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ing) ，该赋码器的正确率达到 95． 5%［16］。当然，任何语料的标注并非完美无缺，它只是一种可能有用的工具，任何标注模式都不能作为第一标注［17］。按照语料库标注的 习 惯，在 每 篇 语 料 的 开 头 加 注 文 本 头( header) 的方法，提供这篇语料的基本信息，详细描述用于 SECCS-GXTEU 口语语料标注的全部标注符号见表 2，所有文本头及文本中的标注均采用人工标注，该语料库建库、转写、校对、标注完成工作持续了约 3 个月。何安平［18］认为作为参照的语料库应当比观察语料库的语料规模要大。因此，本研究将利用国内外已建的大型语料库为参照语料库，国外的语料为英国国家语料库( British National Corpus，简称BNC，本研究选用其中口语部分) ，该语料库由约 1亿英语单词构成，其中 10%为口语语料，具体达到9 963 663词次。国内为杨惠中、卫乃兴主持建立的“中国大学学习者英语口语语料库”( CollegeLearners’Spoken English Corpus，简称 COLSEC，该语料库的研究对象均为非英语专业学生) ，该项目组旨在建设可用于我国大学生英语口语能力研究的数据资源。根据 Antconc3． 2． 0 软件统计全库共有样本 302 个，总形符数为 816 533 词次，总类符数 10 939 个。语料来源为全国大学英语考试口语考试部分的实景音像资料，测试对象均来自北京、上海、武汉的非英语专业学生［19］。表 2 SECCS-GXTEU 口语语料标注符号说明分类 标注符号 符号含义 中文解释文本头语体 〈SPOKEN〉 Spoken 口语年级 〈GＲADE2〉 Second grade 2 年级年份 〈YEAＲ2012〉 Year2012 2012 年话题 〈TOPIC1〉 Topic1 话题1性别〈SEXF〉 Sex =Female 性别为女〈SEXM〉 Sex =Male 性别为男民族〈NATIONALITY1〉 Nationality =1 民族为汉〈NATIONALITY2〉 Nationality =2 民族为壮〈NATIONALITY3〉 Nationality =3 民族为其他文本中非流利停顿…Disfluencypauses非自然、非正常停顿重复 I，I，ISelf repetition /repair自我重复、修正口语特征Eh，oh，ah，yeah，wellPause fillers 停顿填充词( 三) 研究工具为了得到更加全面细致的结果，本研究采用的研究工具是语料检索软件 Antconc 3． 2． 0w，利用该软件的语境共现( Concordance) 、使用频率( Concord-ance Hit) 、词频搜索功能中的基于文件( File-based)的搜索功能分别对 SECCS-GXTEU、COLSEC 两个语料库进行立标语的具体使用频率进行统计。为了使结果具有可比性，将所有原始频率转化为标准频率。此外，利用 BNC 对立标语的词表进行在线搜索，并且人工算出其使用标准频率，以便进行对比分析。利用赋码工具 CLAWS ( C7) ( ConstituentLiklihood Automatic Word-tagging System) 对语料进行词性赋码，然后利用 Antconc 3． 2． 0w 词表功能( Keyword list) 创建词汇使用频率列表，确定口语中不同词性的哪些立标语是最常用的。本研究利用“统计产品与服务解决方案”软件( Statistical Product and Service Solutions，简 称SPSS) 中的卡方检验( Chi-square test) 功能检测三个语料库是否具有较大差异性，是否具有可比性。

 

四、结果与讨论

 

