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语言学|多因素语境共选:语料库语言学新进展( 四 )



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(2)近义构式选择 。 这类研究选题关注动词构式较多 , 这可能与构式语法中比较关注论元结构有关 。 相关构式的选择一般称作构式交替(alternation) , 即某一具有共同概念义的上位构式通常有两种或更多构式变体 。 在实际语用中 , 选用某种变体由多个因素综合决定 。
较常见的研究包括对(1)与格构式(如Mary gave John a book与Mary gave a book to John之间的选择)的研究 。 因为是动词相关的构式 , 这方面的研究通常涉及的因素包括主语、宾语、介词宾语的名词/代词属性、名词短语的长度、生命度、具体/抽象等指标 。 除了关于英国英语和美国英语(Bresnan & Ford , 2010)的研究外 , 还有南亚英语(Gries&Ber-naisch , 2016)中的与格构式选择倾向研究 。 英语之外的其他语言(如德语 , Geleyn , 2017)以及跨语言(张懂 许家金 , 2019)与格交替对比研究也不在少数 。
其他动词构式交替研究 , 包括:(2)动补构式 。 例如Gries(1999;2003)关于动词加小品词构式交替选择(pick up the book与pick the book up)的制约因素研究 。 Deshors(2015)关于动词后接to do还是ing的选择问题;(3)致使构式 。 比如Speelman和Geeraerts(2010)关于荷兰语doen(类似英语中的do或make)以及laten(类似英语中的let或make)等致使构式的研究 。
名词性构式交替中 , 探讨最多的是属格构式(名词加’s及of结构的选择问题) 。 例如 , Rosenbach(2003)关于英语属格选择问题 。 Gries和Wulff(2013)还分析了中国和德国英语学习者的属格交替问题 。 其他的语言现象还有more加形容词/副词和形容词/副词词尾加er的比较结构研究(Hilpert , 2008)等 。
(3)语法标记选择 。 此外一大类多因素研究关注的是语法标记的选用 。 此类研究中数量最多的是有关于宾语从句引导关系代词that/零形式的选择倾向 。 Shank等(2016)分析了think等动词后接that或省略that的各因素单独影响及其交互作用 。
Deshors(2015)对比了中国和法国英语学习者在使用can和may这两个极高频情态动词的选择困难 。 类似的现象 , 比如be going to与will/shall的选择问题 , 也有不少研究(如Szmrecsanyi , 2003) 。
( 4) 语序选择 。 这类研究涉及论元先后顺序、从句和主句先后顺序等 , 例如Diessel(2008)谈及时间状语从句出现在主句前后的影响因素 。 Wiechmann和Kertz(2013)关注的是although和whereas引导的让步状语从句在主句前后的制约条件 。 Wulff(2003)专门考察了英语中多个形容词排序的多个制约因素的影响程度 。
除此之外 , 还有少量多因素研究涉及话语和社会语用层面的现象 。 例如 , Han等(2013)关于上海话话题标记的选择问题 。 Gries和Adelman(2014)研究了日语话题主语出现和不出现的制约因素 。 Levshina(2017)比较了欧洲多国语言中敬语标记(例如法语中的tu和vous、德语中的du和Sie , 俄语中的ty和vy)的选择问题 。
总体来说 , 相关研究涉及词汇和语法现象选择的情况较多 , 只有极少量研究关注话语语用现象 。 多数研究着重考察的是言内多因素 , 有一部分研究加入了语域、变体和历史时期等话语和社会语言学变量 。
5.多因素分析主要统计方法
从上面有关多因素研究选题的概述可知 , 所谈现象并非全新 。 多因素分析可以促成旧题新做和旧题深做 。 在目前技术条件下 , 多元统计分析所用的基础数据 , 很大程度上依赖研究人员自行标注 。 语料的手工标注极为耗时 , 当然也最能体现研究的语言学价值 。 语言属性的精细标注加上多元统计 , 使得多因素研究可以兼顾理论深度和方法优 势 。
多元统计在多因素分析中的价值 , 是要协助研究者回答语言特征选择的概率性理据 , 即在多大程度上 , 人们在何种语境下 , 会更倾向选择语言特征A而非B 。 用于多因素分析的常见多元统计方法有线性分类器、聚类分析、对应分析、逻辑斯蒂回归、多维尺度、条件推断树、随机森林等(这些方法还存在相应的变体) 。 简而言之 , 这些方法解决的都是语言特征选择的制约条件 , 我们称为“形义聚分”问题 。 以下将从用于多因素分析的数据格式、常见统计方法做一介绍 。


来源:(汉语堂)

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标题:语言学|多因素语境共选:语料库语言学新进展( 四 )


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