2025年大學(xué)《菲律賓語》專業(yè)題庫——菲律賓語言學(xué)運籌問題解析考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述菲律賓語聲調(diào)系統(tǒng)的特點及其在語言識別和歧義消解中的作用。請結(jié)合至少兩種不同的語言學(xué)理論視角進行闡述。二、菲律賓語中存在豐富的詞綴變化，例如動詞的時態(tài)、體、語態(tài)變化，名詞的格、數(shù)變化等。請選擇其中一類詞綴變化（自選或指定），詳細說明其構(gòu)成規(guī)則、功能意義，并分析其形態(tài)結(jié)構(gòu)對語言處理（如自動分詞、詞性標注）可能帶來的挑戰(zhàn)。三、運籌學(xué)中的線性規(guī)劃模型常用于資源優(yōu)化配置問題。假設(shè)某大學(xué)菲律賓語系需要分配有限的教師資源（T）和教學(xué)設(shè)備資源（E）給三門核心課程（C1,C2,C3）。每門課程所需教師數(shù)和設(shè)備數(shù)不同，預(yù)期吸引的學(xué)生人數(shù)也不同。請構(gòu)建一個線性規(guī)劃模型，以最大化該系的核心課程吸引力（可用學(xué)生人數(shù)作為衡量指標）。在模型中明確你的決策變量、目標函數(shù)和約束條件。四、圖論是運籌學(xué)中分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和優(yōu)化路徑問題的重要工具。試論述如何運用圖論模型來分析菲律賓語的方言關(guān)系或語言接觸導(dǎo)致的變化網(wǎng)絡(luò)。請說明你需要構(gòu)建什么樣的圖（有向圖/無向圖，加權(quán)/無權(quán)），圖中的節(jié)點和邊分別代表什么，以及你可能通過分析該圖得到哪些語言學(xué)洞見?？梢越Y(jié)合具體的菲律賓語現(xiàn)象（如詞匯借用、語法影響）進行說明。五、排隊論（QueuingTheory）用于分析和優(yōu)化服務(wù)系統(tǒng)（如銀行柜臺、咨詢臺）的效率。設(shè)想一個菲律賓語口語咨詢服務(wù)臺，顧客到達服從泊松過程，服務(wù)時間服從負指數(shù)分布。請建立該服務(wù)系統(tǒng)的排隊模型，并推導(dǎo)出關(guān)鍵績效指標（如平均等待時間、系統(tǒng)內(nèi)平均顧客數(shù)）的表達式。分析如何通過調(diào)整服務(wù)臺數(shù)量或服務(wù)速度來改善服務(wù)效率。六、決策分析適用于處理包含不確定性和多目標選擇的復(fù)雜決策問題。一位菲律賓語教材編寫者需要選擇合適的語料庫來開發(fā)一本新的學(xué)習(xí)教材?？蛇x的語料庫A、B、C在覆蓋的現(xiàn)代口語、書面語、地域方言方面各有優(yōu)劣（可假設(shè)有評分數(shù)據(jù)）。編寫者既希望教材內(nèi)容貼近日常交流，又希望兼顧學(xué)術(shù)性和地域代表性。請描述如何運用決策分析的方法（如決策矩陣、層次分析法或期望值方法）來幫助這位編寫者做出選擇，并說明你的分析步驟。七、結(jié)合菲律賓語言學(xué)的具體實例（例如語言變化、語言規(guī)劃、語言教育等），論述如何運用一種合適的運籌學(xué)模型（除線性規(guī)劃、圖論、排隊論外，可選擇其他模型如馬爾可夫鏈、模擬等）來分析或預(yù)測該現(xiàn)象的趨勢，并說明該模型的應(yīng)用價值與局限性。試卷答案一、菲律賓語聲調(diào)系統(tǒng)是聲調(diào)語言，主要有高低兩種基本聲調(diào)，有時也出現(xiàn)中聲調(diào)。聲調(diào)區(qū)分詞義，例如“balat”(高聲調(diào)-皮膚)和“balot”(低聲調(diào)-魚子)。其特點包括聲調(diào)的音高contours和相對穩(wěn)定性。在語言識別中，聲調(diào)是重要的韻律特征，有助于區(qū)分同音異義詞；在歧義消解中，聲調(diào)可以提供關(guān)鍵信息，解決如“sira”(高/低聲調(diào)-打破/他的)等多義詞的歧義。從結(jié)構(gòu)主義語言學(xué)看，聲調(diào)是語言的系統(tǒng)性特征，構(gòu)成區(qū)別性特征；從功能語言學(xué)看，聲調(diào)體現(xiàn)說話人的情感或強調(diào)重點，并承載語法和語義信息。二、以動詞時態(tài)詞綴為例。菲律賓語動詞詞根后加綴構(gòu)成不同時態(tài)，如`-in-`表示過去時（如`kain-in`-na<kain-“吃”），`-han-`表示將來時（如`kain-han`-na<kain-“吃”）。其規(guī)則通常是詞根+前綴（時態(tài)標記）+附著語綴（-na）。