细的综合分析和对比。 形式上，英语中典型的中动构式为：NP + V + ADV，而汉语中动构式的典型结构为：NP + V- 起来 / 上去 / 着 + AP。就语法主语来说，无论英语中动构式还是汉语中动构式，一般都由中动词的受事论元做语法主语，然而与英语中动构式相比，汉语中动构式中非受事论元做主语的情况则更为普遍且类别更加多样。就中动词而言，英汉中动构式的中动词的动词义均受到中动构式义的压制而由及物动词变成派生的不及物动词，但与英语中动词不同的是，汉语中动构式要在中动词后面加“起来”、“上去”、“着”等这些显性的中动标志才能成立。英语达成动词以及一些隐含状态变化的活动动词都可以进入中动构式，但中动词的数量却极其有限，而汉语中可以做中动词的动词一般均为活动动词，且数量较多，但却鲜有达成动词做中动词的情况。就修饰语而言，英汉中动构式的修饰语均为非自主形式，但典型英语中动构式的修饰语为副词短语，而典型汉语中动构式的修饰语却是形容词短语；在特殊语境下，英语中动构式中的修饰语有时可用其他形式替代而省略，但这在汉语中动构式中却很少见。但汉语中动构式的修饰语的形式和语义都比英语中动构式的修饰语宽泛得多。因此，我们认为，汉语中动构式各个构件的多样性和复杂性是造成其相较于英语中动构式有更高能产性的根本原因。
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user: 摘 要 针对传统信息增益特征选择方法存在的选择偏向性的现象以及未考虑特征元素在不同类别间词频的问题，提出了一种混合信息增益的文本情感分析算法。通过引入逆文档频率系数、类间特征词频系数和卡方统计量系数，对文本数据进行特征选择，使得整个文档中词频信息、每个类之间的词频信息以及重要情感色彩的低频词信息得到有效利用。实验结果表明，采用混合信息增益的文本情感分析方法可以有效地提高特征选择的质量，进而提高文本情感分析的准确率，大约2%~5%。 关键词 :信息增益，特征选择，情感分析，卡方统计量，文本分类 Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 随着社交媒体的不断发展，人们对于数据分析的需求越来越大，文本情感分析正好是数据分析中的一大主流研究方向。例如：在看热点新闻时，发表相应的观点；在购物时，对产品反馈相应的评论等等。文本情感分析 [ 1 ] 是指用自然语言处理、文本挖掘、机器学习和计算机语言学等方法对带有情感色彩的主观性文本进行有效数据的挖掘，最后根据这些有效数据做出其文本的情感倾向的判断，所以情感分析也称为意见挖掘。当前，文本情感分析的两大主流方法 [ 1 ] 分别是基于词典和基于机器学习的文本情感分析，其中基于语义词典的方法则先构造情感词词典，借助词典判断情感倾向 [ 2 ] ；而基于机器学习的方法是利用机器学习 [ 3 ] 的各种分类方法来识别情感。在文本情感分析中，文本数据通常以空间向量模型 [ 4 ] (VSM)的形式表示，通过该模型，文本数据可以转换为结构化数据，用于后续的任务处理。在一般的文本数据集中，特征元素通常会达到成千上万个，如何选取有效的特征元素来描述文本数据，从而提高文本情感分析的效果，就成为分析文本情感的主要问题 [ 5 ]，特征的选择就成为了文本情感分析的重要组成部分。 在情感分析算法中，特征选择 [ 6 ] 的主要目的是为了减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合，增强对特征和特征值之间的理解以及提高模型的效率。目前常用的特征选择方法 [ 6 ] 为：信息增益(Information gain， IG)，卡方检验(Chi-squared， CHi)，文档频数(Document Frequency， DF)以及互信息(Mutual Information， MI)。其中在信息增益的方法上，郭亚维，刘晓霞等人 [ 7 ] 通过引入新的平衡因子，再结合传统的信息增益算法得到一种新的算法，虽然提高了情感分析的分类效果，但是该因子取值不能确定；李海瑞 [ 8 ] 考虑了各特征选择算法的优缺点，结合了传统信息增益方法、TF-IDF特征词权重计算方法与信息熵方法，虽然分类有一定的提高，但是在特征情感词计算上存在不足；蒲国林 [ 9 ] 针对于传统信息增益方法，并结合粗糙集的知识，提出一种新方法，主要是利用粗糙集剔除高冗余性的特征，虽然提高了情感特征提取的准确率，但是忽略了不同类别间情感词的关系，同时花费的时间相对较长；龚安等人 [ 10 ] 针对于文本语法不规则、特征稀疏的问题，设计了一种针对评论文本的多特征融合的情感分类算法，但是特征选择算法只是单纯的融合，并未区分其重要度，存在一定的局限性。 针对上述有关信息增益方法存在的局限性，本文通过引入了卡方统计量系数、逆文档频率系数以及类间频率系数，提出一种混合信息增益特征选择方法。通过相关理论分析以及实验证明，该算法能有效地利用卡方统计量信息、逆文档信息以及词频信息提高特征选择的质量，从而提高情感分类的精确度。
