Vị từ là gì? Các công bố khoa học về Vị từ

Vị từ trong ngữ pháp học là thuật ngữ chỉ từ loại có chức năng chính trong câu, thường biểu thị hành động, trạng thái hoặc sự kiện liên quan đến chủ thể. Trong tiếng Việt, vị từ gồm động từ như "chạy", "ăn", và tính từ như "đẹp", "cao". Vị từ đóng vai trò làm vị ngữ, cấu thành câu hỏi và câu phủ định. Chúng hỗ trợ phân tích cấu trúc câu, giúp phát triển lý thuyết ngữ pháp và ngữ nghĩa. Hiểu và sử dụng đúng vị từ góp phần quan trọng vào khả năng giao tiếp ngôn ngữ hiệu quả.

Khái niệm Vị Từ

Vị từ, trong ngữ pháp học, là một thuật ngữ dùng để chỉ từ loại có chức năng chính trong câu, thường biểu thị hành động, trạng thái hoặc sự kiện được áp dụng lên hoặc do một chủ thể thực hiện. Trong ngữ pháp tiếng Việt, cũng như các ngôn ngữ khác, vị từ đóng vai trò cốt lõi cấu thành nên những cấu trúc câu có nghĩa.

Phân loại Vị Từ

Ở tiếng Việt, vị từ có thể được phân loại thành các nhóm chính như sau:

Động Từ

Động từ là một loại của vị từ, biểu thị hành động hoặc trạng thái thay đổi của chủ thể. Ví dụ: "chạy", "ăn", "học". Động từ thường kết hợp với các thành tố khác để tạo thành cụm từ vị ngữ, làm rõ câu hơn.

Tính Từ

Tính từ cũng được xem là một hình thức của vị từ trong nhiều trường hợp, biểu thị đặc điểm, tính chất hay trạng thái của chủ thể. Ví dụ: "đẹp", "cao", "thông minh". Trong một số ngữ cảnh, tính từ có thể đứng độc lập như là vị từ trong câu.

Chức năng của Vị Từ

Vị từ đóng vai trò chủ đạo trong câu với các chức năng chính như sau:

Làm Vị Ngữ Trong Câu

Vị từ là thành phần trung tâm trong vị ngữ của câu, là phần cung cấp thông tin về hành động hoặc trạng thái của chủ thể. Chẳng hạn, trong câu "Anh ấy đang đọc sách", "đọc" là vị từ.

Cấu thành Câu Hỏi và Câu Phủ Định

Vị từ cũng được sử dụng trong việc tạo thành câu hỏi hoặc câu phủ định thông qua các trợ từ hay cấu trúc phủ định như "không", "chưa". Ví dụ: "Bạn đã ăn chưa?" hoặc "Tôi không thích cà phê".

Vai trò của Vị Từ trong Ngôn ngữ Học

Trong ngôn ngữ học, vị từ giúp phân tích và nghiên cứu cấu trúc câu, cách sắp xếp thứ tự từ và mối quan hệ giữa các thành phần trong câu. Việc phân tích vị từ cũng hỗ trợ trong việc phát triển các lý thuyết ngữ pháp và ngữ nghĩa, giúp hiểu rõ hơn về chức năng và biến thể của ngôn ngữ.

Kết luận

Vị từ có ý nghĩa hết sức quan trọng trong ngữ pháp học, đặc biệt là trong việc hình thành cấu trúc câu, truyền tải ý nghĩa và xác định cách thức giao tiếp trong ngôn ngữ. Do đó, việc hiểu rõ và sử dụng chính xác vị từ sẽ đóng góp tích cực vào khả năng sử dụng ngôn ngữ một cách hiệu quả và tinh tế.

Danh sách công bố khoa học về chủ đề "vị từ":

A Revised Medium for Rapid Growth and Bio Assays with Tobacco Tissue Cultures
Physiologia Plantarum - Tập 15 Số 3 - Trang 473-497 - 1962
Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and ownership structure
Journal of Financial Economics - Tập 3 Số 4 - Trang 305-360 - 1976
Common method biases in behavioral research: A critical review of the literature and recommended remedies.
Journal of Applied Psychology - Tập 88 Số 5 - Trang 879-903
Revised effective ionic radii and systematic studies of interatomic distances in halides and chalcogenides
International Union of Crystallography (IUCr) - Tập 32 Số 5 - Trang 751-767 - 1976
Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity
IEEE Transactions on Image Processing - Tập 13 Số 4 - Trang 600-612 - 2004
The Iron Cage Revisited: Institutional Isomorphism and Collective Rationality in Organizational Fields
American Sociological Review - Tập 48 Số 2 - Trang 147 - 1983
AutoDock Vina: Nâng cao tốc độ và độ chính xác của quá trình docking với hàm chấm điểm mới, tối ưu hóa hiệu quả và đa luồng Dịch bởi AI
Journal of Computational Chemistry - Tập 31 Số 2 - Trang 455-461 - 2010
Tóm tắt

