基于語料庫的英語科技論文文體特征分析*
——以歷年國際數(shù)學(xué)建模特等獎(jiǎng)?wù)撐臑槔?/h1>
2012-12-02 06:05:02張麗平
外語與翻譯 2012年2期
張麗平
(中國人民解放軍理工大學(xué)理學(xué)院外語系，江蘇南京210011)
基于語料庫的英語科技論文文體特征分析*
——以歷年國際數(shù)學(xué)建模特等獎(jiǎng)?wù)撐臑槔?/p>
張麗平
(中國人民解放軍理工大學(xué)理學(xué)院外語系，江蘇南京210011)
利用語料庫檢索工具Word Smith對國際數(shù)學(xué)建模論文進(jìn)行檢索，并在考察數(shù)學(xué)科技論文的文體特征基礎(chǔ)上。描述了數(shù)學(xué)科技論文的總體特征，還通過從詞匯、詞語搭配等方面詳細(xì)分析了數(shù)學(xué)科技論文在詞匯、句子和語篇三方面的要素，為科技論文的寫作教學(xué)提供有價(jià)值的參考。
語料庫檢索;數(shù)學(xué)科技論文;文體特征
隨著我國教育改革的深入，國內(nèi)大學(xué)生參加的重大國際賽事越來越多，國際大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽(MCM/ICM)就是這些賽事之一，它是美國國家科學(xué)基金會(huì)、美國數(shù)學(xué)會(huì)、美國運(yùn)籌與管理學(xué)會(huì)及其應(yīng)用聯(lián)合會(huì)聯(lián)合舉辦的在世界上影響范圍最大的高水平大學(xué)生國際級的競賽項(xiàng)目，這項(xiàng)賽事包括從1985年開始舉辦的數(shù)學(xué)建模競賽，英文全稱“Mathematical Contest in Modeling”，縮寫為“MCM”，和2000年開始舉辦的交叉學(xué)科建模競賽“Interdisciplinary Contest in Modeling”，縮寫為“ICM”。這項(xiàng)賽事自誕生起就引起了越來越多的關(guān)注，并逐漸吸引了世界各地著名學(xué)府學(xué)生的參加。我國一些著名大學(xué)如清華大學(xué)、北京大學(xué)、上海交通大學(xué)、浙江大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)等從1989年起開始參加這項(xiàng)賽事，并經(jīng)常在該項(xiàng)賽事中取得令人矚目的成績，大大提升了學(xué)校的國際知名度。
國際賽事的通用語言一般是英語，這對我們當(dāng)前的英語教學(xué)尤其是英語寫作教學(xué)提出了新的挑戰(zhàn)。只圍繞四六級作文寫作的非英語專業(yè)學(xué)生的寫作教學(xué)已滿足不了當(dāng)前的這種需求，大學(xué)英語的寫作教學(xué)還應(yīng)關(guān)注科技論文的寫作。這里的科技論文指“用英語撰寫的有關(guān)自然科學(xué)的學(xué)術(shù)論文、實(shí)驗(yàn)報(bào)告等”［1］。對于英文科技論文的探討，國內(nèi)的研究大多是關(guān)于科技論文英文摘要的研究，也有部分研究是對英語科技論文文體的描述，這些研究基本展現(xiàn)了英語科技論文的文體特征，但多為主觀判斷。語料庫語言學(xué)強(qiáng)調(diào)利用語料庫收集的真實(shí)語料對文本進(jìn)行量化分析，因此可以較為客觀地展現(xiàn)英文科技論文主體部分的文體特征，是科技論文文體特征研究方法的有益補(bǔ)充。本研究嘗試?yán)谜Z料庫語言學(xué)的研究方法，通過對自建的美國大學(xué)生數(shù)學(xué)建模特等獎(jiǎng)?wù)撐恼Z料庫的文本分析，客觀地描述科技論文，尤其是數(shù)學(xué)科技論文的文體特征，以期對我國的本科科技英語寫作教學(xué)以借鑒。
一、語料來源和研究方法
本文的研究選取近五年國際大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽特等獎(jiǎng)?wù)撐臑檎Z料建立一個(gè)小型語料庫，具有一定的代表性。用自建的一個(gè)由新聞報(bào)道、文學(xué)作品等非科技論文組成的語料為參照語料庫，利用語料庫檢索軟件Wordsmith工具，采用定量和定性相結(jié)合的方法，對大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽特等獎(jiǎng)?wù)撐倪M(jìn)行分析，以揭示數(shù)學(xué)科技論文的文體特征。