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user: 2. 背景知识 2.1. 信息熵 熵在信息论中是一个非常重要的概念，说明了空间中任何能量分布的均匀性，能量分布越均匀，越不确定，熵就越大。shannon [ 11 ] 在信息处理中引入了熵，并总结出了“信息熵”的概述。信息熵是指信息的量化度量，是对随机变量不确定性的度量。 设X为一个取值有限个的离散随机变量，其概率分布为： P ( X = x i ) = P i ，     i = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 (1) 则随机变量X的信息熵定义为 [ 12 ] ： H ( X ) = − ∑ i = 1 n p ( x i ) log p ( x i ) 。 (2) 设有随机变量(X， Y)，其联合分布为： P ( X = x i ， Y = y j ) = P i j ，     i ， j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n 。 (3) 通过观察在已知随机变量X的条件下随机变量Y的不确定性，在X给定条件下Y的条件概率分布的熵对X的数学期望为： H ( Y | X ) = − ∑ i = 1 n p ( x i ) ∑ i = 1 n p ( y j | x i ) log p ( y j | x i ) 。 (4) 2.2. 信息增益 根据上节信息熵与条件熵的介绍，信息增益恰好就是信息熵与条件熵的差，并表示在消除不确定性后获得的信息量，一般定义 [ 12 ] 为： IG ( Y ， X ) = H ( Y ) − H ( Y | X ) 。 (5) 在机器学习中的信息增益方法(IG)一般定义为：待分类的集合的熵H(Y)和选定某个特征的条件熵 H ( Y | X ) 之差。如果计算出来的信息增益值越大，则这个特征的选择性越好，也说明该特征项对于该类就越具有代表性。在文本分类系统中，它通过统计某个特征元素w在类别Class中出现与否的文档总数来计算特征元素w对类别Class的信息增益值，也就是系统原本的熵与固定特征w后的条件熵之差，其定义式为： IG ( w ) = H ( C ) − H ( C | w ) = − ∑ i = 1 m p ( c i ) log p ( c i ) + p ( w ) ∑ i = 1 m p ( c i | w ) log p ( c i | w )     + p ( w ¯ ) ∑ i = 1 m p ( c i | w ¯ ) log p ( c i | w ¯ ) (6) 上式中：p(c i )表示c i 类文本在语料中出现的概率，即c i 类文本数除以总的文本数；p(w)表示语料库中包含特征元素w的文本概率，即包含特征元素w的文本数除以总的文本数； p ( c i | w ) 表示文本包含特征元素w时属于c i 类文本的条件概率，即包含特征元素w且属于c i 类文本数除以包含特征元素w的文本数； p ( w ¯ ) 表示语料中不包含特征元素w的文本概率，即不包含特征元素w的文本数除以总的文本数； p ( c i | w ¯ ) 表示文本不包含特征元素w时属于c i 类的条件概率，即不包含特征元素w且属于c i 类文本数除以不包含特征w的文本数；m为类别数。 2.3. 卡方统计量 在文本情感分析中，卡方统计量也经常被用来特征选择，基本思想 [ 13 ] 是通过观察实际值和理论值的偏差程度来确定理论的有效性，并度量特征元素w和类c间的独立性。设w为特征元素，包含w且属于类c的文档数，记为A；包含w但是不属于类c的文档数，记为B；不包含w且属于类c的文档数，记为C；不包含w且不属于类c的文档数，记为D。