成分分析解決問題的方法

⑴ 液體成分分析

分析化學發展到目前，對於未知物的分析，技術已經很完備。但是在准確度和精度上還有待提高。你要分析未知物，根據你的要求，分析化驗員才好判斷採取什麼樣的方式和方法。需要你提供如下信息：
1、樣品來源；
2、樣品大致可能的成分；
3、對成分分析的要求，比如，多大的濃度的樣品需要知道成分名稱；
4、對未知物分析含量精度的要求，比如多大誤差是允許的；
等等。其他可能還需要你提供一些信息，才好方便開展具體工作。
你的要求越高，費用也就越高。幾萬元的費用到十幾萬，幾十萬都有可能

⑵ SPSS的主成分分析主要是解決什麼問題

spss的主成分分析主要應用在因子分析里，目的是將原來很多的因素，通過他們內在的相關分析，整合成新的一個或多個相對獨立的綜合因素，來代表原來散亂的因素。例如我們測量客戶滿意度，設計了10個題目，那數據收集完後，就可以通過因子分析，來看看這10個題目是否能綜合成幾個因素。通過spss的主成分分析，就可以得出相應結果。結果可能是其中5個題目的相關顯著，可以通過一個因素來歸納這5個因素，另外3個、2個也可以分別組成一個，而且主成分對應的特徵值大於1，這樣就最後就可以通過3個綜合因素來研究和分析客戶滿意度了

⑶ spss中主成分分析

主成分分析用於對數據信息進行濃縮，比如總共有20個指標值，是否可以將此20項濃縮成4個概括性指標。

• 第一步:判斷是否進行主成分(pca)分析;判斷標准為KMO值大於0.6.

• 第二步:主成分與分析項對應關系判斷.

• 第三步：在第二步刪除掉不合理分析項後,並且確認主成分與分析項對應關系良好後,則可結合主成分與分析項對應關系,對主成分進行命名.

spssau主成分分析操作共有三步：

①選擇【進階方法】--【主成分分析】

②將分析項拖拽到右側分析框

③點擊開始分析

默認提供主成分得分和綜合得分，分析前勾選「成分得分」、「綜合得分」即可。

⑷ 主成分分析法適用於哪些問題

主成分分析法適用於人口統計學、數量地理學、分子動力學模擬、數學建模、數理分析等問題，是一種常用的多變數分析方法。主成分分析作為基礎的數學分析方法，其實際應用十分廣泛。

主成分分析，是一種統計方法。通過正交變換將一組可能存在相關性的變數轉換為一組線性不相關的變數，轉換後的這組變數叫主成分。在實際課題中，為了全面分析問題，往往提出很多與此有關的變數或因素，因為每個變數都在不同程度上反映這個課題的某些信息。

主成分分析法原理

在用統計分析方法研究多變數的課題時，變數個數太多就會增加課題的復雜性。人們自然希望變數個數較少而得到的信息較多。在很多情形，變數之間是有一定的相關關系的，當兩個變數之間有一定相關關系時，可以解釋為這兩個變數反映此課題的信息有一定的重疊。

主成分分析是對於原先提出的所有變數，將重復的變數關系緊密的變數刪去多餘，建立盡可能少的新變數，使得這些新變數是兩兩不相關的，而且這些新變數在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。

設法將原來變數重新組合成一組新的互相無關的幾個綜合變數，同時根據實際需要從中可以取出幾個較少的綜合變數盡可能多地反映原來變數的信息的統計方法叫做主成分分析或稱主分量分析，也是數學上用來降維的一種方法。

⑸ 如何用主成分分析法確定指標權重

在SPSS中，主成分分析是通過設置因子分析中的抽取方法實現的，如果設置的抽取方法是主成分，那麼計算的就是主成分得分，另外，因子分析和主成分分析盡管原理不同，但是兩者綜合得分的計算方法是一致的。

層次分析法根據問題的性質和要達到的總目標，將問題分解為不同的組成因素，並按照因素間的相互關聯影響以及隸屬關系將因素按不同層次聚集組合，

形成一個多層次的分析結構模型，從而最終使問題歸結為最低層(供決策的方案、措施等)相對於最高層(總目標)的相對重要權值的確定或相對優劣次序的排定。

(5)成分分析解決問題的方法擴展閱讀：

主成分分析法是一種降維的統計方法，它藉助於一個正交變換，將其分量相關的原隨機向量轉化成其分量不相關的新隨機向量，這在代數上表現為將原隨機向量的協方差陣變換成對角形陣，在幾何上表現為將原坐標系變換成新的正交坐標系，

使之指向樣本點散布最開的p 個正交方向，然後對多維變數系統進行降維處理，使之能以一個較高的精度轉換成低維變數系統，再通過構造適當的價值函數，進一步把低維系統轉化成一維系統。