二、結(jié)果分析
(一)國際大學(xué)生科技論文的總體特征及分析
將自建的國際大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽特等獎(jiǎng)?wù)撐恼Z料庫用Wordsmith中的統(tǒng)計(jì)功能，可以統(tǒng)計(jì)出該語料庫的總體特征，如字節(jié)數(shù)(Bytes)，形符數(shù)(Tokens，文本中總的單詞數(shù))，類符數(shù)(Types，文本中不同的詞形數(shù))，類符形符比(Type/Token Ratio，在一定程度上反映用詞的變化性)，標(biāo)準(zhǔn)化類符形符比(Standardised Type/Token，反映用詞的變化性)，平均詞長(Ave．Word Length)，平均句長(Sent．length)，平均段落長(Para．Length)等等。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
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類符形符比可以反映作者用詞的變化性，本語料庫的類符形符比是5．03，而BROWN語料庫的類符形符比為4.21［2］，可以得知獲獎(jiǎng)大學(xué)生已經(jīng)能較好地掌握詞匯及其應(yīng)用。類符總數(shù)為3541，可見雖然數(shù)學(xué)論文需要解決的問題不一樣，但作為專業(yè)化的科技英語，其核心詞匯量并不大。平均句長是23．04，和標(biāo)準(zhǔn)句長15．23相比要偏長，也比各類英文文體的平均單句句長17．8個(gè)詞要長［3］。數(shù)學(xué)論文的句長長于一般文體，這可能是句子所容納的信息較多的緣故。平均段落長是98．11，比標(biāo)準(zhǔn)平均段落長106．07稍短，這和數(shù)學(xué)論文中假設(shè)和結(jié)論部分的內(nèi)容有關(guān)，這兩部分一個(gè)段落大多是由只含有一個(gè)假設(shè)或一個(gè)結(jié)論的單個(gè)句子構(gòu)成。平均詞長中，單個(gè)字母詞的數(shù)量接近7個(gè)字母詞的數(shù)量，單個(gè)字母構(gòu)成的單詞只有不定冠詞a和第一人稱單數(shù)I，其中字母a出現(xiàn)1627次，除去75次不是作為冠詞使用，冠詞a占單字母詞的33.2%。字母i出現(xiàn)了93次，從語境中的關(guān)鍵詞觀察，沒有一個(gè)字母i是作為人稱詞使用。所以大多數(shù)的單個(gè)字母多為作者計(jì)算時(shí)所設(shè)的某個(gè)值。把兩個(gè)字母的詞，三個(gè)字母的詞，四個(gè)字母的詞和五個(gè)字母的詞相加，共有39006個(gè)，占文本總形符數(shù)66，818的58．4%。六個(gè)字母以上的大詞共有23142個(gè)，占總形符數(shù)的35．6%。在日常談話，即席解說，甚至廣告中，六個(gè)字母以上詞的百分比都沒有超過20%［4］。所以數(shù)學(xué)論文基本上具有書面語特征。
(二)詞匯特征
關(guān)鍵詞指的是跟某一標(biāo)準(zhǔn)相比其頻率顯著偏高的詞，偏高的程度就是該關(guān)鍵詞的“關(guān)鍵性”［2］。這也就是說，和參照語料庫相比，關(guān)鍵詞是指在某個(gè)文本中出現(xiàn)頻率偏高的詞匯，關(guān)鍵詞的關(guān)鍵值越大表明該詞在文本的的使用頻率越大，因此關(guān)鍵詞能在一定程度上代表該文本的用詞特征。筆者將自建的一個(gè)由新聞報(bào)道、文學(xué)作品組成的共25，983，254詞的語料作為參照語料庫，利用語料庫檢索軟件Wordsmith工具的keyword searching功能對特等獎(jiǎng)?wù)撐膸煳谋具M(jìn)行分析，生成關(guān)鍵詞表，分析關(guān)鍵詞表中關(guān)鍵值在1100以上的詞匯，并利用詞語索引(concordance)分析這些詞在語境中的詞匯意義，發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)論文詞匯使用主要具有以下特征。
1．大量使用數(shù)學(xué)詞匯
