特别推荐 | 语料库与数据统计分析

推荐人

刘国兵，博士、教授，现任河南师范大学外国语学院院长。毕业于北京外国语大学，获外国语言学及应用语言学专业博士学位。研究方向为语料库语言学、应用语言学。中国语料库语言学研究会常务理事、中国高等教育学会外语教学研究分会理事、中国英汉语比较研究会外语教育技术专业委员会理事，全国中学通用教材《英语》（新标准初一至高三必修CD-ROM）编委，河南省教师教育专家，河南省中等职业教育师资培训专家，河南省优秀青年社科专家，河南省高级翻译人才库副召集人。主持国家社科基金项目、教育部人文社科项目、河南省哲学社科项目等省部级以上项目十余项；在国内外期刊发表学术论文60余篇；出版专著3部、译著2部、教材8部。2014年入选“河南省科技创新人才支持计划”，同年被授予河南省青年五四奖章。2018年被评为全国教育硕士优秀教师。

导语

随着计算机技术的飞速发展，人类已经迈入了大数据时代。现在的语料库建设，单从语料收集来讲，与上个世纪五六十年代建设布朗语料库时相比，已经变得容易多了。但语料收集之后，如何对其进行统计分析是个问题。语料库自诞生的那天起，就与数据统计连在了一起。没有统计分析，语料库就失去了存在的价值。尤其是今天，大数据时代的语料库语言学研究面临很多新的问题，日趋庞大的语料库容量给语料库语言学带来了严峻挑战（梁茂成 2021：13），如何对海量语料进行科学有效的统计分析，这是语言学研究者亟需解决的问题。本期“特别推荐”所选取的图书与论文，均聚焦于语料库与数据统计分析这个话题，期待与读者朋友们一起研读学习。

推荐图书

《语料库文体统计学方法与应用》

作者：胡显耀

出版社：外语教学与研究出版社

出版时间：2021年01月

内容简介

在网络和大数据时代，大规模语料库的出现和对各种语言数据分析的需求使语料库和统计学方法融入人文社会科学的趋势愈加明显。本书旨在探讨语料库、文体统计学和数据分析方法在翻译学、文学、语言学等人文社科领域的应用及前景。全书共七章。第一章概述了语料库文体统计学的产生、发展和应用领域；第二章梳理了语料库文体统计学的基本方法体系；第三至七章分别详细阐述了在作者辨别、文学文体学、翻译学、刑侦语言学和数据挖掘等领域，如何使用语料库文体统计学进行研究，并结合经典或前沿的案例，对研究设计与选题进行了解读与分析。本书理论、方法与应用兼顾，具有学术性、前沿性和引领性，可作为语料库文体统计学的参考书，也适合翻译学、文学、语言学等领域使用量化方法进行研究的硕博研究生、教师及研究者借鉴。

推荐理由

进入二十一世纪以来，随着人类知识体系的丰富，学科发展越来越精细化、独立化，但人类所要解决的科学问题及面临的挑战越来越复杂。某单一学科的知识、工具以及研究方法等难以解决这些复杂问题与多元挑战。因此，学科发展呈现出两大趋势：一是学科自身出现动态演变，单一学科知识量呈指数增长；二是交叉研究发展迅速，学科之间融合发展的趋势越来越明显。

语料库语言学自上个世纪中叶问世以来，已经走过了七、八十年的发展历程，它自创始起就带有交叉学科属性。尤其是进入本世纪以后，语料库语言学与诸多学科融合，形成了新的交叉学科。西南大学胡显耀教授近些年一直从事基于语料库的翻译学、文体学等研究，著述颇丰。《语料库文体统计学方法与应用》是胡教授2021年出版的学术专著。该书从语料库文体统计学的概念、发展简史和基本方法入手，对语料库应用进行了多方面的介绍，如在作者辨别、文学文体学、翻译学、刑侦语言学与数据挖掘等领域的应用等。该书内容完整系统，案例翔实而富有趣味，具有很高的学术价值。该书在语料库文体统计学研究方面开了先河，我们期待今后有更多与语料库有关的其他交叉研究面世。

获取渠道

当当网（购书网站链接：http://product.dangdang.com/29213948.html）

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推荐论文

唐美华、梁茂成，2021，大学英语教材词汇复杂度级差分析[J]，《外语教育研究前沿》（1）：61-68。

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摘要

本文聚焦某大学英语教材的词汇复杂度，考察教材册级之间的差异，运用自动聚类方法对该教材的复杂度等级进行重新划分，并对聚类结果进行验证。研究发现：1）教材在词汇复杂度上大致遵循循序渐进的编写原则，但级差显著递进主要体现在低册级和高册级之间；2）聚类分析结果显示，教材按照词汇复杂度可分为三个类别，但并非对原始6册的均等切分，经分组差异检验证明，聚类所分等级的词汇复杂度呈现由低到高的发展趋势。本文尝试为教材词汇复杂度级差提供一种定量、客观的评价方法，期待对大学英语教材的编写和改编带来指导和借鉴。

推荐理由

近些年来，国家对教材建设越来越重视。教材作为承载知识的物质载体，是学生获取知识的主要渠道，同时也是教师传授知识的主要媒介。教材文本词汇复杂度研究能够有针对性地促进英语教材的合理编排，能够为编写出符合教学实际与学生需求的高质量教材提供量化参考和科学依据。本研究借助自动聚类分析法，对教材文本的词汇复杂度发展等级进行自动划分和验证。首先对教材文本词汇维度各指标的变化趋势进行描述性统计，并对教材册级间的差异进行显著性检验，然后借助层次聚类法，自下而上地对教材的发展等级进行聚类切分，并通过方差分析多重比较对聚类结果进行检验。本研究能够帮助教师对教材所选文本的词汇复杂度进行对比，通过数据量化呈现，教师可以根据实际教情与学情对课文的教学顺序进行调整。需要说明的是，词汇复杂度只是文本复杂度的一个重要维度，除此之外，文本复杂度还体现在句法、语篇等多个层面，学界今后可在更多层面开展类似研究。

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