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基于BNC语料库的近义词用法对比研究_以_event_和_affair_为例

来源:网络收集 时间:2024-05-21
导读: 第23卷第10期长春大学学报Vol.23No.102013年10月JOURNALOFCHANGCHUNUNIVERSITYOct.2013 基于BNC语料库的近义词用法对比研究 ———以“event”和“affair”为例 霍艳娟 (西华师范大学 摘外国语学院,四川南充637002)要:近义词辨析一直是中国学生英语

第23卷第10期长春大学学报Vol.23No.102013年10月JOURNALOFCHANGCHUNUNIVERSITYOct.2013

基于BNC语料库的近义词用法对比研究

———以“event”和“affair”为例

霍艳娟

(西华师范大学

摘外国语学院,四川南充637002)要:近义词辨析一直是中国学生英语学习中的难点,因此如何帮助学生准确辨析近义词,正确理解并恰当使用

基于语料库的研究作为一近义词就成为摆在广大英语教师面前的一大挑战。随着计算机的应用和语料库的出现,

搭配和语义韵三个方面对e-种新的语言研究方法得到广泛的运用。本文借助英语国家语料库(BNC)从词频分布、

vent和affair的用法进行比较,旨在用真实的语料帮助英语学习者区分这两个词的含义及用法,也希望能够对英语

教学提供有益的借鉴。

关键词:近义词;搭配;语义韵;类联接

中图分类号:G642文献标志码:A文章编号:1009-3907(2013)10-1334-04

近义词是英语词汇的一个重要部分。英语中很多词汇从结构、用法、词形或词义等方面相似或相近为中国学习者习得地道得体的英语,进行准确顺畅的交际设置了障碍,也给一线教师教学提出了挑战。学生在平时记诵单词时大多都是把英语单词拼写和相应的中文意思记住,没有怎么关注过一些近义词之间的用法差异,到语言输出的时候就出现了概念模糊,混用、超用或者少用的现象。而教师仅仅凭借教科书上对单词的释义也很难把近义词之间的差异为学生梳理清楚,笔者认为在当今计算机技术日趋发达,网络应用如此广泛的条件下,我们的教学可以改变以往的传统授课模式,采用这种更加直观、可靠和更令人信服的语料库提供的真实数据从定量和定性两个层面分析词汇间的差异,这种语料库所代表的新的思维和研究方法将会有效的填补传统教育的不足,为我们的英语教学提供更广阔的一片天地。

1BNC语料库简介

“英语国家语料库”。BNC语料库在本文中的BNC是BritishNationalCorpus的缩写,汉语一般将其译为

其光盘版词次超过一亿,语料来自英国1960世界上享有很高的权威性和代表性。该语料库是单语语料库,

-1993年的英语出版物,其语料具有均衡性包括小说、信函、报纸、流行杂志、学术期刊等,取样来源非常广泛。对于研究笔语的专家学者BNC可提供9千万词的书面语文本供参考,而对于偏重口语的研究BNC语

便于计算机进行检索分析和统计。料库可以提供1千万词的口语文本。该语料库对所有的词汇都作了标注,

BNC语料库对使用者免费开放,在应用方面,只要注册,就可免费使用。其网址为http://corpus.byu.edu/

bnc。该语料库既可用其配套的新型SAIRA检索软件,也可支持多种通用检索软件。BNC语料库不仅可以用于语言学和词汇方面的研究,而且为语言技术的开发提供了庞大的原始语言资料。

2

2.1event和affair在BNC中的差异分析event和affair在BNC语料库不同语域中的分布情况

所谓语域(Register)就是指语言随着使用场合环境不同而区分的语言变体,是考察近义词差异的有效

“频率”“频数”方法之一。为了更加准确的展示event和affair在不同语域中的分布情况,首先需要对和进行

,“频率”区分是语料库语言学中最重要的概念之一,它指语料库中某一词汇、短语每百万词(permillion)出

“频数”(occurrences)。由于同义词其内在意义的差别,现的频数,又叫标准化频数。而标准化前的频数译为

它们往往在不同的语域会呈现出不同的分布特征,所以统计它们不同语域中的频率差异,有助于学习者将

05-09收稿日期:2013-

基金项目:四川外国语言文学研究中心、上海外语教育出版社资助项目(SCWYH13-15)