數(shù)學(xué)論文不可避免要使用公式、方程等進(jìn)行運(yùn)算，用圖表加以顯示結(jié)果，因此關(guān)鍵詞表中出現(xiàn)了不少數(shù)學(xué)專業(yè)詞匯，按照關(guān)鍵值大小的順序排列主要使用了這些詞匯:model(建模)，algorithm(算法)，diagrams(圖表)，equations(等式，方程式)，parameters(參數(shù))，cm(厘米)，radius(半徑)，figure(圖形)，nodes(節(jié)點(diǎn))，values(值)，calculate(計(jì)算)，coefficient(系數(shù))，compute(計(jì)算)，linear(直線的，線性的)，graph(圖表，曲線圖)，variables(變量)，ratio(比率)，interations()，subtracting(減法)，interative()，vertex(頂點(diǎn))，nonlinear(非線性)，correlation(相關(guān)性)，integer(整數(shù))，quotient(商)，functions(函數(shù))。
2．普遍使用第一人稱代詞we
在頻數(shù)最高的前10個(gè)詞中，第一人稱詞we在詞頻表中位列第八，這和黃橙紫(2003)［5］統(tǒng)計(jì)的JDEST語料庫中人稱詞的使用情況不一樣，JDEST語料庫前20位詞中沒出現(xiàn)人稱代詞，在當(dāng)時(shí)由350萬詞組成的JDEST語料庫中，we出現(xiàn)了2018詞，而本語料庫卻出現(xiàn)了1041次。顯然，相對于包括各類專業(yè)的科技英語語料庫，數(shù)學(xué)科技論文并不排斥第一人稱we的使用。而關(guān)鍵詞表顯示we的關(guān)鍵值是15420．6，可見數(shù)學(xué)論文中we的使用頻率是相對偏高，在數(shù)學(xué)論文中的使用是很普遍的。
通常人們會(huì)認(rèn)為，過多使用第一人稱句會(huì)造成主觀臆斷的印象，這和強(qiáng)調(diào)客觀準(zhǔn)確的科技論文寫作是相違背的。那么本語料庫中we在其中起著怎樣的作用呢?將we置于語境中的關(guān)鍵詞中進(jìn)行搜索分析發(fā)現(xiàn)，以we為主語的句子的主要功能是:提出假設(shè)(we assume/hypothesize)，提出使用某種算法，進(jìn)行計(jì)算和怎樣計(jì)算(we use/set forth/calculate/compute/neglect)，定義數(shù)值(we define)，數(shù)值比較(we compare)，得出計(jì)算結(jié)果(we get/obstain/find)，進(jìn)行建模(we model)，解決問題(we solve)，得出結(jié)論(we conclude/present the results)。從這些功能可見，數(shù)學(xué)論文中第一人稱句的使用可以使句子更為簡潔，其提出假設(shè)、進(jìn)行建模、提出算法、定義數(shù)值、進(jìn)行數(shù)值比較和得出結(jié)果等正體現(xiàn)了作者在解決問題方面的獨(dú)特之處，不會(huì)削弱數(shù)學(xué)論文的客觀性，反而使得表達(dá)更為清晰簡潔，直接有力。
(三)句子特征
1．時(shí)態(tài)特征
從詞頻統(tǒng)計(jì)來看，頻率居前200位的動(dòng)詞有is，are，be，have，has，use，given，set，do，does，was，were，make，take，transplants，expected，assume，see。大多數(shù)動(dòng)詞都是用的現(xiàn)在時(shí)態(tài)，用了過去式和過去分詞的只有was，expected和given，而語境中的關(guān)鍵詞顯示927處expected只有39處是用于過去時(shí)態(tài)或完成時(shí)態(tài)，其余的都是用于被動(dòng)語態(tài);100處given都是用來表示被動(dòng)或條件。進(jìn)一步觀察其他動(dòng)詞可以得知，數(shù)學(xué)論文一般是用數(shù)學(xué)思想解決社會(huì)生活中某些具體問題，其操作和結(jié)論具有科學(xué)性和普遍性，文中多有對方程式或公式的解說以及圖表的說明，使用現(xiàn)在時(shí)態(tài)來表述，排除了任何與由于時(shí)間而引起的誤解，使文章更為客觀和生動(dòng)，令人信服。
2．語態(tài)特征
