表示速度快的成语十篇

表示速度快的成语篇1

意大利语起源于通俗拉丁语(LatinoVoLgare)，开始阶段只限于口头语言，随着政治和经济的发展，地位不断上升，并逐渐用于书面表达。意大利语共有二十一个字母，其中五个元音字母，即：a、e、o、u十六个辅音字母分别是：b、c、d、f、g、h、l、m、n、p、q、r、s、l、v、z其中h是不发音的。除此之外，还有五个外来字母，即：j、k、w、x、y主要用于外来词的音译(如人名、地名等)。意大利语的单词是由元音和辅音组合成音节，再由音节组合成单词，单词多以元音字母结尾，读起来琅琅上口。

十八世纪初以来，乐谱中逐渐使用意大利语，直至现在，意大利语已经成为世界各国音乐家们通用的音乐语言。音乐术语中的意大利语是成功开启乐谱的钥匙之一，如何合理有效地利用它来为我们的演奏服务，这给音乐爱好者们提出了一个崭新的课题。学好意大利语的关键是掌握好意大利语的单词结构并熟谙其语言规律。本文主要探讨音乐术语中出现的意大利语的语言规律以及速度术语、力度术语和表情术语的含义，从而达到正确理解乐谱中出现的意大利语的目的。

一、音乐术语中意大利语的语言规律

1.关于大写字母和小写字母。在意大利语中。文章的开始和固有名词是用大写字母拼写而成。音乐术语中的意大利语。只有省略记号(D. S.D. C)29,23和一些缩写(B.C.C. B.V)12,16,109是全部用大写字母拼写而成，除此之外均为小写。

2.关于重音记号。乐谱中常会看到一些带有重音的记号，例如：在元音字母a、i、u、e、o的五个字母中，带重音记号的色等同于英语中的be动词，相当于“是”；不带重音记号的e等同于英语中的and相当于“和”(例如：dolce e cantabile 柔和且歌唱的；malinconia e misterioso　郁和神秘的)。有重音与无重音记号的字母看似相同，但意思完全不同，因此，看谱时对重音记号一定要正确地加以区别。

3.关于略写。在乐谱中经常会看到一些省略的单词，以a字母为例，现将常见的词汇整理如下：accel(Accele rando渐快),ad Iib(ad libi tum任意的)，affett(affettuoso 柔情的)，affrett(affrettando 急速的),agit(agitato 激动地)aI Ioc(aI Ioco在原位置)，all'ott(aII'ottava高八度演奏)，anim (animato 有精神的，活跃的速度)，arp(arpeggio用琶音演奏)，a temp(a tempo原来的速度)。对于演奏者来说，熟练地理解常见的省略单词的意义。将会更好地把握住作曲家的思想脉络。以达到更完美地进行演奏的目的。

4.关于结尾词。一些单词的结尾词有一定的规律，现归纳如下：(a)词尾-ando和-endo表示渐渐地会，是动词的词尾are变为ando和ere变为eodo的结果。例：原形accelerare变为accelerandof速度渐渐增快)，原形crescere变为crescendo(渐渐增强)，(b)词尾-anle或-ente表示动词的现代分词。例：giuocante (嬉戏的)，giochevolmente (快乐的)，(c)词尾-ato、-ito和-uto表示“在~的状态中”的动词过去分词形式。例：staccato(跳音)，sentito(深厚的表情)，tenuto(延长)，(d)词尾-etto或者-ino表示变弱或者变小。例：andantino比andante稍慢，largo 比largetto更宽广。

5.关于最高级。用-isslmo的结尾词和用molto　ll plu或assal的前置词来表示最高级。例：fortissimo 是forte的最高级；lagatissimo是legato的最高级molto forte等同于il piu forte也等同于fortissimo;molto piano等同于iI piu piano也等同于ptantsstmo;assat forte等同于molto forte也等同于fortissimo;assai pitano则等同于pianissimo值得注意的是：在意大利语中，最高级是极其自由使用的但il piu 使用的频率并不是很多。

6.关于比较级。用piu(更加)或者meno(少些、减少)来表示比较级。例：piu forte表示比前面加强piu pitano表示比前面更弱piu lento表示比前面更慢 menoforte表示比前面稍弱meno pitano表示比前面更弱meno mosso表示比前面少快些。

7.关予前置词。在乐谱中使用的前置词主要有以下五种：(a)前置词"a"相当于“到”例：aI fine(到最后)，aIIa marcia(按照进行曲演奏)(b)前置词"con"相当于“用”例如：在谱例中cogli、COl、col、coil或者celia都是con(和、与)加上一个冠词而成的字。例：colcanto(用主题)(c)前置词"da"相当于“从”例：da capo(从开始再弹一遍)dal segno(回到有记号的地方再弹一遍)(d)前置词"in"相当于“在～中，按照～的风格”例：in fretta(在急速中)(e)前置词"senza"相当于“没有”例：senza ritardando(不放慢速度)。

8.关于否定词"non"相当于英语中的"not"表示一般的否定。例：allegro manon troppo等同于英语中的allegro but not(so)much(快，但不是太快)另外，poco与un poco相当于英语中的a little(一点儿)unpoco rit等同于a little rit(速度稍变慢)。

了解了意大利语的上述规律，对于快速地辨别单词的意义，正确地进行演奏起到了事半功倍的作用。

二、音乐术语中常见的速度术语、力度术语和表情术语

音乐术语中常见的意大利语可以分为速度术语、力度术语和表情术语三类，对于它们的正确理解也应引起相应的重视，以下从这三方面进行浅析。

1.音乐术语中的速度术语。原意为速度的术语只有presto(急速的)和lento(缓 慢的)两个单词，多数速度术语取材于日常生活中的词语。就速度(tempo)而言，由慢至快大致为：grave(缓慢、庄严地)。每拍40-44;largo(广阔的)。每拍44-5;lento(缓慢的)。每拍50-54,adagio(从容的，慢慢的)，每拍54-58;larghetto比largo稍快，每拍58-63;adagietto比adagio稍快，每拍63-69;andante(步行着的、流动的行板)，每拍69-76;andantino比andante稍快，每拍76-84;maestoso(高贵庄严的)。每拍84-92;moderato(中等速度的中板)，每拍92-104;alleg retto比alleg ro稍慢。每拍104-116;animato(活跃的)，每拍116-126;aIIegro(快板)，每拍126―138;assaialleg ro(非常快的快板)，每拍138-152;vivace(活跃的、生动的快板)，每拍152-176;presto(急速的)，每拍176-200;prestissimo(极急速的)，每拍200-208。

另外，就ternpo而言，有以下几种写法：tempo Drimo表示按照曲子最早的速度，intempo表示按照一定的速度，a ternpo表示原来的速度，I'iistesso tempo表示同前面一样的速度，它们在语意上有所区别，应加以注意。

因此，精准地理解每一个速度术语，对乐曲的速度进行很好地控制。将会树立起正确的速度概念，把握好乐曲的风格，就会“胸有成竹，弹而不乱”。

2.音乐术语中的力度术语。常见的力度术语中，首先音量由轻到强分别为：PPPP―PPP―PP―P―mp―mf―f―ff―fff―ffff，但同时值得注意的是。即使是同样的"p"和"f"在标有dolce(柔和的)与agitato(激动、不安的)的乐段中存在着不同的表现。因此，在演绎力度术语时，应该先看乐曲或乐段提示出的表情术语。在该表情术语的范围内去演绎所要表现的力度术语，这样的演奏就能更正确地反映作曲家的思想。其次，对于力度术语cresc(渐强)和dim(渐弱)，要注意正确理解。并非在标有cresc的地方就已经意味着高潮，事实上它只是渐强的开始，是相对的弱处。而在标有dim的地方则是相对较强处，然后才逐渐减弱。著名钢琴家霍洛维兹(Vladimir Horowitz)演奏时的惊人之处就在于他能把cresc演绎成多层次直至最后的轰轰烈烈，再次，力度术语中与f(强)类似的单词有很多，要能够清楚地加以辨析。其中比较特殊的一个力度术语是sforzando或缩写为sfz(突然变强)，要求演奏时强调某一个音或和弦，但在不同的乐段sfz的力度体现也有所不同。如在PP的乐段中出现的sfz与在f的乐段中出现的sfz在力度的表现上有着质的区别。还有sforzandopiano(突强后马上弱)与forte piano(强后即弱)、fz(forzando用力的，粗暴的)与rf(rinforzando加强每一个音)等都要注意加以区别。

3.音乐术语中的表情术语。表情术语包括音乐形式术语和情感术语，正确理解乐谱中的表情术语。对完美演绎音乐起到很好的提示作用。首先。要从大局上把握乐曲的总体风格，关键是要熟悉音乐的形式术语。音乐的形式术语决定作品风格进而决定演奏风格。常见的形式术语有：ballabile(舞曲)、preludio(前奏曲)、sonate(奏鸣曲)、intelmezzo(间奏曲)、etude(练习曲)、notturno(夜想曲)、velzer(圆舞曲)、marcia(进行曲)、scherzo(诙谐曲)、fantasia(幻想曲)和improvvizo(即兴曲)。其次，音乐是“情感的万花筒”，丰富的情感术语带来了众多的情感色彩。常见的情感术语有(以字母a为例)

a c a p p e l I a(教会风格的)、acapnriccio(自由地演奏)、affetto(优雅的)、affettuoso(浸入爱情的)、all espagnola(西班牙风格)、allaMarcia(进行曲风格)、alla―polacca(波兰风格)、aIIa tedesca(德国舞曲风格)、aIIa Turca(土耳其风格)、allazingara(吉普赛风格)、amabile(柔和且可爱的)、amoroso(充满了爱情的)、animando(渐活跃)、appassionato(热情的)、arloso(优美的)和armonloso(和谐的)。

在器乐学习中，部分学生忽视了对表情术语的学习，只注意到了技术层面的技巧，缺乏一种对音乐深沉的感情。因此正确地体会和理解音乐术语中的表情术语，无疑对演奏具有非常好的提示作用。

