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強化学習と決定木によるエージェント汎用ルールの学習
添加时间: 2011-4-8 9:51:13 来源: 作者: 点击数:5099

1.  本章では, 強化学習の中の2つの手法SarsaQ-learningを用いて強化学習から行動規範を学習し, その結果から環境とエージェントがとる行動をサンプリングして決定木学習をおこない, 汎用行動ルールを決定木として構成する方法について述べる。この方法を実際に簡単なエージェント移動問題に適用し, その有効性を議論する。

4.1にその概要を示す。

椭圆: 環境3椭圆: 環境2椭圆: 汎用Agent椭圆: 決定木学習椭圆: 属性椭圆: クラス圆角矩形标注: 強化学習椭圆: Agent

環境

圆角矩形标注: 汎用ルール

4.1 強化学習と決定木による汎用エージェント構成の概略

Agent, 環境1である目的に対して, 強化学習によって, 行動と環境の関係を学習します。行動を分類すべきクラスとし, 環境を属性として, その対応関係を決定木学習によって, 汎用ルールとして形成する。そして, この汎用ルールを使って, 異なる環境にも適用する新たな汎用Agentを構成する。

4.1  実験の問題設定-壁に沿い時計回りに移動するエージェント

今回の実験は, 壁に沿い時計回りに移動するエージェントの設計とする。2次元のグリッド状空間内に壁に沿った障害物が設定され, エージェントは任意の位置から放浪し, 最後に壁に沿い時計回りに移動するものとする。

エージェントは, 1ステップ後に上下左右いずれかにその方向に壁がなければ1グリッド進む, という行動をとることができるものとする。また, エージェントの観測する環境は2次元空間内の座標とする。なお, 問題の単純化のため, 壁から遊離した障害物や, 幅1の壁は存在しないものとする。

なお空間のマップは以下の21×212種類を使用した。4.2のマップ, 強化学習を使って学習する。そして, 習得した行動ルールを使って, 4.3のマップに適用し, 汎用性を検証する。


    4.2 マップ1(学習用)          4.3 マップ2(検証用)


4.2 手法

4.2.1 強化学習による行動様式のサンプリング

強化学習によって, SarsaQ-learning両方使って, 実行してみた。学習の効果を, 各エピソードの報酬合計のエピソードに対する変化として示すと, 4.4のようになる。

 


4.4 Sarsa & Q-learning

最大のエピソード数は150回に設定し, トレース減衰パラメータλを0.9に設定した。以上のサンプリングから見るとSarsaQ-learningも今回の実験において, 大きな差異は出てなかったので, 両方とも, 今回の実験に学習手法として適用できるとわかった。そして, 以下の実験も比較必要性がないと考え, すべてQ-learningを用いて, 実験を行った。


4.2.1.1  学習アルゴリズム

本実験の強化学習には予備実験の結果, Q(λ)を選択し, 使用した。Q(λ)アルゴリズムは前章の表3.5に示したとおりである。λは予備実験の結果λ=0.9を選択し, 学習率はα=0.1とした。また, 方策にはMax選択とε-greedy選択の2種類を使用した。これは, この問題において, 探索の比重がどの程度重要であるか不明であり, 試行錯誤が必要であると判断したためである。なお, ε-greedy選択の場合, ε={0.1,  0.3,  0.5,  0.7}4ケースを検討した。

4.2.1.2  報酬の設定

の問題の目的はエージェントに, 壁に沿い時計回りするような行動を学習させるということである。よって報酬関数は以下のように与えた。

時計回りとは動線の左に壁があるという状態を意味する。よって図4.5のようにエージェントがあらかじめ壁上にいた場合は, 次に行動を取ったときに動線の左に壁があるときにエージェントに大きな報酬を与える。また, 4.6のようにエージェントが壁の角上にあるときには, エージェントが壁から離れないように, 上記の条件に加えて次の行動でエージェントが壁上に戻ってきたとき大きな報酬を与えるものとした。今回の実験の報酬関数は式(4.1)のように作成した。灰色のセルは壁, Aは現在のエージェントの位置, 矢印は動線(現在から次のステップ)を示す

           (4.1)


4.5 報酬を与える場合(case1

          

4.6 報酬を与える場合(case2

4.2.1.3 決定木の学習に使用するデータのサンプリング

 