一般科技英語為了描述客觀事實(shí)，常常會(huì)將要強(qiáng)調(diào)的事實(shí)置于句首，以突出重要信息，因此被動(dòng)語態(tài)使用較多。根據(jù)英國里茲大學(xué)約翰·斯威爾斯(John Swales)的統(tǒng)計(jì)，科技英語中的謂語至少1/3是被動(dòng)語態(tài)［6］。通過考察系動(dòng)詞be，is，are，was，were，been，發(fā)現(xiàn)本語料庫被動(dòng)語態(tài)一共使用522次，占句子總數(shù)的22．5%，這雖然和約翰·斯威爾斯的統(tǒng)計(jì)有所出入，但是已經(jīng)在文本中占有相當(dāng)大的比例。通過語境中的關(guān)鍵詞concordance功能檢索，進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，被動(dòng)語態(tài)多用于描述問題、模型、方法、計(jì)算過程和結(jié)果等。
3．句式特征
數(shù)學(xué)科技論文好用it引導(dǎo)的句子結(jié)構(gòu)來描述所要解決的問題，講述模型設(shè)計(jì)，評價(jià)計(jì)算過程。本語料庫中it出現(xiàn)253處，concordance顯示75處用在這四種句子結(jié)構(gòu)中:It is/seems/was/may be/would be+形容詞+that…/to do…，It+被動(dòng)結(jié)構(gòu)+that…，It assumes that…，It takes/took+時(shí)間+to do…，其中第一種句子結(jié)構(gòu)使用最多。
(四)篇章特征
1．文體框架特征
從詞頻表顯示來看，位列前150位的詞中涉及論文主體部分框架結(jié)構(gòu)特征的詞依次是:model，algorithm，method，data，figure，simulation，solution，assumption，results，problem。進(jìn)一步到語境中的關(guān)鍵詞發(fā)現(xiàn)，除了本研究所建語料庫時(shí)不包括的摘要和參考文獻(xiàn)部分，數(shù)學(xué)建模論文主體部分有一定的標(biāo)準(zhǔn)格式，主要包含有假設(shè)、建模、方法、算法、數(shù)據(jù)和結(jié)論幾個(gè)部分。這種格式合乎科學(xué)推理的思維邏輯:首先確定問題，建立假設(shè)，然后設(shè)計(jì)模型加以驗(yàn)證，這涉及到采用何種方法、何種算法，通過計(jì)算得出數(shù)據(jù)和圖表以驗(yàn)證模型的有效性，最后得出結(jié)論。
2．語篇銜接
語篇不是句子的簡單堆砌，而是由意義和結(jié)構(gòu)相關(guān)的句子組成。語篇意義之間的連貫通常以這些銜接手段來實(shí)現(xiàn):指稱、替代、省略、連接和詞匯銜接［7］。這里主要通過詞頻表和語境中的關(guān)鍵詞來考察語篇的銜接。
根據(jù)詞頻表前300個(gè)詞匯詞語使用頻率的高低排列，數(shù)學(xué)科技論文的銜接主要通過以下邏輯語法詞匯來實(shí)現(xiàn):and，for，that，as，which，if，so，only，but，since，where，when，given，however，because，while，thus，after，assume，therefore，until，before。其中包括表達(dá)時(shí)間順序的since，after，until，before表達(dá)因果的for，so，because，therefore，表達(dá)條件的if，only，given，assume和表達(dá)邏輯語義的and，but，however，that，as，which。從語境中進(jìn)一步重點(diǎn)考察詞匯頻率排在前列，既可以做連詞又具有其他功能的and，for和that的用法。首先觀察詞匯頻率居于第五的and出現(xiàn)的語境發(fā)現(xiàn)，1429處使用and的地方，只73處是表達(dá)增補(bǔ)、因果、順序、對比等連接關(guān)系［8］，and基本上都是用于并列結(jié)構(gòu)中，所以，科技論文很少使用and來實(shí)現(xiàn)語篇的連貫。使用頻率較高的that，723處中作為指代作用的只有55處，其余都是起連接作用。位列詞匯頻率表第九位的for既可作表達(dá)原因的連詞，也可以作介詞，742處for中，只有5處用作連接詞表達(dá)原因，所以數(shù)學(xué)論文通常不用for來表達(dá)原因關(guān)系。
