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出版者:外语教学与研究出版社

作者:孙玉荣 杜建 编

出品人:

页数:483

译者:

出版时间:2001-7

价格:18.90元

装帧:简裝本

isbn号码:9787560023298

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《英语语料库分析实操指南》 第一章 绪论：语言的科学视角 在语言学研究日益精细化、数据驱动化的大背景下，语料库语言学应运而生，为我们提供了一种前所未有的、基于真实语言使用数据的研究范式。它不再满足于仅凭语言使用者直觉或个别例证来归纳语言规律，而是通过系统地收集、标注和分析海量的真实语料，挖掘语言的内在规律、演变趋势以及不同语体、语域下的语言特征。本书旨在为有意探索语料库语言学奥秘的读者，提供一套系统、实用且易于上手的操作指南。 本书的读者对象广泛，既包括对语言学研究有浓厚兴趣的在校学生，也涵盖了希望提升英语教学或翻译实操能力的教师和从业人员，以及对语言数据分析充满好奇的各界人士。我们假定读者具备一定的英语基础，但对语料库分析工具和方法可能尚不熟悉。因此，本书将从最基础的概念讲起，逐步深入，力求以清晰易懂的语言、丰富的实例和详细的步骤，引领读者一步步掌握语料库分析的核心技能。 我们之所以选择“语料库分析实操”作为本书的主题，是因为在当今信息爆炸的时代，直接接触海量语言数据并从中提取有价值信息的能力，已成为一项不可或缺的软技能。无论是进行学术研究、开发语言资源、优化教学内容，还是理解社会舆论、把握文化脉络，语料库分析都提供了强有力的技术支撑。本书的目标是帮助读者跨越理论与实践的鸿沟，将语料库分析的能力转化为解决实际问题的有力武器。 第二章 语料库基础：理解语言数据的基石 在正式进入实操之前，理解语料库的基本概念至关重要。语料库（Corpus）并非简单的文本堆砌，而是一个经过精心设计、系统组织、包含大量真实语言样本的数据库。它的核心在于“真实性”和“系统性”。真实性意味着语料库收录的是人们在实际交流中使用的语言，而非经过人为修改或设计的“理想化”语言。系统性则体现在语料库在收集、构建和标注过程中所遵循的科学原则，确保了数据的代表性和可比性。 语料库的类型多种多样，根据不同的维度可以进行分类。按语体划分，有新闻语料库、学术语料库、对话语料库、文学语料库等；按学科领域划分，有法律语料库、医学语料库、经济语料库等；按语言形式划分，有书面语语料库、口语语料库、多模态语料库（包含图像、音频、视频等）等；按规模划分，有小型、中型、大型甚至超大型语料库。不同类型的语料库服务于不同的研究目的。例如，研究特定领域专业术语的发展，需要专门的领域语料库；分析语言的社会变异，则需要覆盖不同社会群体或地域的语料库。 语料库的价值在于其“可查询性”。通过各种检索工具，研究者可以针对特定的词语、短语、句法结构甚至更复杂的语言现象进行高效检索，并获取其在语料库中的真实使用情境。这种基于数据的分析，能够揭示语言的客观规律，避免主观臆断。例如，通过检索一个词语的搭配，我们可以了解其常见的语义功能和语用模式；通过分析某个语法现象在不同语料库中的频率，我们可以推测其在不同语体中的使用倾向。 语料库的构建是一个复杂而精细的过程，涉及语料的收集、清洗、标注和管理。语料收集需要考虑代表性、规模和多样性。语料清洗旨在去除无关信息，统一格式。语料标注则是语料库的核心价值所在，它为语料库增加了结构化的元数据，极大地提升了检索和分析的粒度。常见的标注类型包括：词性标注（POS tagging）、词形还原（Lemmatization）、词义消歧（Word Sense Disambiguation）、句法分析（Syntactic Parsing）、语用标注（Pragmatic Tagging）等。这些标注信息使得研究者能够进行更深入、更精细的语言分析。 第三章 语料库工具：解锁语言数据分析的钥匙 掌握了语料库的基础知识后，接下来需要了解能够实现语料库分析的工具。目前市面上有多种功能强大且易于使用的语料库分析软件，它们是进行实操研究的必备利器。本书将重点介绍几款代表性的工具，并提供详细的操作指南。 3.1 ANConcordance ANConcordance是一款免费且操作简便的语料库检索和分析软件。它支持文本文件（TXT, DOC, RTF等）和语料库文件（CLW）的导入，能够进行基本的关键词在上下文（KWIC）检索、搭配检索、频率统计等功能。ANConcordance界面友好，学习门槛较低，非常适合初学者入门。 关键词检索 (Keyword in Context, KWIC): 这是语料库分析中最基本、最常用的功能。输入目标词语，软件会列出该词语在文本中出现的所有位置，并显示其前后文，方便用户观察该词语的使用语境。 搭配检索 (Collocation): ANConcordance可以找出目标词语前后最常出现的词语，即搭配词。通过分析搭配，可以深入了解目标词语的语义和用法。 频率统计: 统计词语、短语在语料库中的出现频率，为量化分析提供基础数据。 跨语料库比较: 能够导入多个语料库，方便对比不同语料库中词语的使用差异。 3.2 AntConc AntConc是另一款由Laurence Anthony教授开发的免费语料库分析工具套件。