基本元素如表1所示： Table 1 Basic element setting 类别 属于C类 不属于C类 总数 包含特征t A B A + B 不包含特征t C D C + D 总数 A + C B + D A + B + C + D = N 表1. 基础元素设置 特征元素w与类别c的卡方统计量一般定义形式如下式(7)所示 [ 14 ] ： χ 2 ( w ， c ) = N ( A D − B C ) 2 ( A + C ) ( B + D ) ( A + B ) ( C + D ) (7) 其中： χ 2 ( w ， c ) 值越大，表示特征元素w与类别c相关程度越强。当 χ 2 ( w ， c ) = 0 时，特征元素w中不包含任何与类别c相关的信息。在式(7)中，A + C项表示属于c类的文档总数，B + D项表示不属于c类的文档总数。给定一个训练集和类别，在特征选择中只需考虑特征项在某个特定类别中的卡方值大小顺序，无需考虑具体的值，那么对于同一类的特征项来说，相关性没有影响，因此式(7)可以继续简化，简化后的表示形式 [ 13 ] 如下式(8)所示： χ 2 ( w ， c ) = ( A D − B C ) 2 ( A + B ) ( C + D ) 。 (8)
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user: 3. 基于混合信息增益的文本情感分析方法 一般采用传统的信息增益特征选择算法的情感分析过程为：首先对文本数据进行传统的信息增益特征选择时，然后按照计算得到的信息增益值从大到小排序，根据维度的选取需求，选取其中较大的前n项值所对应的特征元素进行文本的向量的表示，最后选择合适的分类方法进行分类器的训练，最终利用得到的分类器进行预测。 根据上述的1到6式，并结合传统信息增益特征选择算的情感分析过程，可以看出基于传统信息增益算法的整个计算过程只是考虑了特征对整体分类器的影响，并未考虑特征所属的某个类别对整体的影响，是一种“全局”的特征选择算法；如果有的特征对于某一类别的识别度特别高，但是对于其他类别没有什么识别度给分类带来的有效信息则偏少，故此引入类间词频信息系数 α 来进行优化。类间词频信 息表示词条t在属于某一类class中文档d中出现的频率。假定特征词集合为Word，且为 { w 1 ， w 2 ， w 3 ， ⋯ ， w n } ，语料集合中类别为 C l a s s j ( 1 < j < m ) 的文本数有 d o c j 1 ， d o c j 2 ， ⋯ ， d o c j N j ，N j 为c j 类的文档总数，特征 w i ( 1 < i < n ) 在文本 d o c j k ( 1 < k < N j ) 中出现的频度为 t f j k ( w i ) 。由于同一个词语在长文件里可能会比短文 件有更高的词数 [ 15 ]，这里采用对每个特征词的词频进行归一化处理，则特征词w j 在类别class i 中出现的频度 α 表示为： α = ∑ k = 1 N j t f j k ( w i ) ∑ i = 1 n ∑ j = 1 m ∑ k = 1 N j t f j k ( w i ) 。 (9) 引入类间词频系数避免了传统信息增益没有重视到自身出现某一类文档中的次数的问题，然而，仅使用特征词的频率就会导致一些少的特征元素具有很高的 α 值，如“你”和“是”等词，但这些词并不实际意义。通常情况下，如果特征元素出现在越多的文档中，特征元素对文档的影响较小，那么特征元素区分文档的能力相对较弱。因此，为了增加特征元素的影响力，选出更具代表性的某一类特征元素，故此引入逆文档频率系数 β [ 16 ] 进行调节，从而解决该问题。逆向文件频率(inverse document frequency， IDF)是一个词语普遍重要性的度量。某一特定词语的IDF，可以由总文件数目除以包含该词语之文件的数目，再将得到的商取对数得到。逆文档频率系数 β 的定义形式为： β = log N f ( w i ) + 1 (10) 其中：N为训练集中文档的总数，f(w i )为包含特征元素w i 的文本数，分母后加上1，是为了确保分母不为0，以保证系数的有效性。通过引入逆文档频率系数，可以降低一些常见词作为特征元素对于最终分类的影响，提高特征选择的质量。 