表示速度快的成语篇2

然而，在同是人教版的五年级上册第二单元的例8“认识循环小数”中，后面本该用速度单位（米/秒）的，却用了路程单位（米）！例8是个图文应用题：赛跑中王鹏400米只跑了75秒，他平均每秒跑多少米呢？分析题意可知，已知的是路程、时间，要求的是速度，式子后面的单位应该用速度单位：米/秒。可在课本中式子是这样表示的：400÷75= （米）。在前面的教学中，教材已经明确介绍了速度的表示法，速度单位应统一写成形如“千米/时”“米/分”的标准写法。因此，我认为教材中把速度单位错写成了路程单位，正确的式子应该是：400÷75= （米/秒）。

当然，这里可能只是教材编写者的一个小疏忽，“惯性”所致罢了。因为在原来的小学数学教材中，速度单位与路程单位相同，而新教材则采用了速度单位的标准写法，即用复合单位表示物体的运动速度。适时地学习、使用常见的复合单位是非常有必要的，这也与以后的物理、化学等学科的学习相一致，因为物理、化学中会使用到大量的、复杂的复合单位。不过，从教材中的“小疏忽”和实际教学中可以看出，学生对速度的意义理解和速度单位的标准写法掌握得不是很好。因为速度单位的标准写法的出现，自然增加了学生理解上的难度以及使用上的困难，对于这点在教学中必须引起足够的重视。

在教学“速度、时间和路程之间的关系”时，对于路程和时间，学生都已有了正确的表象，但是对抽象的“速度”却难以理解。在课堂上，我引导学生理解：速度是表示物体运动的快慢，关键是看单位时间内走过的路程，路程与时间两个要素缺一不可。虽然分析得很清楚，但是仍然有部分学生犹如雾里看花，似懂非懂。怎么突破这个难点呢？这时，我灵光一闪，想到了李白的《早发白帝城》，于是我先让学生背一背《早发白帝城》。然后提问：“同学们，你们能在诗中找出其中的路程和时间吗？轻舟的速度呢？”我引导学生理解：“朝辞白帝彩云间，千里江陵一日还”，这里面既有路程又有时间，“千里”是古时传说江陵离白帝城一千二百里，实际约六百多里，指路途遥远；“一日”说明时间很短，只是一天，诗人用“千里”之路途与“一日还”相对照，表达了舟行速度之快，说明了江水之急，也表现了诗人重获自由的兴奋、喜悦之情，快船快意，大快人心！这样，学生一下子就明白了速度是用来表示物体运动快慢的程度，是由单位时间内走过的路程决定的，它的单位应包含路程和时间两个因素，即它的单位标准写法是：所走的路程/时间。

“他山之石，可以攻玉。”进一步地，我利用教材提供的各种资源沟通数学与其他学科知识的联系，例如，学完练习八第5题中涉及的声音传播速度后，我让学生用一个词语来表达它的快速。有一个学生很快想到词语：迅雷不及掩耳。还有很多学生说出类似的词语：一日千里、风驰电掣、电光火石、稍纵即逝、转瞬即逝、健步如飞等。顺势地，我还让学生说说哪些词语可表示慢速，学生说出了如慢条斯理、姗姗来迟、不疾不徐、蜗行牛步等。这样，抓住了数学知识的“延伸点”或“发散点”，沟通了各学科间的知识联系，拓宽了学生的思维，从而让学生更好地理解速度的意义，促进学生的数学学习。

表示速度快的成语篇3

关键词：维-汉双语信息加工；阅读顺序；阅读速度

中图分类号：B842.5 文献标识码：A 文章编号：1003-5184（2013）01-0034-04

1.前言

维语和汉语是两种不同类型的语言体系，其文字、语法，语序和阅读习惯完全不同。从语法特点来说，汉语是孤立语，具有以神驭形的特点，语法没有形态变化，十分简洁灵活，而维语是黏着语，属于阿尔泰语系，语法特点是形合，有较丰富的形态变化。在语法结构上，两种语言在构词方式、形式结构和语义结构上既有共性，又有个性（贺群，2004；杨，安占锋，2001）。维语和汉语不仅在语法结构上存在差异，其阅读顺序也不同，维语语句结构一般为：主语+宾语+谓语，且宾语常带有连词，整个句子以动词为中心，其阅读顺序为从右至左；而汉语语句结构一般句为：主语+谓语+宾语，对句子意义的理解，主要通过语境去分析，其阅读顺序从左至右，维-汉两种语言的阅读顺序正好相反。这种差异致使两种语言在处理语序问题时存在着思维方式上的差异，并容易使维族学生在学习汉语时出现语序问题，反之汉族学生学习维语，也较难掌握变词语素在词与词组合中的变化问题。

以往研究多为关注语言的语词和语法结构等外显目标信息对阅读的影响，如字词的部位，正字法规则，笔画数，字形结构，词频，语境，语音，语义等因素对汉字识别的影响（彭耽龄等，1997），但对于词汇和语句信息的呈现顺序和空间位置等内隐信息的记忆对语言学习的影响则很少涉及，特别是当今信息加工的特点是量大，呈现速度快，形式变化多，这些因素对阅读活动的影响则越来越受到关注。20世纪早期的一项关于影响汉语阅读速度的研究表明（Chou，1929，1930），字词的位置对阅读速度有明显的影响，但阅读方向即直读与横读对阅读速度无明显差异。Miller等人（1963）关于英语阅读的研究也发现，应用正常句法对字词的认知加工要比应用不正常或违反正常句法时要好得多。林仲贤等人（1994）在研究中对实验材料采用三种不同排列顺序，比较其对认知速度和准确性的影响，结果发现，阅读材料的不同排列会影响字词的认知速度及加工过程。当阅读材料在顺意排列条件下，对汉字的认知速度及正确性都明显高于逆意排列和随机排列，而逆意排列与随机排列的差异不明显。对维-汉双语者的一些调查发现，在维吾尔族学生学习汉语过程中，常会潜意识地受到母语的影响而出现负迁移现象。

随着国家教育部在西部地区推广维-汉双语教学政策的实施，越来越多的维族学生开始接受汉语教学，并成为维-汉双语者。当一个人掌握了两种语言后，在头脑中就拥有两套语言系统。这两种语言系统对人们的阅读活动会有什么影响，并不能简单地用1加1来衡量，而对于已经习惯于从右至左阅读习惯的人来说，在进行汉语阅读时，相反方向的阅读顺序是否对阅读速度会产生影响？对维语和汉语阅读的影响是否一致？两种语言不同呈现顺序条件下，字词水平的加工速度与句子水平的加工速度是否一致？研究拟通过采用维-汉两种语言作为实验材料，并用两种书写顺序呈现的词组和句子考察对维-汉双语者阅读加工速度的影响，为了解维-汉语阅读加工速度的规律，促进双语教学提供科学依据。

2.实验一

2.1实验方法

2.1.1被试

该研究选取北京师范大学新疆维吾尔族学生20名，其中男、女生各10名，剔除错误率大于3%的数据，有效数据19人，正确率均达到97%以上。他们的年龄为20-23岁，其母语均为维语（从小学至高中均在维语学校接受教育），第二语言为汉语，且汉语水平均在八级以上，视力正常，无阅读障碍。

2.1.2实验材料

实验材料包括维语和汉语两种语言的词组。其中汉语词组按从左到右（顺意排列）和从右到左（逆意排列）顺序各30个，如：繁华的城市/市城的华繁；同样，维语按从右到左（顺意排列）和从左到右顺序（逆意排列）各30个词组，其字数相同，音节长度为4～6个，总共120个词组，其结构均由形容词加名词构成，长度为5个字。要求被试依据语言的顺序按汉语或维语报告，因变量为报告的反应时和正确率。

实验材料分配方法：因实验材料采用的维一汉语词组均是互为翻译词句，即维-汉语词组在语义上均是对应的，为防止练习效应和序列效应，将实验材料分为两组（见表1），并分别分配给两组被试，实验顺序按拉丁方进行：

2.1.3实验设计

实验为2×2被试内设计，两个因素为：（1）语言种类因素：维语和汉语2个水平；（2）刺激呈现顺序因素：按顺意和逆意顺序呈现刺激材料共2个水平，其中维语词组顺意为从右到左，逆意为从左到右，汉语则相反。

2.1.4实验设备与实验程序

实验仪器采用IBM兼容计算机，配有17寸彩色显示器，24位真彩色，分辨率为1024×768，并通过心理学实验软件DMDX呈现刺激和记录反应时。实验前要求被试先阅读指导语，实验过程为：在屏幕中间呈现一个注视符“+”200ms，空屏100ms后呈现汉语或维语词组200ms后消失，要求被试在正确前提下尽可能快地用同种语言大声报告所看到的刺激材料，同时记录反应时和正确率，报告完毕被试按键呈现下一条刺激，直至实验结束。

2.2结果与分析

对维-汉两种语言不同词序顺序的反应时（正确率均大于97%）描述统计及方差分析表明（见表2）：语言类型主效应差异显著，F（1，18）=46.627，p=0.000，n2=0.721，这表明对维语词组的加工速度显著快于汉语；呈现顺序的主效应差异显著，F（1，18）=51.813，p=0.000，n2=0.742，因顺意呈现更符合阅读习惯，因此无论是维语还是汉语的顺意加工时间更显著快于逆意，交互作用不显著。按加工速度排序，维语顺意词组（1115.35）加工速度最快，其次为维语逆意，第三是汉语顺意，最慢为汉语逆意词组（1394.34）。这一结果说明，对于维族学生来说，维语要比汉语更熟悉，因此自动化程度更高，加工速度也相应更快，即使是维语逆意词组，也比汉语顺意词组反应更快，或者说语言的熟悉程度对阅读的影响要大于刺激呈现的顺序。