強化学習から得られた環境と行動の関係から決定木学習によって行動ルールを決定木として取得する。決定木学習についてのデータは下記のようにして取得した。

決定木学習に使用する属性は, 強化学習で用いた環境(座標)は異なり, より詳細な環境情報である“8近傍の壁の有無”とした。これをサブ環境と呼ぶことにする。

データのサンプリングには, 空間内でエージェントがとりうるあらゆる環境(座標)を事例とし, サブ環境を属性ベクトルとして取得する。そして, このそれぞれの環境に対し, 強化学習の結果得られた行動価値関数Q(s, a)を参照してmax選択によって示唆される最適な行動(argmaxQ(s, a))をこの事例(環境)に対するクラスとしてサンプリングする。このようにして得られた事例は図4.7のような形式になる。

環境

行動 


rightward

左上 左 左下 上 下 右上 右 右下

   1   1  1   1  0  1  0   0

upward

rightward

upward

upward

rightward

upward

 1   1  1   0  1  0  0   1

 1   1  1   1  0  1  0   0

 1   1  1   0  0  0  0   0

          1   1  1   0  1  0  0   1

          1   1  1   1  0  1  0   0

          1   1  1   0  0  0  0   0

4.7 決定木の学習に使用するデータ

4.2.2  決定木による汎用ルール形成

4.7事例では, 属性が強化学習のエージェントのサブ環境, クラスが行動となっている。よって事例の属性値に対して, クラスを予測するような決定木を構成すれば, 環境に対してとるべき行動を示唆する行動ルールを取得することになる。

4.2.3  汎用ルールによるシミュレーション

 このように作成された汎用ルールをエージェントに埋め込み, 学習に用いたマップや少しび違うマップで, エージェントの動作をシミュレートし, そのエラー率から得られた汎用ルールの有効性を評価する。

4.3  実験結果

4.3.1  実験条件

 今回の強化学習の実験条件を以下にまとめておく。

4.1 実験条件のまとめ

各項目

内容

目的

壁に沿った障害物がある2次元のグリッド状空間において, 壁に沿い時計回りに移動する行動を習得する

環境

座標

行動

, , , 右のいずれかへ1ステップに1セル移動

学習アルゴリズム

Q(λ)

λ係数

0.9

学習係数α

0.1

方策

Max選択

ε-greedy選択(ε={0.1,  0.3,  0.5,  0.7}}

エピソード数

150

1エピソードのステップ数

1000

初期条件

エージェントをマップの左上隅に設置(壁上)

4.3.2  強化学習の結果

まず方策の学習への影響を評価するため, 4.8全ての方策で得られた強化学習の効果をエピソードごとの報酬和の時間変化として示す。

グラフからMax選択の場合は最初急激に報酬和が増加するものの, エピソード回数5回から比較的小さな一定値になってしまい, ある種の局所解に陥ってしまったことがわかる。よってこの問題には探索の要素がかなり重要であるとわかる。

ε-greedy選択の場合は, ε=0.1,  0.3の時, 学習過程で報酬和に大きな周期的変動が観測され, エージェントは定期的に振り出しに近い状態に戻って, 学習し直しているものと思われる。一方, ε=0.5, 0.7の場合は安定に学習し, エピソード数50回程度で比較的大きな一定値に達する。この報酬和については, ε-greedy選択で得た報酬和は実際の学習量と違ってランダム選択による報酬の減少があるため, 実際の報酬和(学習の効果)は, 報酬和からランダム選択による効果を取り除いた上で評価する必要があることに注意しなければならない。

4.8 報酬和の時間的変化

4.にランダム選択の効果を取り除いた正味の報酬和の変遷を示す。今回は作業の簡単化のために, greedy選択の場合は学習過程の最後の一回だけをMax選択に変更して報酬和を観測した。エピソード回数は5回おきに150回までの値をサンプリングした。このため, この各プロファイルは同じ学習シークエンスの結果ではないが, 各設定で最終的に達成できる報酬和の特徴という大勢にはあまり影響がないため, 大まかな目安として使用できる。 

この図から一番報酬の合計が0に近づいたのは, ε=0.5の時であった。そのほかの場合は, 探索の効果が大きすぎ, または少なすぎたものと考えられる。よって本研究の以降ではεの値は0.5に固定してε-greedy選択によって実験を行った。