在分析信息增益算式时，不难发现此特征选择方法没有负相关性但是它存在一定的偏向性问题。简单来说：在数据样本分布与特征词分布不均匀时，大多数特征词在特定的类别中是不会出现的，此时信息增益值主要由式(6)中特征词不出现情况下的那部分值所决定。这样会使在一个类别中出现次数少然而在其它类中经常出现的特征词被筛选出来，而不倾向于选取在一个类别中出现次数较多而在其它类中出现次数较少的更具代表性的特征词，最终导致信息增益特征选择方法的效果大大降低 [ 17 ] ；如果该特征的每个取值下的样本数非常少且特征词为主要情感词，则会对情感分析结果产生巨大的影响，从而大大减少了情感分类的准确率；故此可以引入2.3节中的卡方统计量系数来进行优化，其式如下： χ 2 ( w ， c ) = ( A D − B C ) 2 ( A + B ) ( C + D ) 。 由于在某个特征的每个取值下的样本数非常少的情况下，传统的信息增益一般偏向于取值较多的特征，而忽略一些取值较少的特征，这样就会导致不良的特征选择的效果；但是由于卡方校验存在“低频词偏袒”的特征，恰巧对信息增益偏向性的问题有一定的帮助；同时为了区分情感特征词与普通的特征词，在选择特征词时，对于特征情感词赋予一定的权重参数b来进行调节。 通过对于传统的信息增益特征选择算法的不足，综合上述三个方面的考虑，得到一个混合的信息增益的文本情感分析方法。这种方法的目的是选择出集中出现在某一特定类、并且在该类别中每篇文档中具有代表性的情感特征词。其计算式如下： HIG = IG × ( b y + 1 ) ( a χ 2 + ( 1 − a ) α β ) (11) 其中：a、b都为相应的权重系数，且 0 ≤ a ， b ≤ 1 ，y取值为0和1，当特征词为情感词时，y为1，不为情感词时，则为0。 在改进的方法中，引入类间频度和逆文档频率测试指标使得计算的信息增益值考虑了词频对特征元素预测能力的影响，更加准确地反映了特征元素分布的比例情况，也使得那部分集中出现在某类文档中而且在该类文档中分布均匀的特征元素获得更高的权重；引入卡方统计量系数，使得低频情感词也得到了有效地利用，这也纠正了一个问题，即传统方法中错误地提高了在一个类别中出现次数不多而在其他类别中经常出现的特征元素的权重的问题。
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user: 4. 实验结果分析 本文实验分别采用来自于中国科学院院士谭松波教授的酒店管理评论语料集以及汽车销售评论语料集来进行实验，数据语料集总共8000条评论数据，其中积极评论为4000条，消极评论为4000条。本文分别采用信息增益，卡方统计量以及混合信息增益3种不同的特征选择方法，并计算各自的准确率、召回率和F1值。 4.1. 实验评价标准 实验实在Inter(R)Core(TM)i7-7500U CPU @ 2.70GHz 2.90GHz，内存12 G，硬盘120 G和win10操作系统下进行的，使用python语句编程。为验证算法的有效性，并采用交叉实验的方式，将评论数据中的80%作为训练集，其余20%作为测试集。在文本情感分类中普遍使用的评价标准有准确率、召回率以及F1值，其中精确率是针对我们预测结果而言的，它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本；召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了；F1值是是统计学中用来衡量二分类模型精确度的一种指标。三种评价标准具体定义式如下： P = T P T P + F P (12) R = T P T P + T N (13) F 1 = 2 × P × R P + R (14) 其中，TP表示被分类器正确分类的正例数据，TN表示被分类器正确分类的负例数据，FP表示被错误地标记为正例数据的负例数据，FN表示被错误地标记为负例数据的正例数据。 4.2. 实验步骤 1) 对数据集进行预处理，对其进行标注，将正负文档进行合并，并对其进行jieba分词和去停用词处理。 2) 在分好词的基础上，对其分别进行信息增益(IG)、卡方统计量(CHI)以及混合信息增益(HIG)方法的特征选择。 3) 对于第(2)步结果接着进行特征项表示，运用词袋模型(BOW)进行文本特征表示；并将文档转换为向量，然后对其进行计算分析；其中词袋模型Bag-of-words (简称BoW)是一种从文本中提取特征的方法，用于从文档中提取特征，并进行表示。 