GRE閱讀理解詞匯：既要有量還要有質(zhì)

　　GRE考試改革后，對整體詞匯量的要求下降20%，但是新GRE閱讀詞匯的考察中增加了對詞匯的理解能力等等的題目，所以難度還是很大的，大家不要把注意力只放在數量的積累上，在整體文章的理解方面也是要有涉及的。

　　GRE閱讀文章是論證性文字，不是說(shuō)明性文字，也不是敘述性文字。這種以論證為特點(diǎn)的文字，及于GRE閱讀文章的各個(gè)層面：“篇章—段落—句子—單詞”。篇章由多個(gè)論點(diǎn)組成，論點(diǎn)由作為論據的句子構成，句子本身的典型構成是前后句由表示論證關(guān)系的詞匯連接，而體現論證的意義的單詞最重要。

　　也就是說(shuō)，這些文章中的詞匯記憶實(shí)際上是有章可循的，大家如果能對那些掌握了文章脈絡(luò )的詞匯熟練掌握，對整篇文章的理解也就會(huì )更加深刻，在題目的解答中也就會(huì )更有優(yōu)勢了。

　　首先要說(shuō)的是，一篇文章中不認識的單詞占全文詞匯總量的比例只要控制在8%以?xún)�，是絕對不會(huì )影響到我們對全文任何觀(guān)點(diǎn)的理解的�；�于這一點(diǎn)，我們大家大可不必因為遇到了幾個(gè)我們完全沒(méi)見(jiàn)過(guò)的奇形怪狀的單詞而感到頭痛和掙扎。因為它們不足以對我們理解文章產(chǎn)生影響。

　　但同時(shí)，我們在閱讀文章的過(guò)程中也常常會(huì )碰到這樣的一些詞匯，那就是專(zhuān)有名詞，尤其是涉及全文主題的專(zhuān)有名詞，難道我們就必須一一認識它?答案顯然是否定的。

　　什么叫做認識專(zhuān)有名詞?從英到漢的翻譯叫做認識?還是知道專(zhuān)有名詞的特征叫做認識?

　　我們在閱讀理解中有沒(méi)有遇到過(guò)這樣的問(wèn)題提法：What is sedge root? 我想沒(méi)有，因為這種問(wèn)法是在問(wèn)專(zhuān)有名詞的翻譯。我們遇到的更多是這樣的一些問(wèn)法：According to the passage, which of the following statements about sedge root is true? What can be inferred from the passage about sedge root? 這些問(wèn)題的提法卻是在問(wèn)專(zhuān)有名詞的文中闡述特征。我們再從文章本身對這個(gè)問(wèn)題做出進(jìn)一步的分析。

　　假設原文有這樣一句話(huà)：Sedge root, a woody fiber that can be easily separated into strands, is essential to basketry production. 請問(wèn)sedge root的中文翻譯“莎草的根”能夠幫助我們解決閱讀理解題目嗎?我想很難!真正能夠幫助我們解決閱讀理解題目的應該是這樣的文字a woody fiber (木制纖維)和定語(yǔ)從句中的文字部分can be easily separated into strands (能夠輕易地被分割成線(xiàn))。

　　通過(guò)以上的分析，想必大家已經(jīng)非常清楚地認識到，過(guò)去我們拼命去死記硬背專(zhuān)有名詞的中文釋義是多么愚蠢的行為。因為真正的認識應該是對特征的認識，所以一個(gè)專(zhuān)有名詞和他的中文釋義對我們來(lái)說(shuō)是沒(méi)有任何意義的，畢竟我們對它們都沒(méi)有任何的概念。

　　最后很多人都說(shuō)我們可以從上下文中猜出單詞的釋義，難道真的是這樣么?

　　例如有這樣一句話(huà)“Supernova is a massive star which undergoes gravitational collapse。” 我們是不可能從上下文中猜出supernova的釋義“超新星”的。而我們真正能夠做到的只是從上下文中猜出單詞的特征：supernova是巨大的恒星(massive star)，它在進(jìn)行引力收縮(undergoes gravitational collapse)。于是以后當我們遇到不認識的單詞，我們可以再也不用停下來(lái)思考單詞的釋義，也不用費盡思量地去猜所謂的單詞的釋義，我們需要做的只是靜下心來(lái)在后面找到單詞在文章當中傳達的特征就可以。

　　大家在記憶新GRE閱讀詞匯的時(shí)候，可以根據自己的實(shí)際情況，對文章中的部分詞匯進(jìn)行更加有針對性的記憶，這樣才能在盡量節省時(shí)間的前提下提高效率，提高答題的正確率。

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