⑹ 在解決實際問題時常用的分析方法有哪些

目前在實際工作中,通常採用的分析方法有五種：

1、對比分析法

也叫比較分析法，是通過實際數與基數的對比來提示實際數與基數之間的差異，藉以了解經濟活動的成績和問題的一種分析方法。在科學探究活動中，常常用到對比分析法，這種分析法與等效替代法相似。對比法， 戲劇常用的一種主要藝術手法。一般有三種對比:人物對比、場面對比、細節對比。

2、因素分析法

又稱經驗分析法，是一種定性分析方法。該方法主要指根據價值工程對象選擇應考慮的各種因素，憑借分析人員的知識和經驗集體研究確定選擇對象。該方法簡單易行，要求價值工程人員對產品熟悉，經驗豐富，在研究對象彼此相差較大或時間緊迫的情況下比較適用，缺點是無定量分析、主觀影響大。

因素分析法是利用統計指數體系分析現象總變動中各個因素影響程度的一種統計分析方法，包括連環替代法、差額分析法、指標分解法等。 因素分析法是現代統計學中一種重要而實用的方法，它是多元統計分析的一個分支。使用這種方法能夠使研究者把一組反映事物性質、狀態、特點等的變數簡化為少數幾個能夠反映出事物內在聯系的、固有的、決定事物本質特徵的因素。

因素分析法的最大功用，就是運用數學方法對可觀測的事物在發展中所表現出的外部特徵和聯系進行由表及裡、由此及彼、去粗取精、去偽存真的處理，從而得出客觀事物普遍本質的概括。其次，使用因素分析法可以使復雜的研究課題大為簡化，並保持其基本的信息量。

3、相關分析法

揭示某一礦區鑽孔自然彎曲趨勢的另一方法是進行相關分析，又稱回歸分析，即利用數理統計原理,求出反映鑽孔自然彎曲趨勢的回歸方程。通常設孔深為自變數，頂角和方位角為因變數，建立相關關系式這兩個相關關系式就代表鑽孔頂角和鑽孔方位角隨孔深而變化的規律。

4、差額計演算法

確定引起某個經濟指標變動的各個因素的影響程度的一種計算方法。與"連續替代法"內容相同。在幾個相互聯系的因素共同影響著某一個經濟指標的情況下，可應用這一方法計算各個因素對該經濟指標發生變動的影響程度。在衡量某一因素對於一個經濟指標的影響時，假定只有這一因素變動，而其餘因素不變。確定各個因素替代順序，然後按照這一順序進行替代計算。這種方法是假定各個因素依照一定的順序發生變動而進行替代計算的， 因此分析出來的結果具有一定程度的假定性。

5、比例法

比例法亦稱「間接計演算法」。它是利用過去兩個相關經濟指標之間長期形成的穩定比率來推算確定計劃期有關指標的一種方法。

(6)成分分析解決問題的方法擴展閱讀

分析法是「綜合法」的對稱。把復雜的經濟現象分解成許多簡單組成部分，分別進行研究的方法。其實質是： 通過調查研究，找出事物的內在矛盾，並對矛盾的各個方面進行深入研究。剔除那些偶然的、非本質的東西，抽象出必然的、本質的因素，並由此得出一些反映本質的簡單規定，以把握矛盾的各個方面的特殊性。

分析法所提供的只是對於經濟現象的片面理解，它還不能從總體上、從各個部分之間的相互聯繫上來把握經濟現象。因此，在分析的基礎上，還必須運用綜合的方法，使分析得到的各個方面的本質規定，按照經濟現象內在的邏輯聯系，形成有機的體系，這樣才能全面、深刻地認識經濟現象，提出解決問題的有效辦法。

適用范圍：不易直接證明結論；從結論很顯然能推出明顯正確的條件。

⑺ 主成分分析法

在對災毀土地復墾效益進行分析時，會碰到眾多因素，各因素間又相互關聯，將這些存在相關關系的因素通過數學方法綜合成少數幾個最終參評因素，使這幾個新的因素既包含原來因素的信息又相互獨立。簡化問題並抓住其本質是分析過程中的關鍵，主成分分析法可以解決這個難題。

(一)主成分分析的基本原理

主成分分析法(Principal Components Analysis，PCA)是把原來多個變數化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法。從數學角度來看，這是一種降維處理方法，即通過對原始指標相關矩陣內部結果關系的研究，將原來指標重新組合成一組新的相互獨立的指標，並從中選取幾個綜合指標來反映原始指標的信息。假定有n個評價單元，每個評價單元用m個因素來描述，這樣就構成一個n×m階數據矩陣：