4) 采用支持向量机的分类方法对训练样本集进行训练以及测试，并对三种特征选择方法实验结果进行分析对比。 4.3. 实验结果 本文采用信息增益、卡方统计量、混合信息增益三种不同的特征选择方式，以及支持向量机的分类算法，确定算法的权重系数，并计算准确率、召回率、F1值。实验结果如表2所示。然而在此算法中，如何确定算法的权重系数极为关键，往往不同的权重系数会导致特征选择出现极大的差距。经过多次实验发现，当a = 0.2和b = 0.4，情感分类效果最佳。从表2可看出，本文所提出的混合信息增益特征选择方法相对于信息增益，卡方校验特征选择方法在不同维度下情感分类的准确率P、召回率R和F1值均有所提高。 Table 2 Comparison of classification results of three feature selection method 特征维数 IG HIG CHI P R F1 P R F1 P R F1 1000 0.75 0.78 0.76 0.79 0.82 0.80 0.72 0.80 0.76 2000 0.83 0.86 0.84 0.86 0.89 0.87 0.82 0.83 0.82 2500 0.88 0.89 0.88 0.89 0.92 0.90 0.87 0.88 0.89 3000 0.88 0.89 0.88 0.89 0.92 0.90 0.87 0.88 0.89 表2. 三种特征选择方法的分类结果比较 由上表的计算可知，基于混合信息增益的特征选择方法相比于其它两种传统方法在不同维度下分类准确率、召回率和F1值均有所提高。图1到3分别为在不同维度下的准确率、召回率和F1值的文本情感分类评估情况。从图1中可以看出，HIG方法的分类准确率远高于其他2种特征选择方法。图2显示，在特征维数为2500时，HIG方法的召回率最高，当特征维数超过一定数值时，召回率逐渐减少，但是召回率总体大于0.85，相对其他特征选择方法要高。从图3中可以看出，HIG的F1值远高于其他2种特征选择方法，这说明HIG方法能够提取高质量的特征词，有效区分2个类别的文本，提高文本情感分类的准确度。 图1. 不同维度下三种特征选择方法分类的准确率对比 图2. 不同维度下三种特征选择方法分类的召回率对比 图3. 不同维度下三种特征选择方法分类的F1值对比
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user: 5. 结束语 本文在分析传统信息增益特征选择方法的基础上，提出一种基于混合信息增益的特征选择方法，通过引入词频系数、逆文档频率系数以及卡方统计量系数来优化算法，最终实现文本情感分类。从实验结果可看出，本文提出方法在情感分类方面明显优于其它两类特征选择方法。下一步可将本文方法用于分析不同领域的评论语料，提高其在不同类型语料下的分类准确率。
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user: 摘 要 近年来，针对日益严重的网络服务失败，进行补救是企业面临的迫切需要解决的问题。鉴于顾客在网络服务补救中的重要作用，学者们开始关注顾客参与对网络服务补救的影响。本文基于感知公平的视角，构建了顾客参与对企业补救措施和网络服务补救满意度之间关系的调节作用和影响机制的模型。本文通过网络调查和线下调查相结合的方式进行实证研究。结果显示：顾客参与和企业的补救措施都通过感知公平影响了服务补救满意度；顾客参与调节了补救措施和感知公平之间的关系；当企业采取物质补偿、响应性和道歉的措施时，顾客参与水平高；当企业采取沟通和反馈的措施时，顾客参与水平低。本文研究结果表明企业应针对不同补救措施引导不同的顾客参与水平，且应在服务补救过程中提升顾客的感知公平水平。 关键词 :顾客参与，感知公平，服务补救措施，服务补救满意度 Copyright © 2020 by author(s) and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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user: 1. 引言 近年来，我国网络零售业发展迅速。