为了得出在 SECCS-GXTEU、COLSEC 和 BNC三个语料库中是否存在较大的差异，这里进行了卡方检验值的测试，秦晓晴［20］指出如果皮尔逊卡方检验中的显著水平如果低于 0． 05，则表明两个变量之间可能有一定的关系，如果高于 0． 05，则表明可能没有关系，具有较大差异性。结果如表 3所示，三个语料库中的 Asymp． Sig 值均高于 0． 05，这表明这三个语料库之间存在较大差异性，具有可比性。表 3 在 SECCS-GXTEU、COLSEC 和BNC 中的卡方值SECCS-GXTEUvs． COLSECSECCS-GXTEUvs． BNCChi-square 0． 00023． 1302Df． 1 1Asymp． Sig． 1． 000 0． 077( 一) 口语中立标语的总体分布借鉴 Biber 等人将立标语分为认知型、态度型、方式型立标语，使用 Antconc 3． 2． 0w 软件对SECCS-GXTEU、COLSEC 进行检索统计，对于 BNC进行在线检索统计，并且分别计算出他们的标准频次，它们的总体分布情况如表 4、图 1 所示。表 4 立标语在 SECCS-GXTEU、COLSEC 和 BNC 中的的总体分布语料库认知型立标语原始频次 标准频次态度型立标语原始频次 标准频次方式型立标语原始频次 标准频次总数原始频次 标准频次*SECCS-GXTEU 2 214 72． 63 819 26． 87 11 0． 36 2 928 96． 05COLSEC 60 162 73． 68 20 623 25． 26 421 0． 52 78 553 96． 20BNC 564 057 56． 61 169 222 16． 98 3 796 0． 38 737 075 73． 98* 标准频次指每 1 000 词中出现的立标语数量，下同。图 1 立标语在 SECCS-GXTEU、COLSEC和 BNC 中的的总体分布从表 4 与图 1 可以看出，壮族地区非英语专业学生与我国发达地区非英语专业学生在口语立标语的总体使用频率上不相上下，由此得出，不管壮族地区学生的英语综合水平与发达地区学生相差多少，但是在立标语的使用规律上两者是几乎一致的。总体而言，中国学习者使用立标语在总量上多于本族语者。从三类立标语的分布来看，壮族地区非英语专业学生在 3 种立场标记语中，使用认知型立标语最多，其次是态度型立标语，使用最少的是方式型立标语。这样的分布规律也同样体现在我国发达地区的非英语专业学生口语语料库和本族语者口语语料库中。从总量上看，中国学习者在认知型、态度型、方式型立标语的使用上均比本族语者要多。其中，认知型立标语的出现频率最高，这表明说话者对于会话中话题的真实性判断超过态度型与方式型立标语，这一结果与徐宏亮［21］关于中国学习者学术语篇中的立标语的研究结果相一致。这表明，中国学习者与本族语者在口语与书面语中立标语的总体使用规律是一致的，壮族地区的非英语专业学生已经具备使用立标语的意识，甚至有点过多使用。( 二) 口语中立标语的分类分布表 5 反映的是三类立标语在 SECCS-GXTEU、COLSEC 和 BNC 中的的具体分类分布情况。从表 5 中我们可以得出，在认知型立标语的使用上，壮族地区非英语专业学生与发达地区非英语专业学生从横向看使用的标准频次相差较小，从纵向看使用频次由模糊型、言据型到确定型依次递减，两者使用规律相同。中国学习者和本族语者在表认知的立标语中，均大量使用模糊型立标语; 在言据型立标语上，中国学习者使用频次高于本族语者; 在确定型立标语上，中国学习者的使用频次低于本族语者［21］。从总量上看，中国学习者使用的模糊型和言据型的立标语比本族语者要高的多，确定型的立标语使用比本族语者也少很多，这表明中国学习者在口语表达中更加倾向于使用模糊的语言，不会给出明确直接的立场和态度，即使有明确的态度也更多的是建立在有一定根据的基础之上，说话态度小心严谨或者间接委婉，这一点与本族语者不同。在态度型立标语的使用上，壮族地区非英语专业学生与我国发达地区学习者从横向看使用的标准频次相差较小，从纵向看使用频次由情感型到评价型递减，两者使用规律仍然相同。这种规律也同样体现在本族语者的口语中。从总量上看，中国学习者在使用的情感型和评价型的立标语仍然比本族语者要高，这表明中国学习者比本族语者更加倾本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。