由以上分析可知，數(shù)學(xué)科技論文由于長于推理論證，句子比較長，因此使用較多的外顯銜接詞匯來實(shí)現(xiàn)語篇的連貫。而在具體使用時(shí)又有所偏好。
三、結(jié)論
本文利用語料庫的定量分析方法，結(jié)合定性分析，客觀地描述和研究了近幾年大學(xué)生數(shù)學(xué)建模獲獎(jiǎng)?wù)撐脑谟迷~、句子特征和篇章等方面的特點(diǎn)，改變了以往只以經(jīng)驗(yàn)和直覺分析研究科技論文文體特征的研究方法，使我們對科技論文文體特征的認(rèn)識(shí)更為科學(xué)合理，對我國大學(xué)生的科技論文的寫作教學(xué)提供了更為可信的科學(xué)依據(jù)。本研究的不足之處在于所搜集的大學(xué)生數(shù)學(xué)建模特等獎(jiǎng)?wù)撐臄?shù)量比較有限，如果能收集到所有特等獎(jiǎng)?wù)撐牟⒔◣欤Y(jié)論將更為客觀。
［1］秦秀白．英語語體和文體要略［M］．上海:上海外語教育出版社，2004．
［2］楊惠中．語料庫語言學(xué)導(dǎo)論［M］．上海:上海外語教育出版社，2004．
［3］錢瑗．實(shí)用英語文體學(xué)［M］．北京:北京師范大學(xué)出版社，1991．
［4］熊莉．從就職演說辭看肯尼迪演說的文體風(fēng)格［J］．西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)人文社科版，2004，(6):407－410．
［5］黃澄紫．科技英語詞匯的統(tǒng)計(jì)特征［J］．同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2003，(2)．
［6］辜嘉銘．英語科技論文寫作精要［M］．武漢:武漢大學(xué)出版社，2006．
［7］M．A．K．Halliday，Ruqaiya Hasan．Cohesion in English［M］．張德祿，等譯．北京:外語教學(xué)與研究出版社，2007．
［8］金春霞，胡清平．“and”的語法功能及作用［J］．徐州教育學(xué)院學(xué)報(bào)，2000，(4):133－134．
2012－05－19
張麗平(1976－)，女，廣西平樂人，講師，碩士。
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二、結(jié)果分析
(一)國際大學(xué)生科技論文的總體特征及分析
將自建的國際大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽特等獎(jiǎng)?wù)撐恼Z料庫用Wordsmith中的統(tǒng)計(jì)功能，可以統(tǒng)計(jì)出該語料庫的總體特征，如字節(jié)數(shù)(Bytes)，形符數(shù)(Tokens，文本中總的單詞數(shù))，類符數(shù)(Types，文本中不同的詞形數(shù))，類符形符比(Type/Token Ratio，在一定程度上反映用詞的變化性)，標(biāo)準(zhǔn)化類符形符比(Standardised Type/Token，反映用詞的變化性)，平均詞長(Ave．Word Length)，平均句長(Sent．length)，平均段落長(Para．Length)等等。統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。
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類符形符比可以反映作者用詞的變化性，本語料庫的類符形符比是5．03，而BROWN語料庫的類符形符比為4.21［2］，可以得知獲獎(jiǎng)大學(xué)生已經(jīng)能較好地掌握詞匯及其應(yīng)用。類符總數(shù)為3541，可見雖然數(shù)學(xué)論文需要解決的問題不一樣，但作為專業(yè)化的科技英語，其核心詞匯量并不大。平均句長是23．04，和標(biāo)準(zhǔn)句長15．23相比要偏長，也比各類英文文體的平均單句句長17．8個(gè)詞要長［3］。數(shù)學(xué)論文的句長長于一般文體，這可能是句子所容納的信息較多的緣故。平均段落長是98．11，比標(biāo)準(zhǔn)平均段落長106．07稍短，這和數(shù)學(xué)論文中假設(shè)和結(jié)論部分的內(nèi)容有關(guān)，這兩部分一個(gè)段落大多是由只含有一個(gè)假設(shè)或一個(gè)結(jié)論的單個(gè)句子構(gòu)成。