3.买验二

3.1实验方法

3.1.1被试

实验二被试条件同实验一。

3.1.2实验材料与实验设计

句子材料也包括维-汉语两种，其呈现顺序与词组相同，包括顺意和逆意句子，其中维-汉不同语言和不同向顺序的句子各20条，总共80条，句子结构均为带状语从句的复合句，长度为15～18字，如汉语举例：没有领导的批准，我们就不能开始这项工作/作工项这始开能不就们我，准批的导领有没。维语句子长度为5～12词，举例：

被试任务、实验材料分配、实验设计、实验设备以及实验过程同实验一，其中句子的呈现时间为300ms。

3.2结果与分析

对维一汉两种语言不同顺序语句条件反应时（正确率均大于97%）的描述统计（见表3）及方差分析表明：维-汉语之间无显著差异，F（1.18）=2.169，p=0.158，但正逆意阅读顺序差异显著，即顺意加工速度显著快于逆意，F（1，18）=30.668，p=0.000，n2=0.630，且无交互作用。从表3结果可以看出，阅读维语顺意组（即阅读材料从右到左）的反应时最快，其次为汉语顺意组（即阅读材料从左到右），第三为汉语逆意组，加工时间最长的是维语逆意组。句子加工结果与词序加工有所不同，主要反映在二者加工快慢顺序不一致，除第一项一致外，其余三项顺序均不同，词序加工的后三项顺序分别为：维语逆意、汉语顺意和汉语逆意组。

从以上两个实验结果来看，两种语言均为词组和句子对比，由于词组字数较少，更易阅读，而对句子加工要比词序加工复杂得多，因此加工速度要显著快于句子，F（1，18）=199.468，p=0.000，n2=0.917。再有，就汉语词组和句子的顺意和逆意进一步分析，无论汉语顺意词组，还是句子（均值分别为1279.39，1485.98）的加工速度均显著快于逆意（1394.34，1632.59），t=-3.568，p

4.讨论

该实验结果表明，不同呈现顺序对加工词组和句子的速度有不同影响。在语言结构上，词是口语和书面语言中可以独立和自由运用的最小单位，而句子则是由若干个词按照一定的语法规则所构成，其结构远比词复杂，加工难度更大；在语言理解上，词汇通达是语言理解的初级水平，而句子理解为第二级水平，前者比后者更为容易。表1和表2的结果表明，实验材料无论是维语还是汉语，顺意还是逆意呈现，均显示出显著的词优效应，即在不同语言和呈现顺序条件下对词组的加工速度要快于句子。

然而，对词组和对句子的阅读速度却显示出不同的加工模式。按加工速度快慢排序，词组加工顺序依次为：维语顺意排列最快，维语逆意排列其次，汉语顺意排列第三，汉语逆意排列最慢，显示出母语优势，即使是维语逆意排列，其加工速度也快于汉语顺意排列，这或许表明母语加工的自动化程度要强于顺意排列效应，也就是说在词汇加工水平，对汉语信息的加工，受母语阅读顺序的影响相对小于来自语言熟练程度的影响。

对句子加工速度快慢的顺序为，显而易见维语顺意排列的阅读速度最快，汉语顺意排列第二，而汉语逆意排列则第三，维语逆意排列最慢；即无论何种语言，顺意排列的阅读速度要显著快于逆意排列，这与林仲贤等人（1989，1994）的实验结果是一致的，显示出阅读顺序效应，但与词组加工速度排序明显不同的是，维语逆意加工速度甚至慢于汉语逆意。分析其原因，两种语言结构不同很可能是重要因素。首先，就维-汉两种语言相同语意的词句长度来说，尽管维语词组的音节长短不同，但两种语言相同语意的词组长度基本一致，因此在加工结构简单的词组时，显示出母语优势，即使是维语逆意排列，读者也能快速加工，而汉语作为第二语言不具有语言和词组长度的优势，无论顺意还是逆意排列，均加工较慢；但在句子加工水平，这两种语言句子长度相差较大，即相同语意的维语句子要长于汉语句子，存在句长效应，因此加工维语需要更多时间，但由于维语是母语，其加工的自动化程度要高于汉语，所以读者仍能最快阅读维语顺意排列材料，但维语逆意排列的句子为什么需要较长的加工时间？这其中更多原因可能还与两种语言在发音和结构上都完全不同有关，汉语是孤立语，每个字词有独立发音，当逆意呈现时，读者仍可逐字阅读，其阅读方向与句义无关，且从右向左方向更符合维语习惯；而维语是拼音文字，属于黏着语，每个字词由若干个字母组成，一个句子又由多个字词组成，其中有些附带的词缀具有方向性，这些词的排列顺序会影响句法结构和语义，也就是说，构成维语句子中的词缀的排列顺序要符合句法规则，不能随意将前缀直接转换成后缀，反之亦然。如果用两座建筑物的结构来比喻汉语和维语系统，那么汉语系统的搭建材料是砖，每块砖是独立的，而维语系统则采用的是钢筋和水泥，它们是黏着在一起的。所以，从维语句子结构上来看也远比词组复杂。当逆向呈现时，读者首先需要在头脑中根据原词表象对每个字词按顺意重新进行空间整合后才可进行报告，这个过程需要更长的加工时间，因此导致维语逆意加工速度最慢。

5.结论

5.1在词组水平，维语和汉语的顺意阅读速度均显著快于逆意，且对维语的加工速度显著快于汉语。

5.2在句子水平，维语和汉语的顺意阅读速度均显著快于逆意，但维-汉两种语言的加工速度无显著差异。

表示速度快的成语篇4

关键词：快速形式匹配；BLEU4；ROUGE_L；ROUGE_S；评价

中图分类号：TP18 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）19-0162-07

Fast Formal Match and Performance Evaluation Analysis

YU Jun-ting1， LIU Wu-ying2， YI Mian-zhu1， HE Hong-ye1

（1. Luoyang University of Foreign Languages， Luoyang 471003， China；2 .Language Engineering and Computing Laboratory， Guangdong University of Foreign Studies， Guangzhou 510420， China）

Abstract： Sentence matching and its evaluation are worth well to research. This paper addresses the languages with natural space separators， proposes a fast formal match algorithm， which wraps characters and takes advantage of character cohesion in word. This algorithm can match the source sentence and target sentence fast at form， improve matching performance effectively and shorten matching time. We perform experiments in bilingual sentence data set and take the BLEU， ROUGE_L， ROUGE_S as evaluation metrics. And the results show that fast formal match can improve the average BLEU4 of traditional Levenshtein match by 12.5% with the 87.6% shortening of the runtime， and the improvement of ROUGE_L's F value is 17.7% and that of ROUGE_S's is 16.0%. At the evaluation of sentence matching， ROUGE_L can improve the performance evaluation with greatly reducing time costs， whose performance is the best. And that of BLEU is worse， the ROUGE_S's is the third one.

Key words： Fast Formal Match； BLEU4； ROUGE_L； ROUGE_S； Evaluation

1 概述

句子匹配是指利用计算机算法从句子集合中自动找出与源句子形式、句法、语义相似的目标句子，通常包括浅层形式匹配、句法匹配和深层语义匹配等类型。浅层形式匹配往往不需要复杂的深层标注和手工对齐，计算效率比较高，因此具有更加广泛的适用性。迄今为止，人们提出了很多句子匹配算法。比较这些句子匹配算法的性能极具研究价值。目前主流的句子匹配评价方法就是将评价问题转化为相似度计算问题[1]，即针对同一个译文测试集，比较机器输出的候选译文与人工参考译文之间的相似度。例如基于译文中不同长度连续子串计算候选译文和参考译文之间相似度的BLEU评价算法[2]，基于最长公共子串计算译文相似度的ROUGE_L评价算法[3][4]以及基于不连续二元子串计算译文相似度的ROUGE_S评价算法[3][4]等。

在已有的相似度计算方法中，传统Levenshtein编辑距离能够语言无关地度量各种句子之间的相似度，广泛应用于各种句子匹配算法中。其中语言无关的优点是基于单个字符实现的，在大数据时代针对特定语言存在进一步提高计算效率的空间。为了应对大数据量、高速率信息处理的需求，我们针对存在天然空格分隔符的语言提出一种快速形式匹配算法，它能够充分利用单词中字符的内聚性提高句子匹配效率。

2 快速形式匹配

传统Levenshtein匹配算法是基于字符来计算两个字符串之间的编辑距离，即将两个字符串序列匹配时需要进行编辑操作（插入、删除和替换）的最少次数[5]。编辑距离越短，这两个字符串的相似度越高；编辑距离为零，意味着这两个字符串可以完全匹配。而且字符串A和字符串B之间的距离与字符串B和字符串A之间的距离相等。对于存在天然空格分隔符的语言（比如，英语、俄语），传统Levenshtein匹配打破了单词字符之间的内聚性，降低了匹配效率。快速形式匹配算法将字符进行打包，充分利用字符间的内聚性，使源句子与目标句子在形式上进行快速匹配，有效提高匹配性能，缩短匹配时间。

2.1基本流程

对于存在天然空格分隔符的语言，为了提高句子匹配性能，我们通过将字符打包，提出了快速形式匹配算法，基本流程框图如图1所示。

快速形式匹配基本流程图主要包括5个处理模块：LDCalculator、MinLD、SentenceRetriever、EvaluationCalculator和MaxEvaluation。LDCalculator模块接收来自语料库的两个源句子，并计算它们的Levenshtein距离。比如，LDCalculator分别接收句对， ， ... ， ，通过计算得到Levenshtein距离集合{d12， d13， ... ， d1N}。MinLD模块计算Levenshtein距离集合中的最小Levenshtein距离，通过检索语料库得到最小Levenshtein距离对应的源句子集合{ss11， ss12， ... ， ss1m}并将其送入SentenceRetriever模块。SentenceRetriever模块将这些源句子集合翻译成目标句子集合{ts11， ts12， ... ， ts1m}。EvaluationCalculator模块接收源句子ss1对应的目标句子ts1和目标句子集合{ts11， ts12， ... ， ts1m}，分别计算每组目标句对， ， ... ， 的性能评估值集合{EV11， EV12， ... ， EV41m}（本文中性能评估值分别为BLEU的BLEU4，ROUGE_L的F值和ROUGE_S的F值）。最后，MaxEvaluation计算性能评估值集合的最大值并输出最大的性能评估值（EV1）。同时，我们记录这一匹配过程的运行时间。这样，我们完成了源句子ss1的流程，语料库中剩余的其他源句子将运行和源句子ss1同样的过程。