災害損毀土地復墾

如果記m個因素為 x₁，x₂，…，x_m，它們的綜合因素為 z₁，z₂，…，z_p(p≤m)，則：

災害損毀土地復墾

系數l_ij由下列原則來決定：

(1)z_i與z_j(i≠j，i，j＝1，2，…，p)相互無關；

(2)z₁是x₁，x₂，…，x_m的一切線性組合中方差最大者，依此類推。

依據該原則確定的綜合變數指標z₁，z₂，…，z_p分別稱為原始指標的第1、第2、…、第p個主成分，分析時可只挑選前幾個方差最大的主成分。

(二)主成分分析法的步驟

(1)將原始數據進行標准化處理，以消除原始數據在數量級或量綱上的差異。

(2)計算標准化的相關數據矩陣：

災害損毀土地復墾

(3)用雅克比法求相關系數矩陣R的特徵值(λ₁，λ₂，…，λ_p)和與之相對應的特徵向量 α_i＝(α_i1，α_i2，…，α_ip)，i＝1，2，…，p。

(4)選擇重要的主成分，並寫出其表達式。

主成分分析可以得到P個主成分，但是由於各個主成分的方差與其包含的信息量皆是遞減的，所以在實際分析時，一般不選取P個主成分，而是根據各個主成分所累計的貢獻率的大小來選取前K個主成分，這里的貢獻率是指某個主成分的方差在全部方差中所佔的比重，實際上也是某個特徵值在全部特徵值合計中所佔的比重。即：

災害損毀土地復墾

這說明，主成分所包含的原始變數的信息越強，貢獻率也就越大。主成分的累計貢獻率決定了主成分個數K的選取情況，為了保證綜合變數能包括原始變數的絕大多數信息，一般要求累計貢獻率達到85%以上。

另外，在實際應用過程中，選擇主成分之後，還要注意主成分實際含義的解釋。如何給主成分賦予新的含義，給出合理的解釋是主成分分析中一個相當關鍵的問題。一般來說，這個解釋需要根據主成分表達式的系數而定，並與定性分析來進行有效結合。主成分是原來變數的線性組合，在這個線性組合中各變數的系數有正有負、有大有小，有的又大小相當，因此不能簡單地把這個主成分看作是某個原變數的屬性作用。線性組合中各變數系數的絕對值越大表明該主成分主要包含了該變數；如果有幾個大小相當的變數系數時，則認為這一主成分是這幾個變數的綜合，而這幾個變數綜合在一起具有什麼樣的實際意義，就需要結合具體的問題和專業，給出合理的解釋，進而才能達到准確分析的目的。

(5)計算主成分得分。根據標准化的原始數據，將各個樣品分別代入主成分表達式，就可以得到各主成分下的各個樣品的新數據，即為主成分得分。具體形式可如下：

災害損毀土地復墾

(6)依據主成分得分的數據，則可以進行進一步的統計分析。其中，常見的應用有主成分回歸，變數子集合的選擇，綜合評價等。

(三)主成分分析法的評價

通過主成分分析法來評價復墾產生的效益，可將多個指標轉化成盡可能少的綜合性指標，使綜合指標間互不相干，既減少了原指標信息的重疊度，又不丟失原指標信息的總含量。該方法不僅將多個指標轉化成綜合性指標，而且也能對每個主成分的影響因素進行分析，從而判別出影響整個評價體系的關鍵因素，並且主成分分析法在確定權重時可以科學地賦值，以避免主觀因素的影響。

需要注意的是，主成分分析法雖然可以對每個主成分的權重進行科學、定量的計算，避免人為因素及主觀因素的影響，但是有時候賦權的結果可能與客觀實際有一定誤差。因此，利用主成分分析法確定權重後，再結合不同專家給的權重，是最好的解決辦法。這樣可以在定量的基礎上作出定性的分析，通過一定的數理方法將兩種數據結合起來考慮。

⑻ 淺談成分分析法與層次分析法論文

淺談成分分析法與層次分析法論文

摘 要 ：傳統句法分析法「成分分析法」，將句子的成分分為主、謂、賓、定、狀、補。不得不說在語文教學方面，成分分析法的功勞是不能小覷的。但是，我們發現，漢語中有一些句法結構並不能用成分分析法有效的解決。於是，語言學家把美國結構主義描寫學派的層次分析法引入到漢語句法分析中，取得了不菲的成績。層次分析法解決了成分分析法無法解決的問題，但是，層次分析法自身也存在一些問題。本文將做較為詳細的解釋，在進行漢語結構分析的時候應該根據情況正確選擇。

關鍵詞： 成分分析法；層次分析法；優缺點；句法結構；歧義句

漢語中存在很多有趣的現象。譬如說，「咬死了獵人的狗」、「我沒有考過」、「兩個學校的領導」這一類的歧義句。再者，「台上坐著主席團」、「台上唱著戲」[1]這兩個句子的成分和序列完全一樣，均為「名1+動詞+著+名2」但為什麼「戲唱在台上」不符合正確的語法規范，而我們卻可以說「主席團坐在台上」？進一步思考，我們會有一種明顯的感覺，「台上坐著主席團」是靜態的，「台上唱著戲」是動態的。那麼，我們的這種直覺正確嗎？再比如說，①「實習的學生」，②「實習的學校」均為偏正結構中的定中結構。定語都是「實習的」，但是我們會發現①中的「學生」在特定的語境中可以省略。比如說「我是實習的」。但是②中的「學校」在任何情況下都不可以省略，否則就會影響正常交流。「這是我實習的學校」絕不可以省略成「這是我實習的…」