AutoDock Vina, một chương trình mới dành cho việc docking phân tử và sàng lọc ảo, được giới thiệu trong bài viết này. AutoDock Vina có tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng hai bậc so với phần mềm docking phân tử phát triển trước đây trong phòng thí nghiệm của chúng tôi (AutoDock 4), đồng thời cải thiện đáng kể độ chính xác trong dự đoán cách thức gắn kết, theo các thử nghiệm của chúng tôi trên tập hợp đào tạo đã sử dụng để phát triển AutoDock 4. Tốc độ xử lý còn được gia tăng nhờ sự song song hóa, sử dụng đa luồng trên các máy đa lõi. AutoDock Vina tự động tính toán các bản vẽ lưới và nhóm kết quả một cách rõ ràng cho người sử dụng. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Tạp chí Comput Chem 2010

#AutoDock Vina #docking phân tử #sàng lọc ảo #tối ưu hóa #đa luồng #song song hóa #dự đoán cách thức gắn kết #bản đồ lưới.
Phương Trình Dạng Khép Kín Dự Báo Độ Dẫn Thủy Lực của Đất Không Bão Hòa Dịch bởi AI
Soil Science Society of America Journal - Tập 44 Số 5 - Trang 892-898 - 1980
Tóm tắt

Một phương trình mới và tương đối đơn giản cho đường cong áp suất chứa nước trong đất, θ(h), được giới thiệu trong bài báo này. Dạng cụ thể của phương trình này cho phép đưa ra các biểu thức phân tích dạng khép kín cho độ dẫn thủy lực tương đối, Kr, khi thay thế vào các mô hình độ dẫn dự đoán của N.T. Burdine hoặc Y. Mualem. Các biểu thức thu được cho Kr(h) chứa ba tham số độc lập có thể được xác định bằng cách điều chỉnh mô hình giữ nước trong đất đã đề xuất với dữ liệu thực nghiệm. Kết quả thu được từ các biểu thức khép kín dựa trên lý thuyết Mualem được so sánh với dữ liệu độ dẫn thủy lực quan sát cho năm loại đất có đặc tính thủy lực khác nhau. Độ dẫn thủy lực không bão hòa được dự đoán tốt trong bốn trên năm trường hợp. Kết quả cho thấy rằng việc mô tả hợp lý đường cong giữ nước trong đất ở mức chứa nước thấp là quan trọng để dự đoán chính xác độ dẫn thủy lực không bão hòa.

#Herardic #độ dẫn thủy lực #đường cong giữ nước đất #lý thuyết Mualem #mô hình dự đoán #độ dẫn thủy lực không bão hòa #dữ liệu thực nghiệm #điều chỉnh mô hình #đặc tính thủy lực giấy phép.
Bộ công cụ phân tích bộ gen: Một khung MapReduce cho việc phân tích dữ liệu giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo Dịch bởi AI
Genome Research - Tập 20 Số 9 - Trang 1297-1303 - 2010

Các dự án giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo (NGS), chẳng hạn như Dự án Bộ Gen 1000, đã và đang cách mạng hóa sự hiểu biết của chúng ta về sự biến dị di truyền giữa các cá nhân. Tuy nhiên, các tập dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi NGS—chỉ riêng dự án thí điểm Bộ Gen 1000 đã bao gồm gần năm terabase—làm cho việc viết các công cụ phân tích giàu tính năng, hiệu quả và đáng tin cậy trở nên khó khăn ngay cả đối với những cá nhân có kiến thức tính toán phức tạp. Thực tế, nhiều chuyên gia gặp phải giới hạn về quy mô và sự dễ dàng trong việc trả lời các câu hỏi khoa học bởi sự phức tạp trong việc truy cập và xử lý dữ liệu do những máy này tạo ra. Trong bài báo này, chúng tôi thảo luận về Bộ công cụ Phân tích Bộ Gen (GATK) của chúng tôi, một khung lập trình có cấu trúc được thiết kế để tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của các công cụ phân tích hiệu quả và đáng tin cậy dành cho các máy giải trình tự DNA thế hệ tiếp theo sử dụng triết lý lập trình hàm MapReduce. GATK cung cấp một bộ mẫu truy cập dữ liệu nhỏ nhưng phong phú, bao trùm hầu hết các nhu cầu của công cụ phân tích. Việc tách biệt các tính toán phân tích cụ thể khỏi hạ tầng quản lý dữ liệu chung cho phép chúng tôi tối ưu hóa khung GATK về độ chính xác, độ ổn định, và hiệu quả CPU và bộ nhớ, cũng như cho phép phân giải song song bộ nhớ chia sẻ và phân tán. Chúng tôi nhấn mạnh các khả năng của GATK bằng cách mô tả việc triển khai và ứng dụng các công cụ đáng tin cậy và dung nạp quy mô như máy tính phủ và gọi đa hình đơn nucleotide (SNP). Chúng tôi kết luận rằng khung lập trình GATK cho phép các nhà phát triển và nhà phân tích nhanh chóng và dễ dàng viết các công cụ NGS hiệu quả và đáng tin cậy, nhiều công cụ trong số đó đã được tích hợp vào các dự án giải trình tự quy mô lớn như Dự án Bộ Gen 1000 và Atlas Bộ Gen Ung thư.

#khoa học #giải trình tự DNA #Bộ Gen 1000 #GATK #MapReduce #phân tích bộ gen #sự biến dị di truyền #công cụ NGS #phân giải song song #SNP #Atlas Bộ Gen Ung thư
Tổng số: 351,492   
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6
  • 10