Relevance Theory Lecture 12. Relevance Theory 交际研究的对象是交际的概念、内容、 性质、功能、方法和交际行为、交际参 加者之间的关系等的认识和阐述。 20 世 纪 70 年代末以来, Sperber & Wilson 把认 知与交际结合起来,于 1986.

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1 为了更好的揭示随机现象的规律性并 利用数学工具描述其规律, 有必要引入随 机变量来描述随机试验的不同结果 例 电话总机某段时间内接到的电话次数, 可用一个变量 X 来描述 例 检测一件产品可能出现的两个结果, 也可以用一个变量来描述 第五章 随机变量及其分布函数.
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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第三十八讲 ) 离散数学. 第八章 格与布尔代数 §8.1 引 言 在第一章中我们介绍了关于集 合的理论。如果将 ρ ( S )看做 是集合 S 的所有子集组成的集合, 于是, ρ ( S )中两个集合的并 集 A ∪ B ,两个集合的交集.
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第二章 随机变量及其分布 第一节 随机变量及其分布函数 一、随机变量 用数量来表示试验的基本事件 定义 1 设试验 的基本空间为 , ,如果对试验 的每一个基 本事件 ,规定一个实数记作 与之对应,这样就得到一个定义在基本空 间 上的一个单值实函数 ,称变量 为随机变量. 随机变量常用字母 、 、 等表示.或用.
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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第三十九讲 ) 离散数学. 例 设 S 是一个集合, ρ ( S )是 S 的幂集合,集合 的交( ∩ ),并(∪)是 ρ ( S )上的两个代数运算, 于是,( ρ ( S ), ∩ ,∪) 是一个格。而由例 知.
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主讲教师:陈殿友 总课时: 124 第十一讲 极限的运算法则. 第一章 二、 极限的四则运算法则 三、 复合函数的极限运算法则 一 、无穷小运算法则 机动 目录 上页 下页 返回 结束 §5 极限运算法则.
在发明中学习 线性代数 概念的引入 李尚志 中国科学技术大学. 随风潜入夜 : 知识的引入 之一、线性方程组的解法 加减消去法  方程的线性组合  原方程组的解是新方程的解 是否有 “ 增根 ” ?  互为线性组合 : 等价变形  初等变换  高斯消去法.
§2.2 一元线性回归模型的参数估计 一、一元线性回归模型的基本假设 二、参数的普通最小二乘估计( OLS ) 三、参数估计的最大或然法 (ML) 四、最小二乘估计量的性质 五、参数估计量的概率分布及随机干 扰项方差的估计.
第一节 相图基本知识 1 三元相图的主要特点 (1)是立体图形,主要由曲面构成; (2)可发生四相平衡转变; (3)一、二、三相区为一空间。
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吉林大学远程教育课件 主讲人 : 杨凤杰学 时: 64 ( 第五十三讲 ) 离散数学. 定义 设 G= ( V , T , S , P ) 是一个语法结构,由 G 产生的语言 (或者说 G 的语言)是由初始状态 S 演绎出来的所有终止符的集合, 记为 L ( G ) ={w  T *
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§8-3 电 场 强 度 一、电场 近代物理证明:电场是一种物质。它具有能量、 动量、质量。 电荷 电场 电荷 电场对外的表现 : 1) 电场中的电荷要受到电场力的作用 ; 2) 电场力可移动电荷作功.
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Department of Mathematics 第二章 解析函数 第一节 解析函数的概念 与 C-R 条件 第二节 初等解析函数 第三节 初等多值函数.
首 页 首 页 上一页 下一页 本讲内容本讲内容 视图,剖视图(Ⅰ) 复习: P107 ~ P115 作业: P48(6-2,6-4), P49( 去 6-6) P50, P51(6-13), P52 P50, P51(6-13), P52 P53 (6-18,6-20) P53 (6-18,6-20)
1-4 节习题课 山东省淄博第一中学 物理组 阚方海. 2 、位移公式: 1 、速度公式: v = v 0 +at 匀变速直线运动规律: 4 、平均速度: 匀变速直线运动 矢量式 要规定正方向 统一单位 五个量知道了三 个量,就能求出 其余两个量 3 、位移与速度关系:
《 UML 分析与设计》 交互概述图 授课人:唐一韬. 知 识 图 谱知 识 图 谱知 识 图 谱知 识 图 谱.
1 、如果 x + 5 > 4 ,那么两边都 可得 x >- 1 2 、在- 3y >- 4 的两边都乘以 7 可得 3 、在不等式 — x≤5 的两边都乘以- 1 可得 4 、将- 7x — 6 < 8 移项可得 。 5 、将 5 + a >- 2 a 移项可得 。 6 、将- 8x < 0.
项目七: PLC 功能指令应用 带进位循环左移指令 XXXXX. 项目七: PLC 功能指令应用 FX2 系列可编程控制器移位控制指令有移位、循环移位、字移位 及先进先出 FIFO 指令等 10 条指令。 带进位循环右移指令 RCR 带进位循环左移指令 RCL 字右移位指令 WSFR 先入先出读出指令.
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目录 上页 下页 返回 结束 二、无界函数反常积分的审敛法 * 第五节 反常积分 无穷限的反常积分 无界函数的反常积分 一、无穷限反常积分的审敛法 反常积分的审敛法  函数 第五章 第五章.
§7.2 估计量的评价标准 上一节我们看到,对于总体 X 的同一个 未知参数,由于采用的估计方法不同,可 能会产生多个不同的估计量.这就提出一 个问题,当总体的一个参数存在不同的估 计量时,究竟采用哪一个好呢?或者说怎 样评价一个估计量的统计性能呢?下面给 出几个常用的评价准则. 一.无偏性.
义务教育教科书 数 学(一年级上册) 简 介. 1. 加强了准备性(主要体现在第一、二单元)  把实验教材的第一、二单元合并为 “ 准备课 ” 。  将 “ 位置 ” 由一年级下册提前到一年级上册。 一、内容变动 2. 降低了难度(主要体现在第四、七单元)  平面、立体图形的认识分散编排。 
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Relevance Theory Lecture 12