4.10, 4.11には, この条件での強化学習による学習の効果をエージェントの移動の様子として示す。図中の赤また緑で示されているセルは, エージェントであり, 赤は最後の行動で報酬0, 緑は報酬-1を得たことを示す。エピソード1の時は, ほとんど学習されていないので, エージェントはデタラメな行動を取っている。エピソードの進行につれ, 徐々に学習の効果が現れ, エピソード150では正しく行動をするようになった。

4.9 ランダム選択の効果を差し引いた正味の報酬和の時間変化

4.10 エピソード1のエージェントの行動。白は通路, 灰色は壁, , または緑はエージェントを示し, 赤は最後の行動で報酬0を, 緑は報酬―1を得たことを示す。


4.11 エピソード150のエージェントの行動。表記は図4.10と同様。

4.3.3 取得された決定木

ε=0.5Q(λ)学習の結果から, 4.22.3で述べた手法により, 属性ベクトルをサブ環境(エージェント8近傍の壁の有無), クラスをQ値を最大化として, 決定木学習の入力データとして保存した。この結果, エージェントの周りにまったく壁がない場合も含め, 273個の事例をサンプリングした(実際のデータは付録Aに示す)。このデータに対してC4.5を適用することにより, サブ環境ととるべき行動の関係を決定木として形成した。

4.12すべての事例に対して形成された決定木を示す。ここではある片方の枝に長く伸張した, 比較的単純な決定木が得られた。これをエージェントの行動ルールとして使用するには, 根ノードから葉ノードにたどり着くまで, 8近傍の壁の状態に関する条件式をたどることにより, エージェントの行動を決定する。木の深さが高々6でしかも伸張している枝がごく限られていることから, 簡単なIFTHENルール形式でも容易に記述できる。

この決定木の精度について検証すると, エラー率は40%と比較的高くなった。しかし, 詳細に調べると, サンプリングした事例の行動と決定木が示唆する行動が不一致である場合は, いずれも周囲にまったく壁がない状況であった。周囲に壁がない場合は, どちらに動いてもよい(ただし同一方向に移動したほうが壁にたどり着く可能性が高い)ことを考えると, 周囲に壁がない場合の学習データと決定木による予測が示す行動の不一致はむしろ自然であり, エージェントの行動にあまり支障ないと考えられる。

念のため周囲に壁がまったくない事例を除いた上で決定木学習を行うと, 4.13のような決定木が得られた。4.12の場合と比べると, 深さは同じだが枝の数が増えて構造が複雑化したが, エラー率0%という非常に正確な学習が行われた。


                                   

                                                      0                   1

                                                     左下                          上

                                                    0        1                   0       1

                                                                左移動    上移動       右移動

                                          0          1

                                         右下           左移動 

                                    0         1

                                右          下移動  

                            0        1

                       右上       下移動

       

                  0        1                             

                             右移動 

                0     1

             上移動 右移動                              

4.12 すべての事例に対する学習より得られた決定木

                   0      1

左下        上

               0    1     0    1

右     左移動 上移動   右移動

           0       1

右上         下

        0   1      0    1

左上   右移動  下移動  左移動

     0       1

右下           上

0     1     0    1

左移動     下   上移動  右移動

  0     1

下移動  左移動

        4.13 周りに壁がない時例を除いた学習から得られた決定木

4.3.4 シミュレーションによる汎用ルールの異なる環境への適用性検査

 以上で強化学習の手法の1(Q-learning)を用いて, 一種類の環境の中で, 壁に沿って時計回りをするエージェントの行動を学習した。獲得した決定木は汎用ルールとして, 異なる環境にも適用可能であることが期待できる。

よって, 形成された決定木の行動ルールを使用して動く汎用エージェントを作成し, 異なる環境(4.3 マップ2)での適用性をシミュレーションし検証した。ここで, 使用するエージェントは決定木として形成された汎用行動ルールをIf-then形式で用いた。また, 異なる初期状態での動きも検証するため, エージェントの初期位置はマップの中央に設定して, 検証を行った。

 図4.12の決定木に基づくシミュレーションの結果を4.14, 4.15で示す。4.14, 学習に用いたマップ1(4.2)に対する実験である。もともと学習時のエラー率が0でるため当然ではあるが正しく行動することを確認した。4.15, 少し異なる新しい環境マップ2(4.3)に対する検証結果である。この図で示されるように, 壁の配置が若干異なる環境でのシミュレーションでも, その違いに影響されず, エージェントは正しく行動することが確認できた。