為了更好地解決這些問題，我們必須找到一些行之有效的分析方法。以句法為出發點，解釋說明各種的語言現象的`分析方法，我們一般稱之為「句法分析法」與之相關的理論稱之為「句法分析理論」研究一種句法結構或者說句式的特徵，基本上有兩種思路。一是，分析句式或句法結構的內部結構的構造特點。二是觀察了解這一個句式和句法結構和其他的句式或句法結構之間的關系。我們所了解到的層次分析法和語義特徵分析法屬於前者。本文將主要探討層次分析法和成分分析法。

首先，我們來看成分分析法。句子成分分析法又稱「中心詞分析法」，成分分析法是傳統的句法分析方法。也是我們最早接觸到的。早在小學的時候我們已經懂得基本的主謂賓。下面我們來實際運用一下成分分析法。

「勤勞的工人在最短時間里修好了一座簡易的橋。」

按照成分分析法，句子中的主語是「工人」，謂語是「修」。而「工人」和「修」就是我們在分析時首先要找出來的全句的中心詞。再來看，「修」是及物動詞，後面可以接名詞，比如說「修房子」所以，名詞「橋」就是句子的另一個中心詞，賓語。

從上面的例子中我們可以看出來成分分析法有自身的優點。採取成分分析法，容易把握出句子的整體脈絡。用它來分析長單句，這種優勢就更加明顯了。比如說，

我國首次升空的「神州—3號」模擬載人飛船經過264個小時在太空運行之後按原先預定的時間安全、准確的返回原先計算好的我國西北部的某地區的地面。

按照成分分析法，這個句子的基本脈絡就是「神州—3號」飛船返回地面。在處理這一類句中有很多修飾限定的成分的長單句時，利用成分分析法可以快速的找出句子的整體脈絡。在語文教學中，具有很大的實踐意義。

但是，在利用成分分析法進行句法分析的時候也會出現一些問題。下面我們一一的進行分析。

1、成分分析法不能有效的分析某些存在歧義的句子，不能挖掘出句子內在的規律。

上文中提到了「兩個學校的領導」我們就以這個為例。

「今天，兩個學校的領導都來了。」按照成分分析法，「領導」和「來」是全句的中心詞，分別作為句子的主語和謂語。所以，這個句子的基本脈絡就是「領導來了」但是，這個句子明顯是一個歧義句。所以，採用成分分析法解釋歧義句的時候就會出現問題。

「她的頭發剪短了點兒。」我們再來看這句話，按照成分分析法，「頭發」和「短」是句子的中心詞，非別為主語和謂語。所以，句子的脈絡就是「頭發短」。但是，對這個句子進行內部的分析，我們會發現這個句子具有兩方面的含義。

①減了之後，她的頭發比之前短。（達到了理想中的效果）

②她的頭發剪得太短了。（沒有實現理想的效果）

2、分析出來的句子脈絡不成立。

比如：她愛好古箏。（她愛好。）

陋習必須改掉。（陋習改掉。）

3、分析出來的句子脈絡在語法上雖然成立，卻和原句的意義不同了。

比如：老奶奶哭瞎了雙眼。（老奶奶瞎。）

便利店方便了周圍的居民。（便利店方便）

通過上面的分析，我們不難看出以下幾點：

1、成分分析法分析的對象只能單句，對復雜句是無能無力的。

2、在分析過程中，我們首先找出句子的中心詞，也就是作為句子主語和謂語的部分。

謂語和主語的關系是陳述和被陳述的關系。其次，在確定其他的成分，而且，其他的成分依附於中心詞。

3、從理論上講，能做句子成分的只能是詞。

為什麼成分分析法會存在這樣的問題？主要原因就在於成分分析法的重點在於句式或句法結構的各個成分。並沒有關注句式或句法結構中的層次性。那麼，問題來了，什麼是層次性？按照朱德熙先生在語法問