),作者简介:霍艳娟(1976-女,宁夏银川人,讲师,硕士,主要从事英语学科教学及语言学研究。

第10期——以“event”霍艳娟:基于BNC语料库的近义词用法对比研究—和“affair”为例1335同义词区分开来,掌握的地道的表达。

对于event和affair在不同语域中的分布情况,笔者参照BNC所提供的分布数据,按口语、小说、杂志、报纸、学术五个主要语域以及在不考虑语域情况下出现的总数进行分类,并且根据各类的出现的频数和频率制作表格如下:

表1

分布语域

口语

小说

杂志

报纸

学术文章

总和event/affair在BNC中出现频数及频率表event频数31244510031887232110222频率(permil)31.3127.97138.12180.29151.39106.19频数927743186352193073Affair频率(permil)9.2348.6543.7960.6714.2831.92

为了更加直观的比较出event和affair的分布差别,笔者表1中五类语域的频数以及它们在BNC语料库中出现的总频数绘制图1并且进行比较说明

图1event/affair在BNC中出现频数图

event和affair在BNC中出现频率相差很大,event出现的频数几乎是affair出现频数的3从总体上来看,

event和affair在学术语域中差别最大。e-倍多(10222/3073)。在各个领域event和affair的差别比较来看,

vent在学术语域中出现的频数是2321次而affair出现的频数仅仅有219次,event出现的频数几乎是affair出现频数的十倍。而且就event在五个语域的分布比较看来,在学术语域中event的出现频数最高,比口语、小说、杂志这三个语域出现频数之和还要高,看来event这个词经常活跃在学术这一语域里。在报纸这一语域event和affair的差别也较大,从数据来看event的出现频数是affair的三倍。其次在口语和杂志中event的出现频数也比affair多,而affair只在小说语域内出现的频数高于event。event和affair就五个语域的共同点是这两个词在口语中的分布都比在其他语域中要少,说明这对近义词的语体相对正式。

2.2event和affair在BNC语料库的搭配和语义韵

20世纪70年代弗斯就曾说过“由词的结伴可知其词”(Youshallknowawordbythecompanyitkeeps)。由此可见词语搭配是实现意义的前提和表达方式。搭配代表了节点词与搭配词的共选关系。为了研究搭配词的特征我们可以通过语料库将节点词的所有搭配检索出来,然后再利用统计方法来计算各搭配词与节点词共现的显著程度。MI值即相互信息值(MutualInformationValue)是计算词语搭配强度的第二种常见的方

计算单位为比特。类联接与搭配的关系极其紧密,如果说搭配代表了词汇与词汇的共选关系那么类联接法,

就代表的是词汇与语法的共选关系。一个类联接代表了一个类别的词语搭配,比如:Adj+N是一个类联接,它代表一类搭配即Adj+N搭配。event和affair的词性是名词,主要意思是事情,事件。它们的类联接型式有ADJ+N*;PREP+N*;N*+PREP;V+N*,本文主要选取ADJ+N*来考察event和affair左一搭配形容词的特征。

0)分别对它们的左一搭配形容词进行检笔者在BNC语料库中以event和affair为节点词,跨距为(1,

索,找出这组同义词各自的搭配词的共现频率(%)和MI值。由于篇幅所限在下表中展示一部分数据。

1336

表2长春大学学报第23卷在BNC语料库中EVENT左侧搭配的形容词频率及MI值

搭配词

annual

unlikely

communicative

inaugural

final

external

actual

fundraising共现频率(%)1.181.342.152.800.160.350.223.45MI值6.796.957.668.043.905.054.398.34