 なお, このマップ以外の複数のマップ, および, 4.13の決定木を利用した場合も, 例外なく正しい行動を観測することができた。

よって, 今回の問題に対して, 強化学習と決定木によって形成された行動ルールは十分な汎用性を持っており, 汎用エージェントの構成が実現できたことを確認した。


4.14 学習に用いたマップ1での汎用エージェントの動作シミュレーション結果。表記方法は図4.10同様。


4.15 新しい環境(マップ2)での汎用エージェントの動作シミュレーション結果。表記方法は図4.10同様。


4.4 議論

 ここでは, 本論文の最初に提示した応答-刺激型エージェントSRマリオ(単純エージェント)と, 強化学習によって構成されたエージェント, および強化学習と決定木学習の組み合わせによって構成された汎用エージェントの3種類を比較して議論してみよう。

 SRマリオ(単純エージェント)は, センサ3つを持ち, 行動ルールは人工的に取り入れられ, 各状態でセンサへの刺激から行動ルールを参照して, 行動する。このようなエージェントは迅速かつ明確に行動ができ, 情報収集も少なく, 非常にコンパクトである。しかし, 応答-刺激型のエージェントの行動ルールは人間によって作られたもので, 複雑な問題では人間によるルール構成自体が困難となる可能性が高く, その適用性に問題がある。

 強化学習のみで構成されたエージェントは状態認識によって学習して自己の行動規範を改善する。すなわち環境モデルに依存せず経験のみから学習できる。しかし, 今回の問題では環境を座標として扱ったため, 壁の状態やグリッドの数が変化すると以前の学習結果を利用することができなくなり, 環境の変化に弱いエージェントになってしまった。

 一方, 強化学習と決定木で構成されたエージェントは, 強化学習によって得られた環境(属性ベクトル)と行動(クラス)を事例として決定木学習によって汎用ルールを作る。まず, 強化学習によってエージェントを学習させるので, より複雑な問題でのルール構成に適用性があるといえる。そして, 決定木学習を使って行動ルールを形成したので, SRマリオの行動ルールのようにコンパクト性, かつ汎用性のあるルールを構成できる。よって, 強化学習と決定木学習では, 人間によってルールを構成するが困難な複雑な問題にも適応できかつ環境の変化にも強いエージェントを構成できる可能性がある。

 このような比較から, 今回の実験で試みた強化学習と決定木で構成された汎用エージェントは, 応答-刺激型エージェントと強化学習によって構成されたエージェント両方の長所を集めたことがわかった。また, このアプローチは, 構成したいエージェントの目的ははっきりしているものの, 形成すべきルールの見通しが立ちにくい(何を環境とすべきかもはっきりしない)場合に, ステップバイステップでルールを発掘していくのに有効であるといえる。これは, 環境を粗く設定して目的に応じた行動を強化学習で習得させたうえで, さらに環境をサブ環境に分解しながら, 環境と行動の関係をデータマイニング的なアプローチで発掘していく, という手法によって可能になった

ただ, この手法では強化学習で用いた環境が十分なサンプリング環境になっていないと機能しないという問題がありうる。今回の実験では問題が簡単であったため, そのようなケースは観測されなかったが, より複雑な問題では十分予想される。この様な場合には, 複数の強化学習結果の利用や, 反復の導入によってさらに汎用性を確実にすることができるものと考えられるが, 具体的な検証は今後の課題である。


2.   まとめ

本論文では, ある程度の汎用性を持ったエージェントの構成のために, 強化学習の結果から決定木学習(C4.5)を用いて汎用ルールを発掘し, これをエージェントの行動規範に埋め込むことにより汎用エージェントを構成することを検討した。

この考えを, 壁にそって障害物が存在する2次元空間内で壁上を時計周りに移動するエージェントの移動問題に適用した。ここで, 環境は座標, 行動は上下左右いずれかへの移動とし, 学習にはQ(λ)を用いて方策にはMax選択とε-greedey選択の両者を使用した。予備的な実験の結果, ε-greedey選択(ε=0.5)で, 150エピソード程度で安定な学習に成功し正しい行動を習得することができた。この強化学習の結果からさらに詳細な環境(8近傍の壁の状態)とそれに対応する行動(Q値からMax選択で決定)を, 属性とクラスのデータとしてサンプリングし, C4.5で学習をおこなった。その結果, 周囲に壁が全くない状況(解不定)をのぞくとエラー率0という精度のよい決定木を得ることができた。この決定木をルールとして埋め込んだ汎用エージェントを他の環境に適用した結果, 異なる環境しかし正しい行動をとることを観測し, このような枠組みが汎用エージェントの構成に有用であることを確認した。