⑼ 主成分分析法的應用分析

在社會調查中，對於同一個變數，研究者往往用多個不同的問題來測量一個人的意見。這些不同的問題構成了所謂的測度項，它們代表一個變數的不同方面。主成分分析法被用來對這些變數進行降維處理，使它們「濃縮」為一個變數，稱為因子。
在用主成分分析法進行因子求解時，我們最多可以得到與測度項個數一樣多的因子。如果保留所有的因子，就起不到降維的目的了。但是我們知道因子的大小排列，我們可以對它們進行舍取。哪有那麼多小的因子需要舍棄呢？在一般的行為研究中，我們常常用到的判斷方法有兩個：特徵根大於1法與碎石坡法。
因為因子中的信息可以用特徵根來表示，所以我們有特徵根大於1這個規則。如果一個因子的特徵根大於1就保留，否則拋棄。這個規則，雖然簡單易用，卻只是一個經驗法則(rule of thumb)，沒有明確的統計檢驗。不幸的是，統計檢驗的方法在實際中並不比這個經驗法則更有效(Gorsuch, 1983)。所以這個經驗法則至今仍是最常用的法則。作為一個經驗法則，它不總是正確的。它會高估或者低估實際的因子個數。它的適用范圍是20-40個的測度項，每個理論因子對應3-5個測度項，並且樣本量是大的 ( 3100)。
碎石坡法是一種看圖方法。如果我們以因子的次序為X軸、以特徵根大小為Y軸，我們可以把特徵根隨因子的變化畫在一個坐標上，因子特徵根呈下降趨勢。這個趨勢線的頭部快速下降，而尾部則變得平坦。從尾部開始逆向對尾部畫一條回歸線，遠高於回歸線的點代表主要的因子，回歸線兩旁的點代表次要因子。但是碎石坡法往往高估因子的個數。這種方法相對於第一種方法更不可靠，所以在實際研究中一般不用。
拋棄小因子、保留大因子之後，降維的目的就達到了。 在對社會調查數據進行分析時，除了把相關的問題綜合成因子並保留大的因子，研究者往往還需要對因子與測度項之間的關系進行檢驗，以確保每一個主要的因子（主成分）對應於一組意義相關的測度項。為了更清楚的展現因子與測度項之間的關系，研究者需要進行因子旋轉。常見的旋轉方法是VARIMAX旋轉。旋轉之後，如果一個測度項與對應的因子的相關度很高（>0.5)就被認為是可以接受的。如果一個測度項與一個不對應的因子的相關度過高（>0.4），則是不可接受的，這樣的測度項可能需要修改或淘汰。
用主成分分析法得到因子，並用因子旋轉分析測度項與因子關系的過程往往被稱為探索性因子分析。
在探索性因子分析被接受之後，研究者可以對這些因子之間的關系進行進一步測試，比如用結構方程分析來做假設檢驗。 1問題的提出主成分分析是一種降維的方法,便於分析問題,在諸多領域中都有廣泛的應用。但有些教科書與論文使用主成分分析時,出現了一些錯誤與不足,不能解決實際問題。如一些多元統計分析的教材中,用協方差矩陣的主成分分析出現了如下錯誤與不足:①沒有明確和判斷該數據降維的條件是否成立。②主成分系數的平方和不為1。③沒有明確和判斷所用數據是否適合作單獨的主成分分析。④選取的主成分對原始變數沒有代表性。以下從相關性等理論與結果上依次解決上述問題,並給出相應建議。2數據在行為與心理研究中,常常要求分析某種身份的人的行為特徵,如本例中的小學生的日常行為特徵,從而根據這些特徵引導小學生向更積極的行為態度發展。這里用文獻[1]的數據見表1,其來自某課題組的調查結果。課題組對北方某小學480名5～6年級學生的日常行為進行調查,共調查了11項指標如下:S1～對老師提問的反應、S2～對班級事務的關心、S3～自習課上的表現、S4～對家庭作業的態度、S5～關心同學的程度、S6～對待勞動的態度、S7～學習上的特殊興趣、S8～對待體育鍛煉的態度、S9～在娛樂上的偏好、S10～解決問題的思考方式、S11～對未來的打算

主成分分析法和層次分析法異同
1.基於相關性分析的指標篩選原理
兩個指標之間的相關系數，反映了兩個指標之間的相關性[1]。相關系數越大，兩個指標反映的信息相關性就越高[1]。而為了使評價指標體系簡潔有效，就需要避免指標反映信息重復[1]。通過計算同一準則層中各個評價指標之間的相關系數，刪除相關系數較大的指標，避免了評價指標所反映的信息重復[2]。通過相關性分析，簡化了指標體系，保證了指標體系的簡潔有效[2]。
2.基於主成分分析的指標篩選原理
（1）因子載荷的原理
通過對剩餘多個指標進行主成分分析，得到每個指標的因子載荷。因子載荷的絕對值小於等於1，而絕對值越是趨向於1，指標對評價結果越重要[3]。
（2）基於主成分分析的指標篩選原理
因子載荷反映指標對評價結果的影響程度，因子載荷絕對值越大表示指標對評價結果越重要，越應該保留；反之，越應該刪除。1通過對相關性分析篩選後的指標進行主成分分析，得到每個指標的因子載荷，從而刪除因子載荷小的指標，保證篩選出重要的指標[2]。
3.相關性分析和主成分分析相同點
一是，基於相關性分析的指標篩選和基於主成分分析的指標篩選，均是在准則層內進行指標的篩選處理，准則層之間不進行篩選。這種做法的原因是，通過人為地劃分不同准則層，反映評價事物不同層面的狀況，避免誤刪反應信息不同的重要指標[2]。
二是，基於相關性分析的指標篩選和基於主成分分析的指標篩選的思路，均是篩選出少量具有代表性的指標[2]。
4.相關性分析和主成分分析不同點
一是，兩次篩選的目的不同：基於相關性分析的指標篩選的目的是刪除反應信息冗餘的評價指標。基於主成分分析的指標篩選的目的是刪除對評價結果影響較小的評價指標[2]。
二是，兩次篩選的作用不同：基於相關性分析的指標篩選的作用是保證蹄選出的評價指標體系簡潔明快。基於主成分分析的指標簡選的目的是篩選出重要的指標[2]。
[1]遲國泰，曹婷婷，張昆.基於相關主成分分析的人的全面發展評價指標體系的構建[J].系統工
程理論與實踐，2013，32（1）：112-119.
[2]李鴻禧.基於相關主成分分析的港口物流評價研究[D].遼寧大連：大連理工大學，2013.
[3]孫慧，劉媛媛，張娜娜.基於主成分分析的煤炭產業競爭力實證研究[J].資源與產業，2012，14（1）：145-149.