传统Levenshtein匹配主要在LDCalculator模块上不同于快速形式匹配。传统Levenshtein匹配中LDCalculator模块的两个输入源句子在字符级进行计算，而快速形式匹配在单词级进行计算。其他部分的实现均相同，并且这两个算法所用到的语料库和其他实验条件也是相同的。

2.2算法

快速形式匹配算法的伪代码如表1所示，主要包含两个main函数：ldcalculate和evaluationcalculate。

当一个源语言文本输入时，ldcalculate函数将语料库中的源语言文本以"＼n"为标志切分成源语言句子；并且计算语料库中每两个源语言句子的Levenshtein距离，即计算句子i和句子j的Levenshtein距离的二维矩阵dij。

然后，通过MinLD模块得到最小的Levenshtein距离以及对应的目标语言句子集合，当源句子ss1对应的目标句子和目标句子集合输入，evaluationcalculate函数分别计算BLEU4值以及ROUGE_L和ROUGE_S的F值。

快速形式匹配算法很好地保持了单词中字符的内聚性，它的时空复杂度主要取决于二维矩阵dij的存储空间和ldcalculate函数的循环次数。理论上来说，快速形式匹配的存储空间分别正比于最长源语言句子中单词数目的平方，而传统Levenshtein匹配的存储空间正比于最长源语言句子中字符数目的平方。快速形式匹配的时间复杂度正比于语料库中源语言句子数目和最长源语言句子中单词数目乘积的平方，传统Levenshtein匹配的时间复杂度正比于语料库中源语言句子数目和最长源语言句子中字符数目乘积的平方。因此，快速形式匹配的空间复杂度为O（w2），传统Levenshtein匹配为O（c2）；快速形式匹配的时间复杂度为O（n2w2），传统Levenshtein匹配为O（n2c2）。其中，n为语料库中源语言句子的数目，w为最长源语言句子中单词数目，c为最长源语言句子中字符数目，w明显小于c。因此，快速形式匹配的时间复杂度和空间复杂度都要优于传统Levenshtein匹配。

2.3 计算粒度选择

为了选取合适的计算粒度，我们在具有4.00GB的内存和CPU为Intel Core i5-2520M的计算机上对快速形式匹配和传统Levenshtein匹配进行了实验比较，并分别采用BLEU、ROUGE_L、ROUGE_S三种指标进行评价，得到各自的性能评估值和运行时间。

首先采用BLEU对语料库中经过去重的俄汉双语对齐平行语料的快速形式匹配和传统Levenshtein匹配的性能进行评价。其中包含52892个俄汉句对，并对其按俄语句子长度进行排序。通过计算语料库中每两个俄语句子的Levenshtein距离得到52892组实验结果（包括最大BLEU4值和运行时间），为方便结果展示，将每1000个实验结果取平均值作为该组的最终结果，得到53组BLEU4和运行时间。同理，分别采用ROUGE_L和ROUGE_S对快速形式匹配和传统Levenshtein匹配的性能进行评价，分别得到53组F值和运行时间。三种评价指标的最终性能评估值（包括BLEU的BLEU4，ROUGE_L的F值以及ROUGE_S的F值） 如表2所示，表3为三种评价指标的运行时间（其中KFM表示快速形式匹配，TLM表示传统Levenshtein匹配）。

从表2中三种不同评价指标所得实验结果可以看出，快速形式匹配的性能明显优于传统Levenshtein匹配的性能；从具有最大性能评估值的输出相似句子可以看出，快速形式匹配的输出相似句子与源句子具有相似的形式架构，而传统Levenshtein匹配没有此相似度，原因是字符匹配破坏了词的内部结构。

表3运行时间数据中可以看出：1） 同样的实验条件下，传统Levenshtein匹配比快速形式匹配花费更多的时间，例如采用ROUGE_L进行评价时，传统Levenshtein匹配花费的总时间为227502936ms，快速形式匹配仅花费了28057625ms，是传统Levenshtein匹配花费时间的1/8；2） 快速形式匹配在整个实验过程中最长运行时间与最短运行时间的时间差远小于传统Levenshtein匹配的时间差；传统Levenshtein匹配的变化趋势比快速形式匹配快，当增加相同的字符时，传统Levenshtein匹配的运行时间增加比快速形式匹配大；3） 随着句子长度的增加，快速形式匹配的运行时间比传统Levenshtein匹配变化小，传统Levenshtein匹配更容易受到字符数目的影响。

综上所述，在选择计算粒度时，快速形式匹配更适用于存在天然空格分隔符的语言，它比传统Levenshtein匹配更能够提高句子匹配性能，充分利用单词中字符的内聚性，以最小的时间代价获得高效的性能评估值。传统Levenshtein匹配比快速形式匹配更容易受到字符数目的影响，将字符进行打包能够缩短运行时间，提高整体的句子匹配效率。

3 快速形式匹配性能评价分析

3.1 实验条件及语料

实验均在具有4.00GB的内存和CPU为Intel Core i5-2520M的计算机上运行。对快速形式匹配进行实验，分别采用BLEU、ROUGE_L、ROUGE_S三种评价指标对其句子匹配性能进行评价，得到各自的性能评估值和运行时间，并对实验结果进行分析比较。

双语句子数据集采用星汉句库，其中包含新闻领域的52892个俄汉双语对齐句对。这些句子按照俄语句子长度进行排序，并且已经被去重处理，形式上各不相同。

3.2评测

我们分别采用经典BLEU，ROUGE_L，ROUGE_S来评测快速形式匹配的运行结果。

由于BLEU要用到N-gram准确率pN，当参考译文句子过短，比如长度为3时，则4-gram的出现次数为零（即分母为零），为了解决这种零计数的问题，我们对N-gram准确率pN进行修正，如式（1）所示，采用加1平滑技术：分别给候选译文和参考译文中N-gram出现的数目加1[6]。

设定N-gram最大阶数为4，统一权值为wN=1/N。

ROUGE-L把最长公共子串 （Longest Common Substring， LCS）应用到评价算法中，同时避免了BLEU无法捕捉远距离不连续语言单元之间的关系的缺点，将召回率与准确率同时考虑进去，取其F值进行测度。设定参考译文中某个句子X的长度为m，候选译文中的相应句子Y的长度为n，则ROUGE-L的计算公式为：

其中，LCS（X，Y）为X和Y最长公共子串的长度，Flcs为准确率Plcs和召回率Rlcs的调和平均值，即为ROUGE_L的F值，把准确率和召回率同时考虑其中，避免了BLEU忽略召回率的缺点。

ROUGE_S利用Skip-bigram的匹配实现对远距离词汇关系的捕捉，每个句子长度为len的句子都有C（len，2）个skip-bigrams（即不连续的顺序二元组）。类似于ROUGE_L，ROUGE_S的计算公式如下：

其中，SKIP2（X，Y）为参考译文X和候选译文Y中能够匹配的顺序二元组的数目，C（m，2）和C（n，2）为组合公式，Fskip2为准确率P skip2和召回率R skip2的调和平均值，即为ROUGE_S的F值。

3.3 实验结果

由于BLEU、ROUGE_L和ROUGE_S均是基于字符串匹配的自动评价方法，而且是根据候选译文和参考译文的相似度给每一个候选译文分配一个分数。它们的操作原理区别于相似度计算方法的不同：BLEU基于连续N元子串的准确率计算相似度；ROUGE_L采用最长公共子串的F测度计算相似度；ROUGE_S采用不连续二元子串的F测度计算相似度，同时考虑了准确率和召回率的影响。因此本文通过对其最终得分的情况评价各自的性能优劣。由表1和表2可以看出，快速形式匹配能够以较小的时间代价获取较高的匹配性能，比传统Levenshtein匹配更适合俄语这种存在天然空格分隔符的语言，因此采用BLEU、ROUGE_L和ROUGE_S分别对快速形式匹配性能进行评价，所得不同句组的性能评估值和运行时间的变化曲线如图3所示。

从图3（a）中性能评估值的变化曲线可以看出，横坐标为句子分组序列号，纵坐标为每个句组的平均性能评估值：（1） BLEU、ROUGE_L和ROUGE_S的性能在整个变化区间上具有相同的变化趋势；（2） 同样的实验条件下，ROUGE_L的性能最好，BLEU次之，ROUGE_S第三，例如在第13句组中，BLEU4的值为0.31，ROUGE_L的F值为0.40，ROUGE_S的F值为0.19；（3） 整个数据集上，BLEU4的平均值为0.26，ROUGE_L的F均值为0.31，ROUGE_S的F均值为0.16，ROUGE_L的整体句子匹配性能最优。

图3（b）运行时间变化曲线可以看出，横坐标为句子分组序列号，纵坐标为每个句组运行的平均时间：（1） 将整个语料库中的52892个句对进行匹配并评价，BLEU花费总时间为28409492ms，ROUGE_L为28057625ms，ROUGE_S为31327056ms，ROUGE_L所花费的时间最少，BLEU次之，而ROUGE_S花费的时间要大于BLEU和ROUGE_L所花费的时间；（2） 整个实验过程的时间分为两部分：Levenshtein匹配时间和性能评价时间，三种评价指标采用的均是快速形式匹配算法，因此在Levenshtein匹配阶段不存在时间差异，而在评价过程中N元子串的查找和匹配阶段时间有不同，寻找最长公共子串的时间最短，效率最高，N元子串匹配次之，不连续顺序二元组的查找与匹配性能第三。

综合上述实验分析，在进行句子匹配性能评价时，ROUGE_L能够以较短的时间获取较高的性能评估值，性能最优，BLEU次之，ROUGE_S性能第三；通过寻找候选译文和参考译文的最长公共子串比较相似度这一方法具有更高的匹配效率，能够很好地适应大数据时代海量数据高效率检索的需求。

4 结束语

本文研究了快速形式匹配算法及其评价。对于存在天然空格分隔符的语言而言，快速形式匹配能够很好地利用单词字符之间的内聚性，提高句子匹配的效率。而且在评价算法匹配性能时，ROUGE_L能够以较小的时间代价获得较高的匹配性能。在大数据时代，快速形式匹配以及ROUGE_L具有很好的应用优势。

除了浅层形式匹配之外，在下一步的研究工作中我们将引入深层语义匹配，并对句子匹配评价指标的改进进行深入研究。

参考文献：

[1] 王博. 机器翻译系统的自动评价及诊断方法研究[D]. 哈尔滨工业大学，2010.