功能上，這些詞綴標記動詞發(fā)生的時間參照點，實現(xiàn)tense/aspect的表達。挑戰(zhàn)在于：1)詞綴形態(tài)復(fù)雜，需準確識別邊界；2)存在重疊或選擇規(guī)則，增加分析難度；3)語綴位置相對固定但可能有變體，影響自動處理；4)語法規(guī)則與語境、語用因素相關(guān)，純規(guī)則難以覆蓋。（若選擇名詞格范疇，可類似分析其標記詞綴的構(gòu)成、功能及對自動處理的影響，如`mga`作不定冠詞，`ng`作定冠詞或所有格標記等）三、決策變量：*x1:分配給C1的課程教師數(shù)*x2:分配給C2的課程教師數(shù)*x3:分配給C3的課程教師數(shù)目標函數(shù)（最大化吸引力，假設(shè)a1,a2,a3分別為C1,C2,C3的預(yù)期學(xué)生數(shù)）：MaxZ=a1*y1+a2*y2+a3*y3（其中yi為Ci在相應(yīng)資源下的實際吸引學(xué)生數(shù)，若資源無限或簡化模型，可直接用a1,a2,a3）約束條件：1.教師資源約束：x1+x2+x3<=T2.設(shè)備資源約束：e1*x1+e2*x2+e3*x3<=E3.非負約束：x1,x2,x3>=04.（可能需要）最低師資要求：x1>=minTeacher1,x2>=minTeacher2,x3>=minTeacher35.（可能需要）學(xué)生容量約束：y1<=c1*x1,y2<=c2*x2,y3<=c3*x3（若學(xué)生數(shù)與教師數(shù)正相關(guān)）四、構(gòu)建無向加權(quán)圖。節(jié)點代表不同的菲律賓語方言或語言變體。邊代表方言間的親緣關(guān)系或相互影響，權(quán)重可以表示關(guān)系強度、接觸頻率或詞匯/語法相似度。例如，連接Tagalog和Bikol方言的邊權(quán)重較高，表示兩者接觸密切且關(guān)系較近。分析時，可以通過計算節(jié)點之間的最短路徑、聚類分析（如譜聚類）或中心性度量（如介數(shù)中心性、緊密度中心性）來揭示方言樹的拓撲結(jié)構(gòu)、核心方言地位或語言影響的傳播模式。圖論分析有助于可視化復(fù)雜關(guān)系，量化語言距離，為歷史語言學(xué)假說提供數(shù)據(jù)支持。五、模型為M/M/c/k排隊系統(tǒng)，其中c是服務(wù)臺數(shù)（咨詢臺數(shù)量），k是系統(tǒng)容量（包括等待和服務(wù)的顧客總數(shù)）。到達率λ(顧客平均到達速率)，服務(wù)率μ(單個服務(wù)臺的平均服務(wù)速率)，服務(wù)臺數(shù)c，系統(tǒng)容量k。關(guān)鍵指標：*系統(tǒng)內(nèi)平均顧客數(shù)Ls=[λ2/μ(μ-λ)c+cλ/(μ-c)]*(1-(λ/c)^c*(c*μ-λ)/(c*μ))/[1-(λ/c)^c*(c*μ-λ)/(c*μ)]+(λ/k)*min(1,cλ/k)(當cλ<=k時)或Ls=[λ2/μ(μ-λ)c]*(1-(λ/c)^c*(c*μ-λ)/(c*μ))/[1-(λ/c)^c*(λ/(c*μ))](當cλ>k時)*平均等待隊列長度Lq=Ls-(1/μ)(λ-min(λ,cμ))*平均等待時間Wq=Lq/λ*平均系統(tǒng)時間Ws=Wq+(1/μ)分析調(diào)整：增加c可減少Lq和Wq，但成本增加；調(diào)整μ(如培訓(xùn)員工提高效率)同樣有效。需權(quán)衡成本與服務(wù)效率。六、方法：決策矩陣。列出行（備選語料庫A,B,C），各列代表不同標準（如現(xiàn)代口語覆蓋度Sa,書面語覆蓋度Sb,地域方言覆蓋度Sc），并根據(jù)專家評分或數(shù)據(jù)給出A,B,C在各標準下的得分Sa_i,Sb_i,Sc_i。構(gòu)建矩陣：|語料庫|Sa|Sb|Sc||---|---|---|---||A|a1|b1|c1||B|a2|b2|c2||C|a3|b3|c3|若編寫者權(quán)重wSa,wSb,wSc，則計算各語料庫總分：Score_A=wSa*a1+wSb*b1+wSc*c1Score_B=wSa*a2+wSb*b2+wSc*c2Score_C=wSa*a3+wSb*b3+wSc*c3選擇總分最高者。或使用層次分析法（AHP）構(gòu)建判斷矩陣確定權(quán)重，再計算綜合得分。此方法系統(tǒng)化評估，避免主觀偏見，但需設(shè)定合理權(quán)重。七、實例：菲律賓語言教育中的學(xué)習(xí)者動機衰減。運用馬爾可夫鏈模型。狀態(tài)：S0（低動機），S1（中等動機），S2（高動機）。轉(zhuǎn)移概率P_ij表示從狀態(tài)i轉(zhuǎn)移到狀態(tài)j的概率，例如P01(從低到中)，P11(保持中等)，P12(從中到高)，P20(從高到中)，P21(保持高)，P00(保持低)，且P_ij+