根据中国电子商务研究中心发布的报告，2018年上半年中国网络零售市场交易规模达4.08万亿元，同比增长30.1%。然而，快速发展的电子商务也给企业带来了严重的网络服务失败问题。国家工商总局公布的数据显示，2017年全国工商行政管理机关共受理网络购物类投诉68.57万件，同比增长184.4%。随着网络媒介的发展，传播的速度和效率的快速提升，网络服务失败给企业带来的影响更加严重。在网络服务问题日益严重的情况下，企业如何才能有效地进行网络服务补救？这成为现在我国企业迫切需要解决的重要现实问题。 基于此，学者们开始重视探究企业的补救措施如何才能发挥作用。主要从两个方面进行探究，一是探究哪些因素影响了企业的补救措施对顾客满意度的影响，如服务失败的严重程度 [ 1 ] [ 2 ]、不同的补救措施 [ 3 ] [ 4 ]、服务失败的归因 [ 5 ] [ 6 ]、情绪 [ 7 ]、关系质量 [ 8 ] 等；二是探究企业的补救措施发生作用的内在机制，如感知公平 [ 9 ] [ 10 ]、消极情绪 [ 8 ] [ 11 ] 等。 然而，这些研究主要是从企业的角度来进行探究的，顾客的角色是被动的。而网络时代的顾客是见多识广的、联系紧密的、独立自主的和积极主动的 [ 12 ]。借助互联网，顾客之间的联系越来越紧密，顾客也越来越多地融入到与生产者的对话当中，并逐渐掌握了主动权 [ 13 ]。顾客的这些特征也体现到网络服务补救的活动中来。顾客越来越多地参与进网络服务补救的活动中来，对网络服务补救产生越来越重要的影响。基于此，学者们开始关注顾客参与对网络服务补救效果的影响。学者们主要探究了顾客参与服务补救对重购意愿 [ 14 ] [ 15 ]、补救满意度 [ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]、口碑传播 [ 21 ] [ 22 ] 等方面的影响。然而，这些研究仍然没有系统地对顾客参与服务补救时发生作用的条件和发生作用的机制进行研究。 顾客参与会影响其对企业补救措施的评价过程，从而影响满意度。感知公平是这个评价过程中的重要一环。公平理论认为顾客对服务补救措施公平性评价越高，满意度也就越高。公平有两层含义，一是服务补救措施能否弥补服务失误给顾客带来的损失，二是与别人相比，自己所得到的补救措施是否公平。本文认为，顾客参与程度越高，越能影响其对公平的感知，从而影响服务补救满意度。本文以公平理论为基础，探究顾客参与对企业补救措施对补救满意度的影响及影响机制。
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user: 2. 文献综述与研究假设 2.1. 补救措施与感知公平 在网络服务失败后，企业需要进行服务补救才能挽救企业声誉，保留顾客。企业对顾客的服务补救措施主要包括：物质补偿、道歉、主动性、响应速度、解释、问题解决等 [ 9 ] [ 23 ] [ 24 ] [ 25 ]。应当注意到，不同补救措施会产生不同的补救效果。公平理论认为这是因为不同的补救措施激活了不同的感知公平的维度而导致的。 感知公平的概念在公平理论中详细进行了阐述。公平理论认为在服务过程中，顾客通常会进行付出与得到的比较，当认为自己体验到的服务质量能够弥补服务价格付出时，这样的结果才是公平的 [ 26 ]。服务补救的各个环节中都存在着对公平的感知 [ 9 ]。Tax等(1998)指出，公平理论已成为服务补救领域的重要理论基础，为研究服务补救提供了重要的理论支撑 [ 27 ]。 目前大多数学者认为感知公平包含结果公平、程序公平和互动公平。结果公平指顾客在补救过程中所得到的补偿；程序公平指解决问题的过程中规范的政策和影响补救结果的结构性考虑(如过程、制度)；互动公平指服务提供商解决服务问题的方式和礼貌，以及双方在细节方面的交互作用 [ 28 ]。然而，在网络服务中，近年来有学者认为感知公平的维度应该再加上信息公平这个维度。Greenberg (1993) [ 29 ] 和Konovsky (2000) [ 30 ] 认为信息公平是指是否准确及时地给当事人传达了应有的信息，以及是否给予当事人一定的解释或者合理的理由。本文由于探究的是网络服务补救的问题，因此本文测量的感知公平包括4个维度：结果公平、程序公平、互动公平和信息公平。 应当注意到，不同的补救措施可能激活的是感知公平的不同维度 [ 9 ] [ 31 ]。