[2] Kishore Papineni， Salim Roukos， Todd Ward， et al. BLEU： a Method for Automatic Evaluation of Machine Translation. Proceedings of the 40th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics， Philadelphia， USA，2002：311-318.

[3] Lin C Y. ROUGE： A Package for Automatic Evaluation of Summaries. In Proceedings of the Workshop on Text Summarization Branches Out， post-conference workshop of ACL 2004， Barcelona， Spain，2004.

[4] Lin C Y， Och F J. Automatic Evaluation of Machine Translation Quality Using Longest Common Subsequence and Skip-Bigram Statistics. In Proceedings of ACL，2004.

[5] 米成刚，杨雅婷，周喜，等. 基于字符串相似度的维吾尔语中汉语借词识别[J]. 中文信息学报，2013，27（5）：173-179.

表示速度快的成语篇5

关键词：课堂教学 语调 语速

同样一堂课，为什么有的授课者讲得娓娓动听，扣人心弦，而有的则讲得难以入耳入心呢？究其原因，固然很多，授课者语调缺少节律变化，语音缺乏抑扬顿挫，是一个重要的原因。大量的实践已经证明，授课者流畅的语言，恰当的语气，易于使被教育者受到影响和感染，犹如一首交响曲，或激昂高亢，如催征号角，令其振奋；或柔和清脆，似百灵欢歌，给人以美感，使被教育者始终处于兴奋状态。要达到如此的效果，授课者在讲课过程中应注意把握好以下两点：

一、在课堂教学中要运用好语调，特别是重音

语调是指授课语言抑与扬、顿与挫，它是口语表达的重要手段。语调得体、错落有致会给你的讲课打上无形的标点符号。语调还用来表达感情。声情并茂，有韵有味的语调，有助于调动被教育者的情绪，增强讲课的吸引力。

语调的变化多样，常用的有四种：第一，用来表示惊讶、反问、设问、号召、鼓动等，可用高升调，以引起被教育者的注意和重视；第二，用来表示自信、肯定和结束讲课，可用降抑调，以表明授课者的态度、感情，便于鼓励被教育者并促使他们去行动；第三，用来表达感叹、讽刺、怀疑、思索等，可用弯曲调，以渲染教育语言的色彩，增强讲课的感染力；第四，用来表示说明、叙述、解释等，可用平直调，以示庄重、严肃，便于把意思讲得清楚、透彻。运用好语调，重在把握好讲课内容，内容决定语调。授课的内容不同，表达形式随之有别。运用好语调，贵在真切生动自然和谐，以专长传情，声情并茂。要力避矫揉造作，出现虚假腔调或怪腔怪调。

重音，即根据表情达意需要，把重要的字、词句或段落加大音量强调说出，便于授课者的思想感情表现得清楚明晰，以引起被教育者的留意和加深他们的印象。如果讲课都是一个音调，就会影响表情达意，影响被教育者对重要内容的注意。因此，要注意好重音。

授课中带有技巧性的重音，主要有强调重音和感情重音。强调重音表示特殊意义，用来强调和突出讲课中的某一方面，它一般用在某句话、某个观点和某些内容上。具体一句话的用法，重音的位置在哪里，原则上以授课者的意图为依据。感情重音，它的作用在于帮助授课者突出某种情绪，增强讲课的感染力。

二、在课堂教学中要把握好语速，特别是停顿

语速，是指语言的快慢变化。它是控制授课节奏的重要因素，是表情达意的重要手段。语速往往与表达内容、环境气氛、授课者的情绪等因素有关。一般而言，像形势教育等说明、叙述色彩较浓的内容，语速稍快，一气呵成，给大家以干脆利索、清晰明了的感觉。像议论性较强的内容，语速较慢一些，可以给大家以回味、思索的余地。在时间条件不允许的情况下进行的随机教育，语速就要加快一些，使大家有种紧迫感。总之，讲课只有根据讲课内容的要求，准确把握语速的快慢缓急，恰如其分地反映所讲内容的思想感情，做到快而不乱，慢而不拖，快慢结合，才能创造出应有的课堂气氛。

停顿，是指句子当中、句子之间、段落之间的间歇。它是口语表达的一种语法标志和修辞手段。停顿既是授课者生理上正常换气的需要，也是保证讲课语意清楚、层次分明、重点突出的手段，还能够给被教育者提供思考、领会的余地，加深对听讲内容的印象。

表示速度快的成语篇6

1. 控制发音动作

阅读心理学的发展提示：要读懂文字意思根本用不着说出或听到（包括内听）每个词。看到文字就直接理解意义是完全可能的，因此在阅读中没有必要一定把书面语解码为口语。所以，有效的阅读理解与语音、声读、口语并无必然的联系。恰恰相反，阅读速度慢则往往表明学生采用了某种形式的声读。

初学英语的学生在阅读时往往要出声，或者虽不出声但发音器官有程度不同的活动。为了培养真正的默读技能，就要采取措施控制发音动作，比如让学生口里含一点干净的东西，规定阅读速度高于口语速度，把注意力集中于找关键词、主题句等。

2. 跨越生词障碍

影响阅读速度的最大障碍莫过于生词了。若把阅读过程比作一条奔流的小溪，那么生词便是顽石、沟坎，使溪流不断回旋激起浪花；冲过去便渐入佳境，冲不过去便成为一潭死水。

跨越生词障碍可以通过猜测词义来解决。猜测词义的方法有很多，比如根据语境、定义标记词、重复标记词、列举标记词以及同位语、同义词、反义词或常识等。如：A middle-aged professor said that his wife is very extravagant， because no matter how much he gave her for the household expenses， she always ran short. 在此句中我们很容易猜出extravagant的意思是“奢侈，浪费”，因为从句中说“不论他给她多少钱作家务开销她都不够花”。

除了以上方法外还可根据构词法猜测词义。例如：child-childless（无子女的，-less表示“无…”）， Marx-Marxism（马克思主义，-ism表示“…主义”），large-enlarge（扩大，en-表示“使…”），tell-foretell（预告，fore- 表示“前”），kilometer（千米，kilo表示“千”），surface（表面，sur表示“超，外加”），unfair（不公平的，un表示“否定”）。有时很难猜出一个词的真正意义，这时只要我们能看出它的词性、在句中的作用，不影响阅读就足够了。生词问题解决了，就为以后的阅读铺平了道路，但还存在一个阅读习惯和技巧问题。造成阅读速度慢的另一原因就是逐词阅读。

3. 扩大阅读单位

常见有人阅读时总是一个词一个词的阅读，且常伴有一些习惯的动作：用手指摆头等，这些都是速度的障碍。阅读单位大，速度就快，默读技能就越成熟。人在阅读时眼睛每停留一下大约占1/5秒，这是一个常数。所以眼睛每停留一次所捕捉到的词越多，效率就越高。

扩大阅读单位的另一种方法，是运用闪现卡片（flashing card）由教师用手或利用幻灯机急速的出示写有词、词组、句子的卡片，让学生快速辨认。卡片闪现的速度每秒3――5张，使学生无再看一次的机会。卡片上的阅读单位逐渐加大，学生阅读的单位也越来越大。

4. 跳读和略读

熟练的阅读者在阅读过程中能根据自己阅读目的、读物内容和文体调整阅读速度，并利用头脑中已有的相关知识，借助尽可能少的文字信息进行选择、推测和推理，必要时还可跳出读物客观地判断作者意图。这便是跳读和略读。跳读和略读的关键是要抓住文章的开头和结尾以及各段的关键词和主题句。主题句可能在各段开头也可能出现在结尾。同样Surfing（详见初中人教教材English英语第三册第6课）为例。同样开篇就说Surfing is one of the world/s most popular water sports.便知本文主题为冲浪运动。

5. 实行纵式阅读

真正的默读一般都是快速阅读。在阅读过程中人的目光主要表现为上下移动，因而阅读由慢速的横向或横式转变为纵向或纵式。在纵式阅读中，眼睛的预光左右可包括一行文字，达到一目一行阅读水平。为了培养这种技能，可以让学生在阅读材料上用铅笔居中由上而下画一道线，在默读时目光沿着划线移动，同时用余光扫描左右。也可以把读物排成报纸的分栏式样，便于初学者练习纵式阅读。还可以专门印制一些呈金字塔形的阅读练习句子、段落、小文等，使学生很快的由上而下的阅读，逐步扩大视距。如下例：

What

is reading？

Reading does not

mean that a reader

needs to understand every-

thing in a text. The reader

is actively working on the text

The efficient reader generally reads

In groups of words， not word by work， far

Less letter by letter， Reading is guessing.