これからの課題としては, 本研究では基本的な問題(Toy model)についての検証にとどまったため, より現実的な問題に対する適用性を探求する必要があると考えられる。さらに異なる強化学習の学習法(Profit Sharingなど)の導入の効果について更に検証したいと考えている。


謝辞

このほどの卒業研究に際して、理学部情報数理科学科、本田 理恵博士の多大なご指導を承りました。また、研究室の研究生達とも協力を頂ました。ここで皆さんに、心から感謝の意を申し上げたいと思います。本当にありがとう御座いました。


参考文献

2                         福田 剛志&森本 康彦&徳山 豪: データマイニング 共立出版 2001

3                         長尾 確: エージェントの拓く未来, 415号 情報処理,20005

4                         小倉 久和&小高 知宏著: 人工知能システムの構成, 近代科学社, 2001

5                         三上 貞芳&皆川 雅章共訳: 強化学習, 森北出版株式会社,2000

6                         森 紘一郎: 強化学習研究の最新動向調査,2002年度早稲田大学卒業論文

7                         JR・キンラン: AIによるデータ解析, トッパン, 19955

8                         JR・キンラン C4.5プログラムソース

http://www.cse.unsw.edu.au/~quinlan/

9                         森 紘一郎 迷路問題プログラム

http://www.yama.info.waseda.ac.jp/~mori/program/maze/maze.html


付録

A 決定木の学習に使用したデータ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 1

B プログラムリスト:・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・ 9

B-1. 問題環境と報酬方法設定のヘッダファイル・・・・・・・・・・・・・・・・・9

B-2. 時計回りするエージェントの行動の強化学習プログラム・・・・・・・・・・ 25

B-3. 汎用ルールによるエージェント移動プログラム・・・・・・・・・・・・・・ 30


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  • International Bacc
  • HL introduction do
  • コーパスを利用した日本語の複合動詞の
  • 日语分词技术在日语教材开发中的应用构
  • 北極圏環境研究センター活動報告
  • 语用学在翻译中的运用
  • 日汉交替传译小议——从两篇口译试题谈
  • 総合科学専攻における卒業論文(ミニ卒
  • Heroes in August W
  • 玛雅文明-西班牙语论文
  • 西班牙语论文-西班牙旅游美食建筑
  • 八戸工業大学工学部環境建設工学科卒業
  • 親の連れ子として離島の旧家にやって来
  • 「米ソ協定」下の引揚げにおいて
  • タイトル:少子化対策の国際比較
  • メインタイトル:ここに入力。欧数字は
  • 東洋大学工学部環境建設学科卒業論文要
  • IPCar:自動車プローブ情報システ
  • Abrupt Climate Cha
  • Recognition of Eco
  • Complexities of Ch
  • Statistical Analys
  • Dangerous Level o
  • 中日对照新闻稿
  • 俄汉语外来词使用的主要领域对比分析
  • 两种形式的主谓一致
  • 韩语论文大纲修改
  • 중국&#
  • 俄语外来词的同化问题
  • 北海道方言中自发助动词らさる的用法与
  • 论高职英语教育基础性与实用性的有机结
  • 论高职幼师双语口语技能的培养
  • 论高职幼师英语口语技能的培养
  •     自分・この眼&
  • 成蹊大学大学院 経済経営研究科
  • アクア・マイクロ
  • 公共経営研究科修士論文(政策提言論文
  • 基于学习风格的英语学习多媒体课件包
  • 后殖民时期印度英语诗歌管窥
  • 汉语互动致使句的句法生成
  • 笔译价格
  • 携帯TV電話の活用
  • 英語学習におけるノートテイキング方略
  • 強化学習と決定木によるエージェント
  • エージェントの行動様式の学習法