⑽ 結合實例說明直接成分分析法和變化分析法在解決句法多義問題中的應用

一. 中心詞分析法：分析要點：1．分析的對象是單句；2．認為句子又六大成分組成——主語、謂語（或述語）、賓語、補足語、形容詞附加語（即定語）和副詞性附加語（即狀語和補語）。這六種成分分為三個級別：主語、謂語（或述語）是主要成分，賓語、補足語是連帶成分，形容詞附加語和副詞性附加語是附加成分；3．作為句子成分的只能是詞； 4．分析時，先找出全句的中心詞作為主語和謂語，讓其他成分分別依附於它們；5．分析步驟是，先分清句子的主要成分，再決定有無連帶成分，最後指出附加成分。標記：一般用║來分隔主語部分和謂語部分，用══標注主語，用——標注謂語，用~~~~~~標注賓語，用（）標註定語，用[ ]標注狀語，用 >標注補語。作用：因其清晰明了得顯示了句子的主幹，可以一下子把握住一個句子的脈絡，適合於中小學語文教學，對於推動漢語教學語法的發展作出了很大貢獻。還可以分化一些歧義句式。比如：我們五個人一組。（1） 我們║五個人一組。（2） 我們五個人║一組。總結：中心詞分析法可以分化一些由於某些詞或片語在句子中可以做不同的句子成分而造成的歧義關系。局限性：1． 在一個層面上分析句子，層次性不強；2． 對於一些否定句和帶有修飾成分的句子，往往難以劃分；如：我們不走。≠ 我們走。封建思想必須清除。≠ 思想清除。3. 一些由於句子的層次關系不同而造成的歧義句子無法分析；如：照片放大了一點兒。 咬了獵人的狗。二. 層次分析：含義：在分析一個句子或句法結構時，將句法構造的層次性考慮進來，並按其構造層次逐層進行分析，在分析時，指出每一層面的直接組成成分，這種分析就叫層次分析。朱德熙先生認為，層次分析不能簡單地將其看作是一種分析方法，而是應當看做一種分析原則，是必須遵守的。（可以說說為什麼）層次分析實際包含兩部分內容：一是切分，一是定性。切分，是解決一個結構的直接組成成分到底是哪些；而定性，是解決切分所得的直接組成成分之間在句法上是什麼關系。基本精神：1． 承認句子或句法結構在構造上有層次性，並在句法分析上嚴格按照內部的構造層次進行分析；2． 進行分析時，要明確說出每一個構造層面的直接組成成分；3． 分析時只管直接成分之間的語法結構關系，不管間接成分之間的語法結構關系或句法結構中實詞與實詞之間的語義結構關系；優越性：1． 注意到了句子構造的層次性；如: 他 剛 來 我們 便宜 他 了 │ │__│ │ │___│ │___│ │_____│他 剛 來 我們 便宜 他 了__ _______ ____ ___________ ___ ___ ____ _____2. 有效地分化了歧義句，幫助我們更好地理解句子；如： 照片 放 大 了 一點兒。_1_ ________2_________ 1-2 主謂關系 __3___ () ___4___ 3-4 述賓關系 _5_ _6_ 5-6 述補關系 照片 放 大 了 一點兒。_1_ ________2__________ 1-2 主謂關系 _3_ ______4_______ 3-4 述補關系 __5__ ___6___ 5-6 述補關系3．發現新的語法現象，揭示新的語法規律；如： 父親的 父親的 父親 父親的 父親的 父親(a) _______1 ______ __2__ (b) ___1___ ______2______ 按（a）切分，意思是「祖父的父親」，即曾祖父；按（b）切分，意思是「父親的祖父」，也是指曾祖父——二者意義一樣。到底哪種是正確的劃分方法呢？如果要表達： 老師的 孩子的 同學 姐姐的 岳父的 侄子我們就只能： _______1_______ __2__通過考察，我們會發現類似「N的+N的+N」，由指人的名詞自相組合而成的偏正結構內部有極強的規律性，按照（a）來劃分是合理的。而「父親的父親的父親」出現（a）（b）均可的現象則是一種巧合，這就類似於：1*7+3 = 7+3 = 10 （正確的運算）1*7+3 = 1*10 = 10 （不正確的運算）7+3*1 = 7+3 = 10 （正確的運算）7+3*1 = 10*1 = 10 （不正確的運算）注意問題：（可以叫切分的原則）1． 