上述各种形式的训练可结合各方面的教学进行。字母和拼读教学要用闪现卡片促进速读。扩大阅读单位的关键在于它既不是默读（心读）更不是朗读，而是通过目光在外语与大脑之间建立直接的联系，即外语思维。这是一个简捷快速的过程， 非经过大量阅读训练的妙手岂能偶而得之？但有的文章在特定的条件下（比如时间短 、文章又很长）要求阅读者要有更高的阅读技能。

表示速度快的成语篇7

关键词:AutoCAD;等厚度切层;快速成形

中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1007-9599 (2012) 13-0000-02

面曝光快速成形是一种新型的快速成形技术,其原理是:将三维CAD模型经分层软件切片,生成零件截面形状的视图文件,由该视图文件驱动动态视图发生器,光束经光路系统在光敏树脂液面上聚焦形成零件截面掩膜,曝光后可一次固化整层的零件截面,依次重复进行,最后得到三维零件实体。

快速成形的切层方法分为基于STL模型的切层方法和基于CAD模型的直接切层方法。基于STL模型的切层方法先将CAD模型文件转换成STL模型文件,再将其导入切层软件中进行切层处理。虽然此种方法具有格式简单清晰、易于理解和分割等优点。但STL格式仅仅是对CAD模型的近似表示,对于复杂零件当精度要求很高时,三角面片数通常非常多,分层处理时间也大大增加。此外,STL文件易出现错误和缺陷。CAD模型直接切层方法从精确模型上获取数据,具有精度高、处理速度快等优点。直接切层有两种途径:一种是对CAD模型中的中性数据文件如STEP、DXF等进行数据读取和求交处理;另一种是在CAD软件系统中利用CAD软件的剖切功能求模型与切平面的交线,生成截面轮廓线。大部分CAD软件中具有剖切功能,如景天佑等对基于Pro/ENGINEER环境下的CAD模型直接切层方法进行了研究,通过调用prodb_create_parallel_xsec函数实现切层。张建平等对基于SolidWorks环境下的CAD模型直接切层方法进行了研究。SolidWorks软件在工程图环境下有可用的剖切功能,利用该功能,可对工程图中零件任一位置进行剖切,并显示截面信息。马锦华等对基于AutoCAD环境下的CAD模型直接切层方法进行了研究,它是利用该软件的剖切功能进行切层,但要进行大量的层片实体数据提取,通过AutoLISP的选择集操作函数实现切片实体信息的查询与存储。本文是通过调用AutoCAD的section命令,实现了对CAD模型的切层,将切层得到的截面图形直接保存为指定图片格式,该格式图片经过处理后可直接应用于面曝光快速成形系统,为面曝光快速成形技术提供了很大的便利。

一、AutoCAD的发展及优势

早期版本的AutoCAD R11.0使用AME模块进行三维实体模型的构造,但由于它是外挂模块,并非AutoCAD的核心模块,AutoLISP的command函数不能接受AME提供的大多数命令,因此只利用AutoLISP语言来实现所有截面图形的自动生成比较困难。随着AutoCAD的迅速发展,R13.0版本已经将AME模块纳入AutoCAD,这为二次开发提供了很大便利,随着AutoCAD版本的不断升级,三维绘图功能越来越强大,且AutoLISP可直接调用几乎全部的AutoCAD命令。

AutoCAD有很强大的开发接口和工具,除VBA和VC外,也可利用AutoLISP语言进行编程,它是一种嵌入式语言,它的语法简洁,表达能力强,函数种类多,程序控制结构灵活。最主要的是它能够直接在AutoCAD内部运行。利用AutoLISP语言编好的程序几乎适合于任何版本的AutoCAD,无需进行大的修改。因此它在机械、电子、建筑等行业都得到了广泛应用。

二、切层方法的实现

(一)切层程序说明

切层是在AutoCAD的布局环境下利用AutoLISP语言进行的,整个程序都是利用command函数调用各种AutoCAD命令来实现切层。首先利用command函数调用mspace命令,它可在布局环境下进行模型空间和图纸空间的切换,在导入模型前要将布局空间的视口激活,使切层在布局内该视口中的模型空间工作。再调用insert命令将CAD模型导入。然后进行坐标系的设置,默认情况下AutoCAD的用户坐标系(ucs)和世界坐标系(wcs)是重合的。wcs是固定不动的坐标系,而ucs可任意移动和旋转,调用ucs命令将模型的左下角点设置为wcs的原点,z轴正方向指向模型高度方向,也即切层方向。设置好后即可进行切层,切层的过程如下:

1.调用 section命令,它可在模型任意指定位置进行切层,切层是通过上下移动ucs坐标系来实现,ucs的xy平面与模型求交得到截面轮廓线;

2.调用trim命令,将实体模型剪切掉,剩下截面轮廓线;

3.调用view命令,将截面轮廓线投影到wcs坐标系的xy平面上;

4.调用hatch命令,进行填充,将AutoCAD背景设置为白色,剖面填充为实体色;

5.调用plot命令,将截面按指定路径以1:1的实际尺寸保存为JPG格式图片;

6.调用entdel命令,先删除当前截面,再恢复实体模型以便进行后续切层;

7.调用ucs命令,先使ucs和wcs重合,再将ucs移动至下一层切层位置。

(二)切层方法分析

切层算法的核心是建立剖切面,主要是控制切层厚度,即控制当前剖切面与基准位置之间距离的增量,选择wcs的xy平面为基准平面。图1为切层方法流程图。如图所示,首先指定模型高度h、切层厚度d以及层片的保存路径等。z 为当前切层位置与基准面的距离,z的初始值为d。然后程序调用切层命令创建剖面并进行显示、填充等操作。每切完一层都要将切层截面保存为JPG格式图片,再将其从视口的模型空间中删除,防止对下一层图片的打印造成干扰。最后令 ,若 ,则继续循环切层动作。若 ,程序运行结束。

三、切层方法验证

为验证本文论述方法的可行性,利用AutoCAD软件设计了如图2所示的实体模型。模型尺寸:20mmx20mmx8mm;切层厚度:0.1mm;切层数:80层。

先将建好的CAD模型保存在指定位置,切层时被程序调用,然后在Visual LISP编辑器中打开切层程序并加载,在AutoCAD布局环境下文本窗口的命令行调用程序。在运行过程中系统提示输入模型高度和切层厚度,输入数值后开始切层。图3为切层后得到的第10层图片,如图所示,剖面实体部分为黑色,背景为白色。但该图片不能直接应用于面曝光快速成形技术中,需要进行灰度化和二值化方可应用。图4是利用面曝光快速成形系统制作的模型实体,实验结果表明该直接切层方法适用于面曝光快速成形系统。

四、结束语

本文在AutoCAD环境下,利用其内嵌的AutoLISP语言对CAD模型直接切层的方法进行了研究。实现了对CAD模型的等厚度切层,为面曝光快速成形技术提供了一种便捷的切层方法。

参考文献:

[1]张建平,胥光申,金京,罗声.基于SolidWorks的CAD模型直接切层研究[J].《西安工程大学学报》-2010,24(4)

[2]王威信,吴延江,张风军.以STL为接口的CAD/CAE集成应用[J].计算机辅助设计与图形学学报,2005,17(8):1 878-882

[3]王卫辰.面向快速成形的三维CAD模型直接分层方法研究[D].中国矿业大学,2010,12,01

[4]李占利,卢秉恒.快速成型技术中数据模型的检验与修正[J].计算机辅助设计与图形学学报,1998,10(增):193-197

[5]李占利,胡德州.三维模型的直接分层软件研究与开发[J].西安科技学院学报,2002,22(2):189-193

表示速度快的成语篇8

1、面试技巧：如何回答问题

(1) 把握重点，简捷明了，条理清楚，有理有据。一般情况下回答问题要结论在先，议论在后，先将自己的中心意思表达清晰，然后再做叙述和论证。否则，长篇大论，会让人不得要领。面试时间有限，如果多余的话太多，容易走题，反倒会将主题冲淡或漏掉。这一点在面试自我介绍的时候尤其需要注意。

(2) 讲清原委，避免抽象。用人单位提问总是想了解一些应试者的具体情况，切不可简单地仅以是和否作答。应针对所提问题的不同，有的需要解释原因，有的需要说明程度。不讲原委，过于抽象的回答，往往不会给主试者留下具体的印象。

(3) 确认提问内容，切忌答非所问。面试中，如果对用人单位提出的问题，一时摸不到边际，以致不知从何答起或难以理解对方问题的含义时，可将问题复述一遍，并先谈自己对这一问题的理解，请教对方以确认内容。对不太明确的问题，一定要搞清楚，这样才会有的放矢，不致答非所问。

(4) 有个人见解，有个人特色。用人单位有时接待应试者若干名，相同的问题问若干遍，类似的回答也要听若干遍。因此，用人单位会有乏味、枯燥之感。只有具有独到的个人见解和个人特色的回答，才会引起对方的兴趣和注意。

(5) 知之为知之，不知为不知。面试遇到自己不知、不懂、不会的问题时，回避闪烁，默不作声，牵强附会，不懂装懂的做法均不足取，诚恳坦率地承认自己的不足之处，反倒会赢得主试者的信任和好感。

2、面试技巧：如何消除紧张

由于面试成功与否关系到求职者的前途，所以大学生面试时往往容易产生紧张情绪。有些大学生可能由于过度紧张而导致面试失败。因此必须设法消除过度的紧张情绪。这里介绍几种消除过度紧张的技巧，供同学们参考。

(1) 面试前可翻阅一本轻松活泼、有趣的杂志书籍。这时阅读书刊可以转移注意力，调整情绪，克服面试时的怯场心理。避免等待时紧张、焦虑情绪的产生。

(2) 面试过程中注意控制谈话节奏。进入试场致礼落座后，若感到紧张先不要急于讲话，而应集中精力听完提问，再从容应答。一般来说人们精神紧张的时候讲话速度会不自觉地加快，讲话速度过快，既不利于对方听清讲话内容，又会给人一种慌张的感觉。讲话速度过快，还往往容易出错，甚至张口结舌，进而强化自己的紧张情绪 ，导致思维混乱。当然，讲话速度过慢，缺乏激情，气氛沉闷，也会使人生厌。为了避免这一点，一般开始谈话时可以有意识地放慢讲话速度，等自己进入状态后再适当增加语气和语速。这样，既可以稳定自己的紧张情绪，又可以扭转面试的沉闷气氛。

(3) 回答问题时，目光可以对准提问者的额头。有的人在回答问题时眼睛不知道往哪儿看。 经验证明，魂不守舍，目光不定的人，使人感到不诚实;眼睛下垂的人，给人一种缺乏自信的印象;两眼直盯着提问者，会被误解为向他挑战，给人以桀骜不驯的感觉。如果面试时把目光集中在对方的额头上，既可以给对方以诚恳、自信的印象，也可以鼓起自己的勇气，消除自己的紧张情绪。

3、面试技巧：如何运用语言

面试场上你的语言表达艺术标志着你的成熟程度和综合素养。对求职应试者来说，掌握语言表达的技巧无疑是重要的。那么，面试中怎样恰当地运用谈话的技巧呢?