  • 学習エージェントとは
  • 強化学習と決定木学習による汎用エージ
  • 講演概要の書き方
  • 对学生英语上下义语言知识与写作技能的
  • 英汉词汇文化内涵及其翻译
  • 论大学英语教学改革之建构主义理论指导
  • 国内影片片名翻译研究综观及现状
  • 平成13年度経済情報学科特殊研究
  • Comparison of curr
  • 英文论文任务书
  • This project is to
  • the comparison of
  • デジタルペンとRFIDタグを活用した
  • 無資格者無免許・対策関
  • 創刊の辞―医療社会学の通常科学化をめ
  • gastric cancer:ade
  • 揭示政治语篇蕴涵的意识形态
  • 试论专业英语课程项目化改革的可行性
  • 多媒体环境下的英语教学交际化
  • 翻译认知论
  • 读高桥多佳子的《相似形》
  • 以英若诚对“Death of A S
  • 论沈宝基的翻译理论与实践
  • 论语域与文学作品中人物会话的翻译
  • 浅析翻译活动中的文化失衡
  • 谈《傲慢与偏见》的语言艺术
  • 论语言结构差异对翻译实效性的影响
  • 英语传递小句的认知诠释
  • 英语阅读输入的四大误区
  • 在语言选择中构建社会身份
  • 私たちが見た、障害者雇用の今。
  • 震災復興の経済分析
  • 研究面からみた大学の生産性
  • 喫煙行動の経済分析
  • 起業の経済分析
  • 高圧力の科学と技術の最近の進歩
  • 「観光立国」の実現に向けて
  • 資源としてのマグロと日本の動向
  • 揚湯試験結果の概要温泉水の水質の概要
  • 計量史研究執筆要綱 
  • 日中友好中国大学生日本語科卒業論文
  • 제 7 장
  • 전자&
  • 現代國民論、現代皇室論
  • 記紀批判—官人述作論、天皇宗家論
  • 津田的中國觀與亞洲觀
  • 津田思想的形成
  • 反思台灣與中國的津田左右吉研究
  • 遠隔講義 e-learning
  • 和文タイトルは17ポイント,センタリ
  • Design And Impleme
  • Near-surface mount
  • 중국 &
  • 韩国泡菜文化和中国的咸菜文化
  • 무한&#
  • 수시 2
  • 韩流流向世界
  • 무설&#
  • 要想学好韩语首先得学好汉语
  • 사망&#
  • Expression and Bio
  • Increased Nuclear
  • 论女性主义翻译观
  • 健康食品の有効性
  • 日语的敬语表现与日本人的敬语意识
  • 日语拒否的特点及表达
  • Solve World’s Prob
  • 韩汉反身代词“??”和“自己”的对比
  • 韩汉量词句法语义功能对比
  • 浅析日语中的省略现象
  • 浅谈日语中片假名的应用
  • 土木学会論文集の完全版下印刷用和文原
  • 英语语调重音研究综述
  • 英汉语言结构的差异与翻译
  • 平等化政策の現状と課題
  • 日本陸軍航空史航空特攻
  • 商务日语专业毕业生毕业论文选题范围
  • 家庭内暴力の現象について
  • 敬语使用中的禁忌
  • Treatment of high
  • On product quality
  • Functional safety
  • TIDEBROOK MARITIME
  • 日文键盘的输入方法
  • 高职高专英语课堂中的提问策略
  • 对高校学生英语口语流利性和正确性的思
  • 二语习得中的文化错误分析及对策探讨
  • 高职英语专业阅读课堂教学氛围的优化对
  • 趣谈英语中的比喻
  • 浅析提高日语国际能力考试听力成绩的对
  • 外语语音偏误认知心理分析
  • 读格林童话《小精灵》有感
  • “新世纪”版高中英语新课教学导入方法
  • 初探大学英语口语测试模式与教学的实证
  • 中加大学生拒绝言语行为的实证研究
  • 目的论与翻译失误研究—珠海市旅游景点
  • 对学生英语上下义语言知识与写作技能的
  • 英语水平对非英语专业研究生语言学习策
  • 英语教学中的文化渗透
  • 中学教师自主学习角色的一项实证研究
  • 叶维廉后期比较文学思想和中诗英译的传
  • 钟玲中诗英译的传递研究和传递实践述评
  • 建构主义和高校德育
  • 论习语的词法地位
  • 广告英语中的修辞欣赏
  • 从奢侈品消费看王尔德及其唯美主义
  • 论隐喻的逆向性
  • 企盼和谐的两性关系——以劳伦斯小说《
  • 论高等教育大众化进程中的大学英语教学
  • 试论《三四郎》的三维世界
  • 李渔的小说批评与曲亭马琴的读本作品
  • 浅谈中国英语的表现特征及存在意义
