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总之，采用多因素分析法，就是为了反映真实的复杂语境互动，从而更好地表述、呈现语言选择的机制。一定程度上，这克服了之前语料库语言学分析中过于依赖“多用”和“少用”的浅层描写问题，在描写、解释和预测语言选择机制方面都有所建树。
6.我国多因素分析的前景与现状
社会语言学传统的多因素分析在我国起步较早。例如，徐大明（1999）曾介绍新加坡华社双语调查中采用的变项规则分析法，即逻辑斯蒂回归。在词典编纂传统的多因素研究方面，方子纯和陈坚林（2014）对表示“巨大”的六个词（immense、enormous、huge、massive、tre- mendous和vast）的行为概貌进行了多因素分析，考察的语言属性包括它们的名词搭配词、表语用法和语域分布模式，采用的多因素统计方法是“层级配置频次分析” 。
认知语言学传统的多因素分析，由张炜炜和Liu（2015）、张炜炜和刘念（2016）、房印杰（2016）等撰文介绍多因素分析的理念及方法。我国学者关于此类多因素实证研究也逐步兴起，包括邵健和张建理（2017）、张炜炜和王芳（2017）、许家金和陈哲（2018）、张懂和许家金（2019）、房印杰和梁茂成（2019）、徐晶凝和郝雪（2019）等人以中文完成的研究成果以及Guo和Chow（2014）、Zhang（2016）、Yao和Collins（2019）、Shao等（2019）等人以英文发表的成果。
概率性语境共选视角下的多因素语言研究，以用法本位为语言观，可以更好地整合语言学内部的不同研究范式。它所希望解决的核心语言学问题是形义映射，具体包括“一形多义”和“一义多形” 。多因素分析既关涉语言构型的原型性和规约性，也十分关注变异性和创造性。
语境共选视角下的多因素分析实际上是对用法观的实证化和操作化。同时，多因素研究较好地处理了以往学界对语料库语言学“计算复杂”（computationally sophisticated），但“语言理论方面幼稚”（linguistically na?ve）的问题（ Murakami et al. ， 2017）。与单因素研究不同，多因素研究的核心是语境特征的概率性共选，可以说是对Firth语境论的新发展。多因素分析既是描写，其语言属性的共选机制也具有很强的阐释力，是有依据可验证的阐释。同时，相关结论还可以预测今后出现的语言现象。
综合来看，我国学者开展的多因素研究，相当数量是对国外成果的复制。我们应更多关注本土化的研究选题，例如汉语研究、中国英语学习者中介语研究、外国留学生汉语中介语研究、英汉对比与翻译研究等等。同时在研究方法上，可尝试将多因素语料分析和心理语言学实验结合，对研究结果进行交叉验证。
作者简介：
许家金，教授，博士，博士生导师，研究方向为话语研究，二语习得，语言对比与翻译，语料库语言学。
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来源：(汉语堂)

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语言学|多因素语境共选：语料库语言学新进展( 六 )

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