(1) 口齿清晰，语言流利，文雅大方。交谈时要注意发音准确，吐字清晰。还要注意控制说话的速度，以免磕磕绊绊，影响语言的流畅。忌用口头禅，更不能有不文明的语言。

(2) 语气平和，语调恰当，音量适中。面试时要注意语言、语调、语气的正确运用。打招呼时宜用上语调，加重语气并带拖音，以引起对方的注意。自我介绍时，最好多用平缓的陈述语气，不宜使用感叹语气或祈使句。声音过大令人厌烦，声音过小则难以听清。以每个用人单位都能听清你的讲话为原则。

(3)注意听者的反应。求职面试不同于演讲，而是更接近于一般的交谈。交谈中，应随时注意听者的反应。比如，听者心不在焉，可能表示他对自己这段话没有兴趣，你得设法转移话题;侧耳倾听，可能说明由于自己音量过小使对方难于听清;皱眉、摆头可能表示自己言语有不当之处。根据对方的这些反应，就要适时地调整自己的语言、语调、语气、音量、修辞，包括陈述内容。这样才能取得良好的面试效果。

4、面试技巧：如何运用手势

表示速度快的成语篇9

关键词： 语言经济原则 短信用语 应用分析 影响因素

1.引言

随着通讯技术的不断发展和手机的普及，手机短信这种新的信息传播和交流方式不仅成为一种交际手段上的革新，所带来的还有交际观念的更新，并由此带动语言特点的变化。可以说手机短信如今正悄然进入并深刻影响着人们的日常生活和思维方式。弹指之间，一条短信便诞生了。穿越时间和空间的阻隔，“拇指一族”的沟通既没有电话语音交流转瞬即逝的缺憾，又无需像书信往来般字斟句酌。短信用语是随意而快捷的，短小的文本与现代社会快节奏的生活相适应，人们可以快速地编写和阅读短信内容。在短信编写过程中，人们往往自觉或不自觉地运用了一个重要的语用原则――语言经济原则。本文旨在从语言经济原则角度出发来分析短信用语，并对制约经济原则运行的因素作探讨。

2.语言经济原则概述

对语言的简化是人类创新能力的重要表现之一，也是人类创造性思维的突出表现，其出发点就是语言经济原则。语言经济原则是语言的一条基本原则，与人类的认知模式密切相关，它能以简明的规则和快捷的方法来驾驭并处理复杂的语言现象。

功能学派代表人物法国语言学家A. Martinet在其著作《语音演变的经济原则》中从历史角度考察了语言使用的经济性。他认为交际和表达的需要始终在变化发展，促使人们采取更多更新的语言单位，而人在各方面表现出来的惰性则要求在言语中尽可能减少消耗，使用省力的、已熟悉的语言单位；语言演变的动力正来自这种交际需要和人的惰性之间的冲突。［1］

Quirk等语言学家从言语交际的角度提出“尽量缩约”的原则，即“不管任何特定情况中人们关于最清楚的表达持有什么样的理由，一般总是强烈地倾向于采用最经济的变体，即那种表现最大程度缩约的变体”。［2］

Leech在其著作《语用学原理》（Principle of Pragmatics）中阐述了“经济原则（Economy Principle）”的语用思想，即“当传达的信息既短小精悍、意义又完整无损时，编码和解码过程将既省时、又省力”。［3］

著名的美国语言哲学家Grace提出的合作原则（Cooperative Principle）中也包含了经济原则的思想。Grace认为，人们的言语交际总是互相合作的，人们在谈话中遵守的合作原则包括四个范畴，每个范畴又包括一条准则和一些次准则。其中，量的准则（Quantity Maxim）要求交际者所说的话应包含交谈目的所需要的信息，但不应包含超出需要的信息;方式原则（Manner Maxim）要求人们说话简要、避免赘述，同时避免晦涩和歧义。［4］

Hom则把Grace的四个准则改造为数量和关系两个原则，这两条既矛盾又统一的原则相结合的结果是：人们在交际中总是倾向于用最经济的话语来表达最充分的信息。［5］

在Levinson对Grace的古典理论进行修补从而得出的“新格莱斯会话含义理论”三原则中，信息原则和方式原则也体现了同样的经济原则思想。尤其是“极小量准则”（Maxim of Minimization）提到：说话人“说得尽量少”，只提供实现交际目的所需的最少的语言信息，而听话人要对之进行信息扩大处理和极大量的推理，理解说话人是说少含义多。［6］

Sperber和Wilson把语用和认知相结合，开创了关联理论，提出“明示推理交际”模式（Ostensive-Inferential Communication）和“最佳关联”原则（Principle of Optimal Relevance）。他们认为：明示交际中交际双方为了获得最好的语境效果，说话人必须使用具有最大关联的明示刺激信号;而听话人则期待最佳关联。以有限的明示信号和处理努力来追求最佳的语境效果，“关联理论”正体现了人类语言行为的经济原则。［7］

从上述诸多关于语言经济原则的论述中可以看出，语言经济原则主要包括两方面的特征：一是数量上的减缩，二是质量上的提高。从文本角度来看，语言经济原则在短信用语中得到了充分的体现。

3.语言经济原则在短信用语中的应用分析

在实际交流过程中，语言经济原则在短信用语中的应用主要体现在以下几个方面。

3.1广泛使用省略语体的简化语句

在编发短信的过程中，大多数人往往不愿意把太多的时间花费在编写短信内容上，而只求能用尽可能简短的话语充分表达自己的意图即可。因此，诸如“好”、“行”、“知道”、“快点”、“到了”等话语成为使用频率最高的短信用语。在繁忙的时候或是需要迅速传递信息的情况下，效率优先成为最关键的因素。对于书面文章中要求的结构完整这一条规则在短信用语中却往往被打破了，像主语、定语、宾语、状语等句子成分通常就被省略掉了。这些省略语体的简化语句虽然简短，但是言简意赅，在信息传递不受影响的情况下尽量减缩文本，并因此减少两者在编、解码时所花费的时间和精力，结合双方语境就能顺利达到交流目的，从而使言语交际变得快捷流畅，无疑是语言经济原则应用的最好体现。

3.2用同音字词代替原字词

现代年轻人编写短信用得最多的输入法就是拼音输入法，主要是因为其易学易会，并且不用记忆每一个汉字的笔画和笔顺。跟笔画输入法相比，使用拼音输入法最大的缺点就是同音字太多，输入一个音节会同时显示出多个同音字，而往往所需汉字并不是显示在第一个位置或前几个位置，有时甚至显示在下一行，需要按一次翻页键才能找到。为了提高输入速度和交流效率，很多年轻人往往自觉或不自觉地使用了同音的别字来代替原字，虽然从严格语法意义上来说不合乎规范，但却受到了大多数年轻人的青睐。因为通常情况下这并不影响双方的正常交流，并且有时候还能制造一种特殊的幽默效果，所以很多人即使在明知打错字的情况下也并不去改正。比如有些年轻人在圣诞节时把原本的“圣诞快乐”故意输成“生蛋快乐”，以营造幽默诙谐的效果。

尽管有相当一部分语言学家和教育工作者反对短信用语中使用错别字，但是反对归反对，大部分年轻人仍然都在使用。究其原因，一方面是因为年轻人较强的反叛意识，另一方面是由于现代社会强调效率至上，其实在这种现象背后更深层次的原因还是语言经济原则在起作用。

3.3用最简明的标点符号代替常用话语

与使用电脑进行网络聊天相比，使用手机编发短信就显得麻烦得多，这主要是因为用手机键盘打字的速度会比用电脑键盘慢得多，尤其是在输入标点符号时显得更为烦琐，所以很多年轻人都会倾向于使用一些最简明的标点符号来表达一些最常用的话语，这种情况尤其运用在回复对方的短信时。如使用“？”表示“为什么”、“怎么可能”、“真的吗”等一些表示疑问的话语，使用“！”表示“你真牛”、“佩服”等表示强烈感彩的话语，使用“！？”表示“太牛了，怎么可能啊”等带有惊叹同时又夹杂疑问的话语，使用空格表示“无语”，等等。

对此可用Sperber和Wilson于1986年在《关联、交际和认识》一书中提出来的“关联理论”进行解释。他们发展了“关联”来解释交际和认知，关联是贯穿于认知、交际过程中一条无形的线索，是人们进行认知和交际的基础。通过关联，人们可以更好地解释人们如何对世界认知，以及人和人之间如何交往。比如上述最简明的标点符号在双方的认知语境中具有紧密的关联性，对于发送者而言是一种最经济的信息传递方式，而对于接收者而言也没有什么理解障碍，因此交际双方可以顺畅地达到交流目的。