它集成了更丰富的功能，包括关键词检索、搭配检索、词群检索（n-gram）、词链分析（keyword analysis）、语料库可视化等。AntConc在学术界和教学领域都得到了广泛应用。 词群检索 (N-gram): 检索连续出现的n个词语组合，例如二词群（bigram）、三词群（trigram）等，用于分析常见的固定搭配和短语。 词链分析 (Keyword Analysis): 比较两个或多个语料库，找出在其中一个语料库中频率显著高于其他语料库的词语，这有助于识别特定语料库的“特色词”，从而了解其主题、风格或语体特征。 语料库可视化: AntConc提供了一些基本的可视化功能，例如词频柱状图，有助于直观地展示数据。 3.3 CQP (Corpus Query Processor) 和 Sketch Engine CQP是Concordance Program的缩写，是一种强大的语料库查询语言，常与其他语料库管理系统结合使用。Sketch Engine是一个商业化的、功能极其强大的语料库平台，它汇集了海量的多语种语料库，并提供了先进的查询和分析工具，包括词汇、短语、语法、语义等方面的深度分析。 CQP的查询语言: CQP使用一套精炼的查询语法，可以进行非常复杂的逻辑组合检索，例如查找包含特定词语且后接特定词性的句子，或者查找具有特定句法结构的网络。 Sketch Engine的词汇探索 (Word Sketches): 这是Sketch Engine最突出的功能之一。它能自动生成一个词语的“词汇草图”，列出该词语的常用搭配、同义词、反义词、相关词等，提供一个词语在语料库中的全方位概览。 语料库比较与聚类: Sketch Engine支持对大量语料库进行比较分析，并可以自动聚类，发现不同语料库之间的相似性和差异性。 3.4 Python for Corpus Linguistics 对于具备一定编程基础的读者，使用Python进行语料库分析将提供无限的可能性。Python拥有丰富的自然语言处理（NLP）库，如NLTK、spaCy、Gensim等，可以实现语料库的自动化处理、更复杂的统计分析、机器学习模型的应用等。 NLTK (Natural Language Toolkit): 一个功能齐全的NLP库，提供了文本处理、分词、词性标注、句法分析等多种功能。 spaCy: 以高效著称的NLP库，特别适合处理大规模文本数据，提供准确的词性标注、命名实体识别、依存句法分析等。 Gensim: 主要用于主题模型、文档相似度计算等，对于文本挖掘和信息检索非常有用。 本书将在后续章节中结合具体的案例，演示如何使用ANConcordance和AntConc进行基础的语料库分析，并对使用Python进行语料库分析的潜在应用进行初步介绍。 第四章 语料库分析实操：从检索到解读 掌握了语料库工具后，关键在于如何有效地进行分析，并从数据中解读出有意义的语言规律。本章将通过一系列典型的实操案例，展示语料库分析的整个流程。 4.1 案例一：词语的搭配与用法分析 目标: 分析“significant”一词在学术语料库中的常见搭配，并理解其在学术语境下的语义倾向。 步骤: 1. 选择合适的语料库: 寻找一个包含大量学术论文的语料库，例如BNC (British National Corpus) 的学术部分，或专门的学术论文语料库。 2. 使用ANConcordance/AntConc进行KWIC检索: 在软件中输入“significant”，获取其在语料库中的所有出现实例。 3. 观察上下文: 仔细阅读KWIC列表中的上下文，初步了解“significant”前后常出现的词语。 4. 进行搭配检索: 使用软件的搭配检索功能，找出“significant”最常见的左搭配（left collocate）和右搭配（right collocate），并设定合适的窗口大小（例如，前后3个词）。 5. 解读搭配: 分析得出的搭配词。例如，如果“significant”的右搭配中出现“increase”, “decrease”, “difference”, “effect”, “factor”, “finding”等词，说明“significant”常用于描述数量上的显著变化、具有重要影响的因素或具有研究价值的发现。左搭配中如果出现“statistically”, “highly”, “very”, “remarkably”等副词，则表明其常用于程度的修饰。 6. 量化分析: 记录统计频率，识别最显著的搭配。可以结合搭配的t-score或MI-score（mutual information score）来判断搭配的紧密程度。 7. 综合解读: 结合上下文和搭配分析，总结“significant”在学术语境下的主要用法和意义，例如表示“重要的”、“显著的”、“有意义的”等。 4.2 案例二：固定搭配与短语识别 目标: 识别“in spite of”短语的构成，并与其他类似结构的短语进行比较。 步骤: 1. 使用AntConc的N-gram功能: 设置n=3，检索语料库中连续出现的三个词。 2. 筛选目标短语: 在检索结果中，查找包含“in spite of”的词群，例如“in spite of”本身。 3. 分析出现频率: 统计“in spite of”及其近义词（如“despite”）的出现频率。 4. 上下文分析: 检查“in spite of”在句子中的具体用法，是否总后面接名词或名词性短语，以及其语义功能（表示让步）。 