切分句子不能根據語感和語音停頓；2． 每一層面上切分所得的直接組成成分，如果不是單詞，則必須能在別類句法結構中在現；如：很 有辦法 _1_ __2___3. 每一層面上切分所得的直接組成成分，它們之間組合所依據的規則在語言中必須有普遍性； 如： 張三 喝 啤酒 __1__ ____2____4．一層面上切分所得的直接組成成分，彼此組合起來，在意義上必須跟原先結構所表現的意思一致。局限性： 1． 它只能揭示句法結構的構造層次和直接組成成分之間的顯性語法關系，即語法結構關系，不能揭示句法結構內部所隱含的語義結構關系：如：我 在 房頂上 發現了 他。 _1_ ___________2_____________ ____3______ _____4_______ _4__ __5___ __6__() __7__ 由此並不能看出，是「我」在房頂上，還是「他」在房頂上，亦或是「我」和「他」都在房頂上。 2． 層次分析對有些現象只能做出描述，並不能做出解釋：如：木頭 桌子 質量 ——→ 桌子質量 羊皮 領子 大衣 —/ → 領子大衣三．變換分析法：產生：在語言中存在著大量的由於句中實詞與實詞之間的語義結構關系不同而造成的種種有意思的現象，特別是歧義現象。要揭示這種隱含在句子里邊的實詞與實詞之間的語義結構關系就得尋求新的分析方法，因此，變換分析法產生。原則：1． 作為一個合格的變換，一定得形成一個變換矩陣； 2． 在變換矩陣中，左邊作為原句式的一個個實例，形式必須相同，語法意義也必須一致；3． 在變換矩陣中，右邊的作為變換式的一個個實例，形式必須相同，語法意義也必須一致； 4． 變換矩陣中每一橫行左右兩側的句子，即每一橫行作為原句式的實例和作為變換式 的實例，其共現詞之間的語義結構關系必須保持一致；5． 矩陣中每一橫行左右兩側的句子，即每一橫行作為原句式的實例和作為變換式的實例，二者在語法意義上的差別一致。作用： 1．變換分析法最直接的作用是可以有效地分化歧義句式； 如： 咬了 獵人的狗 咬了獵人的 狗 (a) ___1___ ___2____ (b) _____1______ _2_(a)：動詞 + 補語（了）+ 名詞1 + 的 + 補語（了）—→ 把 + 名詞1 + 的 + 名詞2 + 動詞 + 補語（了） 咬了獵人的狗 —→ 把獵人的狗咬了(b): 動詞 + 補語(了) + 名詞1 + 的 + 名詞2 —→ 是 + 指量名2 + 動詞 + 補語(了) + 名詞 咬了獵人的狗 —→ 是那條狗咬了獵人2. 變換分析的運用更有助於我們把語法研究引向深入,揭示更多的語法規律；①：雙賓結構的遠賓語不能有表示佔有領屬關系的偏正結構充任；②：現代漢語里不用「被」「給」一類字的受事主語句有一個特點，即受事主語不能是人稱代詞；③：使用程度副詞「還」的「比」字句，除了表示比較外，還能表示比擬；而使用程度副詞「更」的「比」字句則不可以；④：表總括的程度副詞「都」，強調表示「都」後面所說的性狀或情況適用於它所指向的某個集合中的每一個個體。局限：可以分化歧義句，但是不能解釋造成歧義的原因。如： 樓上演著戲。 樓上坐著人。這兩句話同屬於「名詞[處所] + 動詞 + 著 +名詞」的句式，詞類的序列相同，內部構造層次和結構關系也相同，但卻表達不同的語法意義。四．語義特徵分析法：產生：由於變換分析的局限，並不能解釋為什麼句子格式相同——詞類序列相同，內部構造層次相同，每一層面的直接組成成分之間的語法結構關系相同，卻會產生歧義，我們才採用語義特徵分析法來解決問題。如上述： 樓上演著戲。(a) 樓上坐著人。(b)經過分析，我們可以發現，雖然兩句都屬於「名詞[處所] + 動詞 + 著 +名詞」的句式，可是動詞表示的語法意義卻不相同：(a)式： 名詞[處所] + 動詞 + 著 +名詞 ——動詞表示活動，表動態(b)式： 名詞[處所] + 動詞 + 著 +名詞 ——動詞表示存在，表靜態所以（b）類動詞都有「使附著」的意味，這樣就可以搞清楚歧義的產生了。關於語義特徵：語義特徵原是語義學中的概念，指的是某個次在意義上所具有的特點。