3.4省略大部分标点符号以求最大限度的方便快捷

由于手机键盘很小，不可能像电脑键盘一样单独为众多标点符号设置按键，因此在输入标点时往往要进行较烦琐的切换，导致操作不便，许多年轻人在编发短信时干脆就省略了标点符号，尤其是针对内容简短的话语，比如：“在干嘛呢”、“OK”、“想你”、“见面再说”等。或是直接用便捷的空格捷代替一般的标点符号，比如“在干嘛呢 我想你”、“现在有事 待会再联系”、“路上堵车 晚点到”等。归根结底这种标点符号的省略都是由于语言经济原则在起作用。

4.影响语言经济原则在短信用语中应用的因素

4.1主观因素

人们为了提高信息交流效率和适应现代社会生活快节奏的需要，在使用短信用语时往往言简意赅，常常省略句子成分。这样既便于发送方快速地编写短信内容，又便于接收方快速地加以阅读，整个信息传递过程中都充分运用了语言经济原则。尤其是对于广大年轻人和青少年来说，手机短信作为使用频率最高的交际方式之一，不仅方便快捷，而且在语言经济原则充分作用下的短信用语具有一定程度上的隐秘性特征，一般的成年人特别是父母很懂得它的具体含义。［8］此外，在语言经济原则作用下的短信用语不仅简短随意，而且有时可以营造幽默效果并展现个性。

4.2客观因素

首先，目前我国各大通信运营商提供的短信服务都是按条数来收费，一般每条短信的最大信息量限制为160个英文字符或70个汉字。因此通常情况下人们出于经济因素不愿意多编写详细的文字来交流，而是大量使用了省略语体的简化语句。经济因素在群发短信时体现得更为明显。比如在发送字数为80个汉字的句子结构完整且标点齐全的短信时，因为一条短信最大的汉字容量为70个，系统会自动拆分成两条短信发送并且按两条短信收费。但是若充分应用语言经济原则，省略非必需的标点符号并且省略不影响双方交流的句子成分，就可能将短信内容限制在70个汉字之内。若按一条短信1角钱来算，应用语言经济原则，发50条短信就可以节省5元钱，实际节省了一半费用。其次是短信内容在起作用。人们收到短信后一般会确定其重要程度。如果是对于极为重要的信息，在回复时选择的用语就应相对详细与规范，此时就不宜过度使用语言经济原则，以免引起误会和对方的反感。如果收到的是垃圾信息，接收者可能根本就不会回复，而是直接删除，这是语言经济原则的极限。因为合作原则要求谈话双方的话语都要跟话题有关联，不说和话题无关的话，而垃圾短信就是接收者的认知语境里不希望存在的事物。最后，手机键盘操作起来远不如电脑键盘方便快捷，尤其是在输入标点符号时切换非常麻烦，因此也从客观上要求使用者充分应用语言经济原则。

5.结语

语言经济原则作为一条最常用的语用原则，在手机短信这种新兴的信息交流方式中得到了广泛的应用，无疑给我们的生活带来了极大的便利，节省了大量的时间和精力。但是我们也应当清醒地看到，部分青少年滥用或是故意误用语言经济原则也导致了一系列的问题，比如书面写作中不规范不严谨、部分汉字音形义混淆与错用，等等。因此，相关的教育部门和教育工作者应对此给予足够的重视并且加以合理的指导。

参考文献：

［1］Martinet，A.语音演变的经济原则［M］.1955.

［2］Quirk，R.et al.A Comprehensive Grammar of the English Language［M］.London：Longman Group Ltd.，1985.

［3］Leech，G.N.Principle of Pragmatics［M］.London：Longman Group Ltd.，1983.

［4］何自然.语用学概论［M］.长沙：湖南教育出版社，1998.

［5］何兆熊.新编语用学概要［M］.上海：上海外语教育出版社，2000.

［6］Levinson，S.C.Pragmatics［M］.Beijing：Foreign Language Teaching and Research Press，2001.

表示速度快的成语篇10

【摘要】 目的 计算 药物溶出度weibull分布参数。方法 采用sas软件非线性回归nlin程序包中的levenberg?marquardt法进行迭代计算。结果 本方法计算的结果与 文献 的记录相吻合。结论 本方法简便、快速、拟合结果准确，适用于药学工作者对药物溶出度weibull分布的计算。

【关键词】 药物溶出度;sas系统;weibull分布

abstract:objective to calculate the weibull′s distribution parameters for drug dissolution.methods the parameters of drug dissolution rate were treated with nonlinear regression by sas software and iterated by levenberg?marquardt algorithm (lma).results the calculation result by sas was identical with that in literature.conclusion the method was simple, convenient, calculated rapidly and the fitting result was accurate. it was suitable for data processing in calculation of weibull′s distribution for drug dissolution.

key words:drug dissolution; sas; weibull’s distribution

药物体外溶出度试验是一种控制药物制剂质量的体外检测方法，在对溶出试验数据进行处理时，其评价方法常用的有：对数曲线法、指数模型法、机率单位法、weibull法、gompertz法[1]，这些方法中又以weibull法最常用。许多文献对weibull分布中参数的计算进行了探讨，目前对weibull分布参数的求解多采用excel软件计算[2～4]，虽然比较常用，但这种方法计算过程复杂而且计算得到的数据也不够直观，需要进一步的处理。此外，比较实用的计算机处理软件有spss、matlab[5，6]，本文提出采用sas系统(statistical analysis system)计算药物溶出度weibull分布参数时，方法简单，过程简练，计算速度快，为药物溶出度weibull分布参数的求解提供了一种准确、快速的方法。

1 数据资料

本文溶出数据来自文献[2]，它提供的某药物在慢速搅拌(30 r·min-1)的条件下，于不同的溶出介质中的累积溶出度-时间数据，见表1。

2 方法与结果

启动sas(8.1)系统，打开工作界面，在显示的主窗口内，包含若干个子窗口，其中有三个最重要的窗口：editor程序编辑窗口，log运行记录窗口，output输出记录窗口。数据输入过程是在editor程序编辑窗口中进行。程序编辑窗口如图1。表1 不同时间下药物累积溶出百分比

程序说明：data语句产生临时数据集weibull(可任意命名，但不能超过八个字节)，表明数据步的开始;input语句指明读取变量t、f，@@表示读入一条观测值后不换行，连续读入数据;cards语句表明以下为数据行，数据行以下的“;”表示数据行结束;proc语句表明调用nlin(非线性回归)过程，选用的迭代计算法是marquardt法;model语句指定了所要拟合的非线性回归模型的weibull表达式，这里的a、b、m分别是文献[7]中的α、1·β-1及m，其中“**”表示乘方;parms语句设定weibull 参数的初始值，a=3，b=0.05，m=1;bounds语句表示weibull参数a的条件是大于或等于0;run语句表示程序结束。编辑完毕后，点击submit图标，提交编辑窗口中的程序或用菜单命令runsubmit。

2.2 计算结果

点击最大化按钮，全屏显示output输出记录窗口，如图2，在此图中显示和记录了sas运行后的计算结果。

从output结果输出窗口中可以看出，经过5次迭代达到收敛标准，可以得到最优化解。在0.01 mol·l-1 hcl介质的参数为a=0.7895，b=0.0274(β=36.4564)，m=1.2424;通过相似的操作可以求得药物在0.10 mol·l-1 hcl的条件下，溶出度分布参数的最优化解：a=0.9028，b=0.0418(β=23.9234)，m=0.9109。

2.3 数据分析

sas软件计算结果除三个参数的求算外还有非线性最小二乘法的统计 总结 ，用于对模型的显著性检验和判断。在0.01 mol·l-1 hcl介质中，模型建立的决定系数r squared=1-residual ss/corrected ss=0.9999，说明建立的模型拟合优度令人满意。为求得特征参数td、t50，将上述结果代入weibull公式计算可得，笔者又编辑一个sas程序，如图3，能快速求得特征参数td=18.8750 min，将f值换成0.5即得t50=14.2582 min。在0.10 mol·l-1 hcl介质中，用同样的方法求得模型建立的决定系数r2=0.9949，td=33.5268 min，t50=22.7276 min，所得结果与文献[2，3，6]的结果非常接近。

3 讨论

药物溶出度是在规定溶剂中与一定条件下，从片剂或胶囊剂等固体制剂中溶出的速度和程度。对某些药品尤其是一些水溶性差的药物、缓释制剂，体外溶出度在某种程度上与体内生物利用度呈现一定的相关性，因此可以用体外溶出度试验估计其在体内药物动力学和药物生物利用度的特性[8]。weibull分布函数是处理药物制剂体外溶出度数据最常用的一种方法。为获得准确、可靠的药物制剂溶出参数，除试验条件正确、可靠以外，正确理解weibull分布参数的意义，快速、准确 计算 weibull分布参数和药物溶出度的特征参数也是十分重要的。weibull分布的函数方程为f(t)=1-e-(t-α)**m/β，包含3个未知参数：α：位置参数，m：形状参数，β：尺度参数[7]。 通过建立的weibull模型可以求得特征参数td(药物溶出63.2%所需的时间)，有时也 会计 算t50(药物溶出50%所需的时间)等。在一些 文献 [2～4，7]中提到位置参数a的选取是一个复杂的问题，给参数的计算带来一定的困难。本文介绍的方法通过编写程序，调用非线性回归过程marquardt法进行迭代运算，使用bounds限定语句表示weibull分布中位置参数a的条件是大于或等于0，可以一次性求得weibull分布的3个未知参数和模型的方差分析。此外，可以利用 weibull分布参数的计算结果，编写sas程序快速计算特征参数td、t50的值。本文编写的程序能以模板形式保存，在进行类似的运算时只需调出程序，更改数据步里的相应试验数据即可求解weibull分布参数和药物溶出度的特征参数。

综上所述，本文介绍的sas系统求解药物溶出度weibull分布参数和td、t50等值的方法，编程语言近似于 自然 语言，简单易学，使用者可以将自己的试验数据替换程序中的数据即可进行计算。本方法是建立在数据统计分析的基础上进行数据处理，过程简单、快速、精确度高，是求解药物溶出度weibull分布参数的简便、实用方法，适用于药学工作者对药物溶出度weibull分布的快速计算。