在这方面的研究中，比较典型的是Smith等(1999)的研究(见图1)。正如图1所示，该研究表明物质补偿激活了个体的结果公平感知；响应速度激活了个体的程序公平感知；道歉和补救主动性激活了个体的交互公平感知 [ 9 ]。后人的许多研究都借鉴了该模型。本文也将以此模型为基础，来探究顾客参与在服务补救过程中的作用。只是本文的感知公平增加了信息公平这个维度。同时为了对应感知公平的四个维度，本文选取了企业在补救过程中常采用的五种措施：物质补偿、响应速度、沟通、道歉和反馈(见图2)。 2.2. 顾客参与的调节作用 本文认为在网络服务补救中，企业的补救措施通过感知公平影响了服务补救满意度。顾客参与对服务补救效果的影响首先体现在顾客参与调节了服务补救措施和感知公平之间的关系。为了使服务补救产生更好的效果，需要企业和顾客双方的共同参与。服务补救中的顾客参与是指顾客在解决服务问题过程中参与服务补救的方式和程度 [ 32 ]。顾客参与服务补救过程中需要投入的体力、精神、智力等行为。顾客在参与过程中，会关注是否能够互惠及解决相关问题，并通过比较其投入与回报比率，以此来确定自己是否受到了公平的待遇 [ 33 ]。因此，顾客参与会正向影响顾客感知公平的认知。具体来说，顾客参与补救过程中，通过与企业人员的互动沟通(增加互动公平感知)，提供必要的信息和解释(增加信息公平感知)，了解企业关于服务补救的政策和流程等(增加程序公平感知)，对补救结果有更理性的认识(增加结果公平感知)，从而提升顾客的感知公平水平。 图1. 感知公平在补救措施和补救结果中的中介作用 图2. 本文的研究模型 前人的大量研究已经表明，不同的补救措施将影响不同维度的感知公平。结合前人的研究，本文认为，物质补偿将影响顾客的结果公平感知；响应速度影响顾客的程序公平感知；沟通和道歉影响顾客的互动公平感知；反馈影响顾客的信息公平感知。正如前文所述，顾客参与将影响顾客的感知公平。因而，补救措施和感知公平之间的关系将受到顾客参与的调节作用。因此，本文提出如下假设： H1：企业的补救措施对顾客感知公平的影响受到顾客参与的调节作用。 H1a：物质补偿对结果公平的正向影响受到顾客参与的调节作用；即顾客参与水平越高，企业的物质补偿对消费者结果公平感知的影响越大。 H1b：响应性对程序公平的正向影响受到顾客参与的调节作用；即顾客参与水平越高，企业的响应性对消费者程序公平感知的影响越大。 H1c：沟通对互动公平的正向影响受到顾客参与的调节作用；即顾客参与水平越高，企业的沟通对消费者互动公平感知的影响越大。 H1d：道歉对互动公平的正向影响受到顾客参与的调节作用；即顾客参与水平越高，企业的道歉对消费者互动公平感知的影响越大。 H1e：反馈对信息公平的正向影响受到顾客参与的调节作用；即顾客参与水平越高，企业的反馈对消费者信息公平感知的影响越大。 2.3. 顾客参与对补救满意度的作用机制 顾客参与还可直接或间接对服务补救效果产生影响。大多数文献认为顾客参与会提升顾客满意度。顾客参与既可能直接影响顾客满意度 [ 20 ] [ 34 ] ；也可能通过顾客体验价值 [ 35 ]、服务质量 [ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]、感知公平 [ 33 ] 等间接对顾客满意度产生影响。 顾客参与包括顾客在生产和传递过程中投入的体力、精神、智力等行为，需要顾客与企业的进行信息分享、合作和互动。在这个过程中，顾客的投入不不参与时增加了许多，由于自我服务偏见，顾客感知会被放大，对公平的感知更敏感。因此，顾客参与会提升顾客对感知公平水平。而正如前文所述，感知公平会直接影响服务补救满意度。基于此，本文认为顾客参与通过影响顾客的感知公平，从而影响服务补救满意度。因此，本文提出如下假设： H2：顾客参与通过感知公平正向影响顾客的服务补救满意度。 H2a：顾客参与通过结果公平正向影响顾客的服务补救满意度。 H2b：顾客参与通过程序公平正向影响顾客的服务补救满意度。 H2c：顾客参与通过互动公平正向影响顾客的服务补救满意度。 H2d：顾客参与通过信息公平正向影响顾客的服务补救满意度。 2.4. 研究模型和研究假设 综合起来，本文的研究模型如图1所述。企业的服务补救措施通过提升顾客的感知公平水平，从而提升顾客的服务补救满意度。在这个过程中，顾客参与既可以调节补救措施和感知公平之间的关系，也可以通过提升顾客的感知公平从而影响服务补救满意度。本文将通过实证研究来验证改模型。