我們分析和描寫詞的語義特徵，主要有三個目的：從某個特定的角度對某一個語義類進行再分類；凸顯同屬於一個語義類的不同詞語之間的差異；用來區別看似同義實際並不同義的詞。語法學中所講的某一小類實詞的語義特徵是指該小類實詞所特有的、能對它所在的句法格式起制約作用的、並足以區別於其他小類實詞的語義內涵或語義要素。這里有兩層含義：1．如果離開具體句式，單純從詞彙角度概括一些詞的語義特點，那不一定有句法上的價值；2．某些實詞是否具有某種語義特徵，只有結合具體的句法格式才能確定並概括得到。因此，語法研究中的「語義特徵」，是著眼於分析、概括處於同一句法格式的各個實例中的同一關鍵位置上的實詞所共有的語義特徵。關於語義特徵分析：所謂語義特徵分析，是指通過分析某句法格式的各個實例中處於關鍵位置上的實詞所具有的共同的語義特徵，來解說明代表這些實例的句法格式之所以獨具特色、之所以能與其他同形句法格式相區別、之所以只允許這一部分詞語進入而不允許那一部分詞語進入的原因。語義特徵分析為進一步分化同形句式，為根據句法研究的需要對同一類實詞劃分小類，提供了更為可靠的句法、語義依據，因此語義特徵分析無疑使語法研究朝著形式和意義相結合的方向邁出了可喜的一步。五．語義指向分析：關於語義指向和語義指向分析：語義指向，按其狹義的理解，是指句中某個句法成分與哪一個成分之間有語義關系，即只是指舉重的某個成分在語義上跟哪個成分發生最直接的關系。如： 他熱熱地炸了一盤花生米。 （a） 他高高興興地炸了一盤花生米。 （b） 他脆脆地炸了一盤花生米。 （c）(a)(b)(c)三句的格式完全相同，表面上看，他們彼此的差異只是具體作狀語的詞不同；可在語義上，各句的狀語在語義上所直接聯系的成分是不同的——(a)中「熱熱地」指向謂語動詞「炸」，(b)中「高高興興地」指向施事主語「他」，(c)中「脆脆地」指向賓語成分「花生米」。通過分析句中某一成分的語義指向來揭示、說明、解釋某種語法現象，這種分析手段就稱為「語義指向分析」。需要考慮的問題：1． 前指還是後指？所謂「前指還是後指」是說那句法成分在語義上是指向它前面的句法成分還是指向它後面的句法成分。如：我 和 他 先後 去 廣州 參加一個會。 ↑______↑___∣ [指前] 我 先後 去過 廣州 和 福州。 ∣____________↑________↑ [指後] 我 和 他 先後 去過 廣州 和 福州。 ↑______↑__∣________↑________↑ [指前/指後]2．指向句內成分還是句外成分？如：我很好。——謂語「好」指向句內成分「我」他被客氣地邀請進了會議室。——狀語「客氣地」在語義上指向句外成分3．指向名詞性成分還是謂詞性成分？如：我才做。 (a) 我才做第二道題。(b) 我才做三道題。 (c)我才做完。 (d) 以上四個句子，副詞「才」都做狀語，且都為後指，但各自的語義指向卻不同——(a)中副詞「才」指向謂詞「做」；(b)中副詞「才」指向謂詞「做」的受事名詞性成分「第二道題」；(c)中副詞「才」指向數量成分「三道」；(d)中副詞「才」指向表示行為動作結果的謂詞「完」。4．指向施事，還是受事，還是工具，還是處所，還是其他？如果某個成分是屬於指向名詞性成分的，就得考慮那個成分是指向施事，還是受事，還是工具，還是處所，還是別的什麼。如：砍光了。(a) 砍累了。(b) 砍鈍了。(c) 這三個述補結構其補語都是指向名詞性成分的，可是各自的語義指向卻是不同的——(a)的補語「光」指向「砍」的受事；(b)的補語「光」指向「砍」的補語施事；(c)的補語「光」指向「砍」工具。語義指向分析的作用： 語義指向分析結實了句法成分在語法上和語義上的矛盾，指明了句法成分之間，特別是間接的句法成分之間語義上的種種聯系，從而可以比較合理地解釋句法結構和語義結構之間復雜的對應關系。1．可以進一步幫助分化歧義句式：如：他有一個女兒，很驕傲。┌ 他有一個女兒，他很驕傲。 —→∣└ 他有一個女兒，他女兒很驕傲。2．為解釋某些語法現象提供了一種新的角度：如：砍光了。 砍累了。 砍鈍了。3．提出了一些新的研究課題，引起我們的思考，從而有助於開闊語法研究的思路，將語法研究引向深入。（朱德熙先生）