5. 语料库比较 (可选): 如果有多个语料库，可以比较“in spite of”在不同语料库（如口语和书面语）中的使用频率和搭配差异。 4.3 案例三：语体特征的探究 目标: 探究新闻语料库和学术语料库在词汇使用上的差异。 步骤: 1. 准备语料库: 分别准备一个新闻语料库和一个学术语料库。 2. 使用AntConc的Keyword Analysis功能: 选择新闻语料库作为目标语料库，学术语料库作为参照语料库。运行Keyword Analysis。 3. 解读“特色词”: AntConc会列出在新闻语料库中出现频率显著高于学术语料库的词语，以及在学术语料库中出现频率显著高于新闻语料库的词语。 4. 分析词汇差异: 新闻语料库的特色词: 可能会包含人名、地名、事件词、时效性强的词汇、口语化词汇等，反映新闻报道的即时性、具体性和通俗性。 学术语料库的特色词: 可能会包含专业术语、抽象概念词、表示论证和推导的连接词、较为正式的词汇等，反映学术写作的严谨性、专业性和抽象性。 5. 深入分析: 针对一些有代表性的特色词，使用KWIC检索，观察其在各自语料库中的具体使用语境，进一步验证和深化对语体特征的理解。 4.4 案例四：跨语种语料库对比 (初步) 目标: 了解英汉对照语料库的结构，并进行初步的词汇对应查找。 步骤: 1. 选择英汉对照语料库: 例如，一些翻译文本库、平行语料库。 2. 使用支持平行语料库的工具: 一些语料库平台（如Sketch Engine）或专门的平行语料库工具支持句子对的对齐和检索。 3. 进行词语检索: 在英汉对照语料库中，检索英文词汇，例如“economy”。 4. 查找中文对应: 查看检索结果中，英文“economy”对应的中文词汇，例如“经济”。 5. 上下文比对: 观察英文句子和对应的中文句子，理解“economy”在不同上下文中的翻译。 6. 分析翻译策略: 留意是否存在多对一、一对多的翻译现象，以及词汇选择的差异。 第五章 语料库分析的应用：从研究到实践 语料库分析的价值在于其广泛的应用前景，它能够为语言学研究、语言教学、翻译实践、语言技术开发等多个领域提供强有力的支撑。 5.1 语言学研究的新视角 语料库语言学彻底改变了传统的语言学研究方法。通过对真实语言数据的量化分析，研究者能够： 检验和修正语言学理论: 许多语言学理论的提出依赖于个别例证或研究者的直觉，语料库分析可以提供大规模的证据来支持或反驳这些理论。 揭示语言的演变与发展: 通过分析不同时期语料库的词汇、语法变化，可以追溯语言的演变轨迹。 研究语言的社会变异: 分析不同社会群体（年龄、性别、地域、教育背景等）的语料，可以揭示语言的社会因素。 探索特定语体或语域的语言特征: 深入理解不同领域（如科学、法律、医学）的语言特点。 研究二语习得: 通过对比母语者和二语学习者的语料，分析学习者在习得过程中可能遇到的困难和错误模式。 5.2 语言教学的革新 语料库分析为语言教学提供了丰富且真实的教学素材，并有助于改进教学方法： 开发真实的教学材料: 基于语料库数据，教师可以编写出更贴近实际使用情况的词汇、语法、篇章练习。 突出高频词汇和结构: 语料库可以帮助教师识别教学中最常用、最核心的词汇和语法现象，提高教学效率。 纠正学习者的常见错误: 通过分析二语学习者语料库，可以发现学习者普遍存在的错误，从而有针对性地进行教学。 培养学习者的语感和语用能力: 通过引导学习者接触和分析语料，培养他们对语言实际用法的敏感性。 教师的专业发展: 教师可以通过语料库研究，深入理解语言的客观规律，不断提升自身的专业素养。 5.3 翻译实践的优化 语料库在翻译领域同样扮演着重要角色： 术语的准确翻译: 语料库可以帮助翻译者查找特定领域的专业术语在不同语言中的常用译法，以及其上下文使用情况。 风格的模仿与统一: 通过分析目标语言的语料，可以帮助译者把握特定文本类型的语言风格，并保持翻译的风格一致性。 翻译记忆库的构建与优化: 语料库可以为翻译记忆库的构建提供基础数据，并支持翻译记忆库的自动更新和优化。 发现翻译中的难点与规律: 分析翻译语料库，可以发现常见的翻译策略和处理方法，从而提高翻译质量。 5.4 语言技术与人工智能 语料库是自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）领域的重要基石： 训练机器学习模型: 大规模标注语料库是训练机器翻译、语音识别、文本生成、情感分析等NLP模型的基础。 构建语言模型: 语料库数据用于构建统计语言模型，预测词语的出现概率，在很多NLP任务中起着关键作用。 开发词典与知识库: 语料库分析可以辅助编写更全面、更准确的词典，并构建领域知识图谱。 第六章 结语：拥抱数据驱动的语言探索 语料库分析并非高不可攀的学术象牙塔，而是人人皆可学习和实践的强大工具。它将我们从主观的猜测中解放出来，引导我们基于客观证据去理解和描述语言。本书提供的工具和方法，仅是开启语料库分析之旅的起点。真正的精通，在于读者在实际操作中不断探索、积累经验、发现问题并解决问题。 在未来的语言学习和研究中，数据驱动的视角将变得越来越重要。掌握语料库分析技能，不仅能提升个人的语言素养和研究能力，更能帮助我们在快速发展的科技时代，把握语言的脉搏，洞察语言的奥秘。愿本书能成为您探索精彩语料库世界的引路人，激发您对语言数据分析的浓厚兴趣，并在您的学习和研究道路上，为您提供实实在在的帮助。