MI值大于本文考察EVENT左一搭配形容词的特征,表2选取的是MI值大于3的一部分数据,据规定,

3具有明显搭配强度并且MI值越大,说明节点词对共现词的吸引力越强。在检索中与event搭配的形容词(MI>3.0)还有international,popular,unique,changeable,realized,momentous,initiating,stressful,important,main,annual,rare,probable,decisive,sponsored,historical,specified,等。语义韵(semanticprosody)即节点词的典型搭配词在语境中营造的语义氛围,是以节点词为中心的多词序列组合单位的语用功能总结。语义韵可以分为积极语义韵(positiveprosody)、中性语义韵(neutralprosody)和消极语义韵(negativeprosody)(Stubbs1996:176)。观察event搭配的左置形容词并未发现这些形容词具有明显的表示褒义或贬义的韵味,因此e-vent倾向于与中性语义韵形容词搭配使用。现列举BNC语料库中的几条例句供观察,如下:

wentthroughthemotionsinthefinaleventofthefirstday,andquit.Thenextmorningyouthinktheappraisalitself,becauseit'sanannualevent,er,somebranchmanagerswillgettoItwasasmall,barelysignificanteventinapartheidterms,thatturnedHenryawayfromhisrootsrecordedincopperorpewterasalastingreminderofaspe-cialevent.TheprocessofshapingtheTheopeningofthenewhospitalwillbethebiggesteventintherecenthistoryoftheboardandthatthewindsbreakthechainofcausation.However,ifthenaturaleventcausesdamagesimplywasthebesttheBRMeverachievedinaworldchampionshipevent.Attheendofthatyearthethecompanyhadundertakentosponsoronlytheinauguralevent.AspokesmanforLEELsaid

0)对affair的左一搭配形容词进行检索,找出affair的搭在BNC语料库中以affair为节点词,跨距为(1,

配词的共现频率(%)和MI值。

表3在BNC语料库中AFFAIR左侧搭配的形容词频率及MI值

搭配词

wretched

lesbian

homosexual

noisy

disastrous

embarrasing

scandalous

whole共现频率(%)0.530.520.370.310.270.291.040.44MI值7.387.356.855.346.426.518.347.11

表3是检索中呈现的一部分结果,与event搭配情况有所不同的是,在检索中与affair搭配的形容词(Ml>3.0)可以归为两类,complex,personal,private,brief,so-called,life-一类是具有中性语义韵形容词如:simple,

long,illicit,subdued,all-action,two-storeyed,business-like,etc。一类是具有消极语义韵的形容词如:dispiri-

low-key,one-sided,sordid,scandalous,disastrous,unhappy,adulterous,noisy,tragic,dismal,extramarital,ting,

etc。可见,affair的语义韵表现出错综杂糅状态,affair倾向于与消极语义韵及中性语义韵的形容词搭配使用。以下是BNC语料库中随机检索出来的几条例句:

tookrefugebehindthefacadeofasordidaffairwithherboss,aporcee.AndthenithadIwouldbeinvolvedinanadulterousaffair.IneverthoughtIwouldbecomeoneofthosepeopleThebuild-upofnitratesintheaquarium

第10期——以“event”霍艳娟:基于BNC语料库的近义词用法对比研究—和“affair”为例1337isaslightlymorecomplicatedaffair.Notonlycanitbegivethemthebooktheysought,tobedonewiththeentireaffair.Andjustwalkaway?DonnaresponsibleforthetragedywasinvolcanictermsarelativelyminoraffairanditwasbynomeansYoumean,someonewhohadbeenhavingalesbianaffairwithEddie?HearshertalkingaboutYourchoiceofpatternis,asever,apersonalaffair.Ipreferpatternsthatdon'tproducelargeareasThisyear,thedressshowwasaseriousaffairandlarkingaboutwasstrictlydiscouraged.'We'rethememowhichexposedPaddyAshdown'sloveaffairwasclearedyesterday—onlyforthejurythinkthatmotherhoodisakindoferisaone-sidedaffairwhereyouknowmotherssacrifice

event主要指的是历史性的、从以上的例句以及搭配形容词还会发现,政治性的、对社会具有影响的大事

etc.强调其影响的深刻性,件,如:historical/biggest/significant/importantevent,而affair相对于event来说指的