平均詞長中，單個(gè)字母詞的數(shù)量接近7個(gè)字母詞的數(shù)量，單個(gè)字母構(gòu)成的單詞只有不定冠詞a和第一人稱單數(shù)I，其中字母a出現(xiàn)1627次，除去75次不是作為冠詞使用，冠詞a占單字母詞的33.2%。字母i出現(xiàn)了93次，從語境中的關(guān)鍵詞觀察，沒有一個(gè)字母i是作為人稱詞使用。所以大多數(shù)的單個(gè)字母多為作者計(jì)算時(shí)所設(shè)的某個(gè)值。把兩個(gè)字母的詞，三個(gè)字母的詞，四個(gè)字母的詞和五個(gè)字母的詞相加，共有39006個(gè)，占文本總形符數(shù)66，818的58．4%。六個(gè)字母以上的大詞共有23142個(gè)，占總形符數(shù)的35．6%。在日常談話，即席解說，甚至廣告中，六個(gè)字母以上詞的百分比都沒有超過20%［4］。所以數(shù)學(xué)論文基本上具有書面語特征。
(二)詞匯特征
關(guān)鍵詞指的是跟某一標(biāo)準(zhǔn)相比其頻率顯著偏高的詞，偏高的程度就是該關(guān)鍵詞的“關(guān)鍵性”［2］。這也就是說，和參照語料庫相比，關(guān)鍵詞是指在某個(gè)文本中出現(xiàn)頻率偏高的詞匯，關(guān)鍵詞的關(guān)鍵值越大表明該詞在文本的的使用頻率越大，因此關(guān)鍵詞能在一定程度上代表該文本的用詞特征。筆者將自建的一個(gè)由新聞報(bào)道、文學(xué)作品組成的共25，983，254詞的語料作為參照語料庫，利用語料庫檢索軟件Wordsmith工具的keyword searching功能對特等獎(jiǎng)?wù)撐膸煳谋具M(jìn)行分析，生成關(guān)鍵詞表，分析關(guān)鍵詞表中關(guān)鍵值在1100以上的詞匯，并利用詞語索引(concordance)分析這些詞在語境中的詞匯意義，發(fā)現(xiàn)數(shù)學(xué)論文詞匯使用主要具有以下特征。
1．大量使用數(shù)學(xué)詞匯
數(shù)學(xué)論文不可避免要使用公式、方程等進(jìn)行運(yùn)算，用圖表加以顯示結(jié)果，因此關(guān)鍵詞表中出現(xiàn)了不少數(shù)學(xué)專業(yè)詞匯，按照關(guān)鍵值大小的順序排列主要使用了這些詞匯:model(建模)，algorithm(算法)，diagrams(圖表)，equations(等式，方程式)，parameters(參數(shù))，cm(厘米)，radius(半徑)，figure(圖形)，nodes(節(jié)點(diǎn))，values(值)，calculate(計(jì)算)，coefficient(系數(shù))，compute(計(jì)算)，linear(直線的，線性的)，graph(圖表，曲線圖)，variables(變量)，ratio(比率)，interations()，subtracting(減法)，interative()，vertex(頂點(diǎn))，nonlinear(非線性)，correlation(相關(guān)性)，integer(整數(shù))，quotient(商)，functions(函數(shù))。
2．普遍使用第一人稱代詞we
在頻數(shù)最高的前10個(gè)詞中，第一人稱詞we在詞頻表中位列第八，這和黃橙紫(2003)［5］統(tǒng)計(jì)的JDEST語料庫中人稱詞的使用情況不一樣，JDEST語料庫前20位詞中沒出現(xiàn)人稱代詞，在當(dāng)時(shí)由350萬詞組成的JDEST語料庫中，we出現(xiàn)了2018詞，而本語料庫卻出現(xiàn)了1041次。顯然，相對于包括各類專業(yè)的科技英語語料庫，數(shù)學(xué)科技論文并不排斥第一人稱we的使用。而關(guān)鍵詞表顯示we的關(guān)鍵值是15420．6，可見數(shù)學(xué)論文中we的使用頻率是相對偏高，在數(shù)學(xué)論文中的使用是很普遍的。