Relevance Theory 交际研究的对象是交际的概念、内容、 性质、功能、方法和交际行为、交际参 加者之间的关系等的认识和阐述。 20 世 纪 70 年代末以来, Sperber & Wilson 把认 知与交际结合起来,于 1986 年提出关联 理论。

Relevance Theory 关联理论把交际活动归属于认知活动, 对这种认知活动的解释实际上是对交际 者所处的认知环境的认识。交际是否成 功取决于交际者对认知环境是否能够明 白和相互明白。 关联理论把认知环境定义为 “ 交际者共处 的世界 ” ,即交际双方在某时、某地关于 某事所说的话或所做的事。

Relevance Theory 在关联理论里,交际过程中寻找关联主 要是对三种信息的分析和利用:旧信息、 新信息和关联信息。旧信息是交际理解 的前提,新信息在旧信息的基础上经过 推理而以理解。关联信息起着加快交际 理解速度的作用。

Relevance Theory 各种信息总是比另一些信息更能引起交 际者的注意,而交际者总是最先理解和 处理引起他注意的信息。关联理论把交 际者所面对的信息中各种信息之间的关 系,以及这些信息和对交际者阐述的作 用之间所存在的关系,称作关联关系。

Relevance Theory 解释靠推理,推理就是找关联。听话人 所处的语境不同,在交际中的地位和作 用就不同,他所见的和所想的就不同。 关联理论首先肯定交际的明示行为后面 一般都有意图。

Relevance Theory 说话人总是在遵守关联原则,努力把话 说得切题,不说与话题无关的话,尽量 不用听话人难以理解的语言。 关联原则区分了说话人的两种意图:信 息意图和交际意图。信息意图指的是话 语的字面意义。交际意图指话语背后的 意思。

Relevance Theory 说话人总是在遵守关联原则,努力把话 说得切题,不说与话题无关的话,尽量 不用听话人难以理解的语言。 关联原则区分了说话人的两种意图:信 息意图和交际意图。信息意图指的是话 语的字面意义。交际意图指话语背后的 意思。

Relevance Theory 交际的成功必须依靠关联:说话人明示 和听话人推理。说话人通过明示行为呈 现意图,为听话人提供必要的推理依据, 听话人按说话人的明示行为进行推理。

交际模式的重新认定 Sperber 和 Wilson 认为语言交际过程是一 种认知-推理-互明的过程,是基本的, 而编码-解码-互知的过程是从属的。 交际双方能达到默契的配合是由于有一 个最佳的认知模式-关联性。

交际模式的重新认定 例如: (1) A: Can Mary type? B: She used to be an office secretary. (2) A: Do you want some coffee? B: Coffee would keep me awake. (3) A: Let ’ s go to the movie tonight. B: I have to study for the exam.

交际模式的重新认定 上面几例的回答单靠语言解码是不够的,需要 认知推理,必须与一定的语境假设项结合进行 演绎推理,才能找出 B 的确切含义,否则无法 理解。 Sperber 和 Wilson 认为语言交际过程是一个明示 -推理( ostensive — inferential )过程,说话 人用明白无误的明说 (explicature) 表达自己的 意图,而听话人则从说话人明示的信息中推断 说话人暗含的意图。

An assumption is relevant in a context if and only if it has some contextual effect in that context. An assumption is relevant in a context to the extent that its contextual effects in this context are large. An assumption is relevant in a context to the extend that the effort required to process it in this context is small.

An assumption is relevant to an individual at a given time if and only if it is relevant in one or more contexts accessible to that individual at that time. An assumption is relevant to an individual to the extent that the contextual effects achieved when it is optimally processed are large. An assumption is relevant to an individual to the extend that the effort required to process it optimally is small.