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我过去尝试过不少市面上流行的英语学习教材，它们大多侧重于快速积累词汇或模仿标准口音，但往往在深层次的语言逻辑和复杂句式的剖析上显得力不从心，读完之后总感觉只是“知其然，而不知其所以然”。然而，这本学习材料在讲解复杂语法点时，展现出了一种罕见的条理性和深度。它不是简单地罗列规则，而是会追溯到这些规则形成的历史和逻辑背景，比如在阐述虚拟语气或从句嵌套结构时，作者会用非常形象的比喻或生活化的场景来搭建理解的桥梁，而不是生硬地抛出晦涩的语法术语。特别是对于那些介词的细微差别，或者看似相近但用法截然不同的动词短语，它的辨析深入到了语用层面，让我明白为什么在特定语境下，只有某个表达才是最地道的。这种由表及里的讲解方式，彻底改变了我对“死记硬背”语法的看法，让我真正开始理解英语这门语言的内在驱动力，感觉自己仿佛在学习一门精确的科学而非一堆随意的规则。

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这本书的装帧设计相当考究，拿到手里就能感受到一种沉甸甸的质感，封面采用的是哑光处理，触摸起来非常细腻，色彩搭配上虽然是经典的黑白灰为主调，但通过巧妙的字体排版和留白处理，营造出一种低调而又不失专业的气息。内页纸张的选择也令人惊喜，不是那种廉价的、反光的纸张，而是偏向于纸浆原色的米白色，长时间阅读也不会感到眼睛疲劳，墨水的清晰度和印刷的精度也无可挑剔，每一个字母、每一个标点符号都清晰锐利，这对于需要仔细研读语法结构和词汇用法的学习者来说，无疑是一个极大的加分项。装订方式非常牢固，即使是频繁翻阅和折叠，书脊也依然保持平整，完全没有松散的迹象，看得出出版社在制作工艺上投入了大量的精力。总而言之，从物理形态上看，它完全符合一本高质量学习资料应有的标准，让人在开始学习之前，就已经对其中的内容充满了期待和尊重。这本书的外观传递出的信号是：这是一本值得被认真对待的工具书，它不仅仅是内容的载体，本身也成为了一种学习的仪式感。