通常人們會(huì)認(rèn)為，過多使用第一人稱句會(huì)造成主觀臆斷的印象，這和強(qiáng)調(diào)客觀準(zhǔn)確的科技論文寫作是相違背的。那么本語料庫中we在其中起著怎樣的作用呢?將we置于語境中的關(guān)鍵詞中進(jìn)行搜索分析發(fā)現(xiàn)，以we為主語的句子的主要功能是:提出假設(shè)(we assume/hypothesize)，提出使用某種算法，進(jìn)行計(jì)算和怎樣計(jì)算(we use/set forth/calculate/compute/neglect)，定義數(shù)值(we define)，數(shù)值比較(we compare)，得出計(jì)算結(jié)果(we get/obstain/find)，進(jìn)行建模(we model)，解決問題(we solve)，得出結(jié)論(we conclude/present the results)。從這些功能可見，數(shù)學(xué)論文中第一人稱句的使用可以使句子更為簡潔，其提出假設(shè)、進(jìn)行建模、提出算法、定義數(shù)值、進(jìn)行數(shù)值比較和得出結(jié)果等正體現(xiàn)了作者在解決問題方面的獨(dú)特之處，不會(huì)削弱數(shù)學(xué)論文的客觀性，反而使得表達(dá)更為清晰簡潔，直接有力。
(三)句子特征
1．時(shí)態(tài)特征
從詞頻統(tǒng)計(jì)來看，頻率居前200位的動(dòng)詞有is，are，be，have，has，use，given，set，do，does，was，were，make，take，transplants，expected，assume，see。大多數(shù)動(dòng)詞都是用的現(xiàn)在時(shí)態(tài)，用了過去式和過去分詞的只有was，expected和given，而語境中的關(guān)鍵詞顯示927處expected只有39處是用于過去時(shí)態(tài)或完成時(shí)態(tài)，其余的都是用于被動(dòng)語態(tài);100處given都是用來表示被動(dòng)或條件。進(jìn)一步觀察其他動(dòng)詞可以得知，數(shù)學(xué)論文一般是用數(shù)學(xué)思想解決社會(huì)生活中某些具體問題，其操作和結(jié)論具有科學(xué)性和普遍性，文中多有對方程式或公式的解說以及圖表的說明，使用現(xiàn)在時(shí)態(tài)來表述，排除了任何與由于時(shí)間而引起的誤解，使文章更為客觀和生動(dòng)，令人信服。
2．語態(tài)特征
一般科技英語為了描述客觀事實(shí)，常常會(huì)將要強(qiáng)調(diào)的事實(shí)置于句首，以突出重要信息，因此被動(dòng)語態(tài)使用較多。根據(jù)英國里茲大學(xué)約翰·斯威爾斯(John Swales)的統(tǒng)計(jì)，科技英語中的謂語至少1/3是被動(dòng)語態(tài)［6］。通過考察系動(dòng)詞be，is，are，was，were，been，發(fā)現(xiàn)本語料庫被動(dòng)語態(tài)一共使用522次，占句子總數(shù)的22．5%，這雖然和約翰·斯威爾斯的統(tǒng)計(jì)有所出入，但是已經(jīng)在文本中占有相當(dāng)大的比例。通過語境中的關(guān)鍵詞concordance功能檢索，進(jìn)一步觀察發(fā)現(xiàn)，被動(dòng)語態(tài)多用于描述問題、模型、方法、計(jì)算過程和結(jié)果等。
3．句式特征
數(shù)學(xué)科技論文好用it引導(dǎo)的句子結(jié)構(gòu)來描述所要解決的問題，講述模型設(shè)計(jì)，評價(jià)計(jì)算過程。本語料庫中it出現(xiàn)253處，concordance顯示75處用在這四種句子結(jié)構(gòu)中:It is/seems/was/may be/would be+形容詞+that…/to do…，It+被動(dòng)結(jié)構(gòu)+that…，It assumes that…，It takes/took+時(shí)間+to do…，其中第一種句子結(jié)構(gòu)使用最多。
(四)篇章特征
1．文體框架特征
從詞頻表顯示來看，位列前150位的詞中涉及論文主體部分框架結(jié)構(gòu)特征的詞依次是:model，algorithm，method，data，figure，simulation，solution，assumption，results，problem。進(jìn)一步到語境中的關(guān)鍵詞發(fā)現(xiàn)，除了本研究所建語料庫時(shí)不包括的摘要和參考文獻(xiàn)部分，數(shù)學(xué)建模論文主體部分有一定的標(biāo)準(zhǔn)格式，主要包含有假設(shè)、建模、方法、算法、數(shù)據(jù)和結(jié)論幾個(gè)部分。這種格式合乎科學(xué)推理的思維邏輯:首先確定問題，建立假設(shè)，然后設(shè)計(jì)模型加以驗(yàn)證，這涉及到采用何種方法、何種算法，通過計(jì)算得出數(shù)據(jù)和圖表以驗(yàn)證模型的有效性，最后得出結(jié)論。