是一般的事件或者是比较小的事物,如:minor/personal/noisy/foreignaffair。

3启示与总结

对于event和affair这样一对近义词,现在我们手头上必备的教科书对它们的差异性特征方面的信息往往流于空泛,学生在比较使用起来会感到困惑,因为就它们对应的汉语释义,不能提供充分的纵深信息。事

event和affair只是众多近义词中的一对,实上,近义词是英语词汇队伍中比较庞大的一支。尽管近义词在中国英语课堂上是非常重要的一部分词汇知识,大多数近义词教学效果都不尽如人意。相对于近义词的语法特征、语体色彩、语域限制、文化特征等信息,传统词汇教学不应仅仅局限于对英语词汇的形式和其汉语对应

系统词的掌握。如何帮助学生捋清近义词之间的深层次差异笔者认为语料库及其检索工具的出现为深入、

的研究近义词各方面的差异提供了全新的视角。

就本文来说,通过BNC语料库考察近义词event和affair,我们很清晰的发现它们在语域、搭配形容词的

event出现的频率要比affair高得多,语义韵类别及其分布上都存在差异。首先,在忽略语域的情况下,几乎

event更是频繁出现,出现的频率几乎是affair的十倍,可是affair的三倍。而且在学术领域较之affair来说,

affair只在口语语域比event用的频率高。教师在讲授这两见差异之大。在笔者所罗列比较的五个语域内,

个近义词时要给学生分析两词的分布差异,使学生在使用时首先要有语体意识,中国学生书面语由于语体意识薄弱有很强的口语化倾向。帮助学生搞清楚它们各自最适合在哪种语体里使用,避免误用。通过近义词与其不同搭配词之间的相互信息值(MI值)可以帮助学习者了解到英语母语者在实际的语言交际中特定语域的语言表达规律,及其蕴含的文化和心理特征。另外,通过对event和affair的语义韵的统计分析,发现e-vent多与中性语义韵形容词搭配使用而与affair搭配使用的形容词倾向于中性和消极语义韵。

总之,大规模通用语料库为近义词差异研究提供了丰富的资源。学习者可以通过语料库对本族语者的近义词使用情况,包括常见搭配、类联接、语义韵和使用频数等方面特征有更加全面直观的认识,必将有益于学习者对词汇的对比分析和准确把握,从而提高自我纠错能力。

参考文献:

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[6]张继东,刘萍.基于语料库同义词辨析的一般方法[J].解放军外国语学院学报,2005(6):49-52.责任编辑:刘琳

ComparativeStudyonSynonymsBasedonBNC

—Taking“event”and“affair”asaCaseStudy

HUOYan-juan

(ForeignLanguageSchool,ChinaWestNormalUniversity,Nanchong637000,China)

Abstract:ChinesestudentsoftenfinditishardtodifferentiateEnglishsynonymsandteachersalsofinditisachallengetohelpstudentsaccuratelygraspthesubtledifferenceofsynonymsandcorrectlyunderstandandproperlyusethem.Sincetheapplicationofcomputersandtheemergenceofcorpus,thecorpus-basedstudyasanewresearchapproachisbeingwidelyemployed.BasedonBNC,thispapermakesacomparativestudyon“event”and“affair”fromwordfrequencydistribution,collocationandsemanticprosody,ho-pingtodistinguishtheusageandimplicationbyusingcorpus-basedapproachandprovidereferencesforEnglishteaching.

Keywords:synonym;collocation;semanticprosody;colligation

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