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时间管理是自学路上最大的挑战之一，尤其是对于像我这样需要平衡工作和学习的成年人而言。我发现很多学习资料为了追求内容丰富，往往把难度和篇幅拉得过长，导致学习节奏很容易被打乱，最终半途而废。这本书的结构编排展现了非常成熟的模块化思维。它将内容划分成了清晰的、易于消化的学习单元，每个单元的主题明确，所需时间预估合理。更重要的是，它提供了一个进阶的“复习框架”，不是简单地重复旧知识，而是通过交叉对比不同单元的语法点，设计出更高阶的综合练习，这有效避免了“学了后面忘了前面”的现象。这种精心设计的学习路径，确保了知识点的螺旋式上升，让我在有限的每天学习时间内，总能感觉到自己是扎实地向前推进，而不是在原地打转，这种持续的正向反馈，是维持长期学习动力的关键所在。

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我个人对学习材料的实用性有很高的要求，我追求的不是学术上的纯粹，而是能够在实际交流和专业阅读中迅速应用的能力。这套书在这方面的设计考虑得非常周到。它所选取的例句和模拟语境，大多来源于真实的国际新闻报道、学术摘要甚至是商务邮件的片段，这使得我们接触到的语言材料具有极强的时代感和应用场景指向性。例如，它不会用那种老旧的、脱离现代生活的对话来讲解时态，而是会聚焦于如何精确地描述一个正在发生的复杂事件的先后顺序，或者如何在报告中用被动语态来强调客观性。这种“学以致用”的导向，让我在阅读原版专业文献时，能更清晰地捕捉到作者的意图和逻辑结构，不再是被生硬的单词绊住脚步，而是能更流畅地进行信息捕获，这对于提升我的信息处理速度和专业交流的自信心，起到了立竿见影的效果。

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学习语言，最怕的就是“孤军奋战”，特别是面对像高级英语那样需要大量消化和内化的材料时，缺乏即时的反馈和指导，很容易在遇到瓶颈时产生挫败感。这套材料的优秀之处，恰恰在于它构建了一个非常完善的“自助式辅导系统”。每一个课后练习，无论是选择题还是填空题，其后都紧跟着极其详尽的解析，但这解析绝非简单的“答案加一句解释”。对于错误的选项，它会清晰地剖析为什么其他选项在语法结构或语义上存在缺陷，甚至会指出一些常见的思维误区，这种对“错”的深度挖掘，比单纯知道“对”的答案更有价值。更绝妙的是，对于一些开放性的写作或翻译练习，它会提供不同层级的范例回答，并分析每一个范例的优缺点，这让自学者得以对自己的产出有一个多维度的参照系，从而知道如何从“合格”迈向“精湛”，极大地提升了自我修正和精进的效率。

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作为辅助教材 真心觉得有点冗余 其实写到自学导读里面就足够了

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中规中矩的辅导书，该给的都给了，不少也不多。

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作为辅助教材 真心觉得有点冗余 其实写到自学导读里面就足够了

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