2．語篇銜接
語篇不是句子的簡單堆砌，而是由意義和結(jié)構(gòu)相關(guān)的句子組成。語篇意義之間的連貫通常以這些銜接手段來實(shí)現(xiàn):指稱、替代、省略、連接和詞匯銜接［7］。這里主要通過詞頻表和語境中的關(guān)鍵詞來考察語篇的銜接。
根據(jù)詞頻表前300個(gè)詞匯詞語使用頻率的高低排列，數(shù)學(xué)科技論文的銜接主要通過以下邏輯語法詞匯來實(shí)現(xiàn):and，for，that，as，which，if，so，only，but，since，where，when，given，however，because，while，thus，after，assume，therefore，until，before。其中包括表達(dá)時(shí)間順序的since，after，until，before表達(dá)因果的for，so，because，therefore，表達(dá)條件的if，only，given，assume和表達(dá)邏輯語義的and，but，however，that，as，which。從語境中進(jìn)一步重點(diǎn)考察詞匯頻率排在前列，既可以做連詞又具有其他功能的and，for和that的用法。首先觀察詞匯頻率居于第五的and出現(xiàn)的語境發(fā)現(xiàn)，1429處使用and的地方，只73處是表達(dá)增補(bǔ)、因果、順序、對比等連接關(guān)系［8］，and基本上都是用于并列結(jié)構(gòu)中，所以，科技論文很少使用and來實(shí)現(xiàn)語篇的連貫。使用頻率較高的that，723處中作為指代作用的只有55處，其余都是起連接作用。位列詞匯頻率表第九位的for既可作表達(dá)原因的連詞，也可以作介詞，742處for中，只有5處用作連接詞表達(dá)原因，所以數(shù)學(xué)論文通常不用for來表達(dá)原因關(guān)系。
由以上分析可知，數(shù)學(xué)科技論文由于長于推理論證，句子比較長，因此使用較多的外顯銜接詞匯來實(shí)現(xiàn)語篇的連貫。而在具體使用時(shí)又有所偏好。
三、結(jié)論
本文利用語料庫的定量分析方法，結(jié)合定性分析，客觀地描述和研究了近幾年大學(xué)生數(shù)學(xué)建模獲獎(jiǎng)?wù)撐脑谟迷~、句子特征和篇章等方面的特點(diǎn)，改變了以往只以經(jīng)驗(yàn)和直覺分析研究科技論文文體特征的研究方法，使我們對科技論文文體特征的認(rèn)識(shí)更為科學(xué)合理，對我國大學(xué)生的科技論文的寫作教學(xué)提供了更為可信的科學(xué)依據(jù)。本研究的不足之處在于所搜集的大學(xué)生數(shù)學(xué)建模特等獎(jiǎng)?wù)撐臄?shù)量比較有限，如果能收集到所有特等獎(jiǎng)?wù)撐牟⒔◣欤Y(jié)論將更為客觀。
［1］秦秀白．英語語體和文體要略［M］．上海:上海外語教育出版社，2004．
［2］楊惠中．語料庫語言學(xué)導(dǎo)論［M］．上海:上海外語教育出版社，2004．
［3］錢瑗．實(shí)用英語文體學(xué)［M］．北京:北京師范大學(xué)出版社，1991．
［4］熊莉．從就職演說辭看肯尼迪演說的文體風(fēng)格［J］．西南民族大學(xué)學(xué)報(bào)人文社科版，2004，(6):407－410．
［5］黃澄紫．科技英語詞匯的統(tǒng)計(jì)特征［J］．同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2003，(2)．
［6］辜嘉銘．英語科技論文寫作精要［M］．武漢:武漢大學(xué)出版社，2006．
［7］M．A．K．Halliday，Ruqaiya Hasan．Cohesion in English［M］．張德祿，等譯．北京:外語教學(xué)與研究出版社，2007．
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2012－05－19
張麗平(1976－)，女，廣西平樂人，講師，碩士。
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