  • 湖南常德农村中学英语教师师资发展状况
  • 海明威的《向瑞士致敬》和菲茨杰拉德
  • 围绕课文综合训练,培养学生的写作能力
  • 指称晦暗性现象透析
  • 西部地区中学生英语阅读习惯调查
  • 论隐喻的逆向性
  • 认知体验与翻译
  • 试析英诗汉译中的创造性
  • 言语交际中模糊语浅议
  • 认知体验与翻译
  • 关于翻译中的词汇空缺现象及翻译对策
  • 从互文性视角解读《红楼梦》两译本宗教
  • 从目的论看中英动物文化词喻体意象的翻
  • 高校英语语法教学的几点思考
  • 高校体艺类学生外语学习兴趣与动机的研
  • 大学英语自主学习存在的问题及“指导性
  • 从接受美学看文学翻译的纯语言观
  • 《红楼梦》两种英译本中服饰内容的翻译
  • 法语对英语的影响
  • 影响中美抱怨实施策略的情景因素分析
  • 代写需求表
  • 跨文化交际中称赞语的特点及语言表达模
  • 实现文化教育主导外语教育之研究
  • 试论读者变量对英语阅读的影响
  • 从文化的角度看英语词汇中的性别歧视现
  • 合作原则在外贸函电翻译中的运用
  • Default 词义探悉
  • 从图示理论看英汉翻译中的误译
  • 许国璋等外语界老前辈所接受的双语教学
  • “provide” 和 “suppl
  • 由英汉句法对比看长句翻译中的词序处理
  • 1000名富翁的13条致富秘诀中英对
  • 英语中18大激励人心的谚语中英对照
  • 反省女性自身 寻求两性和谐---评
  • 浅析翻译中的“信”
  • 集体迫害范式解读《阿里》
  • 横看成岭侧成峰-从美学批评角度解读《
  • 福柯的话语权及规范化理论解读《最蓝的
  • 播客技术在大学英语教学中的应用
  • 如何在山区中等专业学校英语课堂实施分
  • 奈达与格特翻译理论比较研究
  • 语篇内外的衔接与连贯
  • Economic globaliza
  • 用概念整合理论分析翻译中不同思维模式
  • 英语新闻语篇汉译过程中衔接手段的转换
  • 对易卜生戏剧创作转向的阐释
  • 动词GO语义延伸的认知研究
  • 反思型教师—我国外语教师发展的有效途
  • 输入与输出在词汇学习中的动态统一关系
  • 教育实践指导双方身份认同批判性分析
  • 中英商务文本翻译异化和归化的抉择理据
  • 从艺术结构看《呼啸山庄》
  • 从儒家术语“仁”的翻译论意义的播撒
  • 论隐喻与明喻的异同及其在教学中的启示
  • 话语标记语的语用信息在英汉学习型词典
  • 论森欧外的历史小说
  • 翻译认知论 ——翻译行为本质管窥
  • 中美语文教材设计思路的比较
  • 美国写作训练的特点及思考
  • UP语义伸延的认知视角
  • 成功的关键-The Key to S
  • 杨利伟-Yang Liwei
  • 武汉一个美丽的城市
  • 对儿童来说互联网是危险的?
  • 跨文化交际教学策略与法语教学
  • 试论专业英语课程项目化改革的可行性-
  • 论沈宝基的翻译理论与实践
  • 翻译认知论——翻译行为本质管窥
  • 母爱的虚像 ——读高桥多佳子的《相似
  • 浅析英语广告语言的特点
  • 中国の株価動向分析
  • 日语拒否的特点及表达
  • 日语的敬语表现与日本人的敬语意识
  • 浅析日语中的省略现象
  • 浅谈日语中片假名的应用
  • 浅谈日语敬语的运用法
  • 浅谈日语会话能力的提高
  • ^论日语中的年轻人用语
  • 敬语使用中的禁忌
  • 关于日语中的简略化表达
  • 关于日语的委婉表达
  • The Wonderful Stru
  • Of Love(论爱情)
  • SONY Computer/Notb
  • 从加拿大汉语教学现状看海外汉语教学
  • MLA格式简要规范
  • 浅析翻译类学生理解下的招聘广告
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  • Throughout his car
  • June 19,1997: Vict
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  • Father's Day(异趣父亲节
  • 百佳电影台词排行前25名
  • June 9,1983: Thatc
  • June 8, 1968: Robe
  • 60 players mark bi
  • June 6, 1984: Indi
  • 日本の専門家が漁業資源を警告するのは
  • オーストリア巴馬は模範的な公民に日本
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