大學英語學習者口語語塊提取方法對比研究

摘要：語塊提取是語塊理論研究和應用研究的重要環節。然而，目前學界還缺乏語塊提取的統一標準。語塊提取的基本方法各有利弊。本文通過自建大學英語口語測試語料庫，提出了結合人工識別和語料庫自動識別提取語塊的方法，為保證語塊研究信度和效度提供了方法指導。

關鍵詞：大學英語、口語語料、語塊、語塊識別

1.引言

語塊在二語習得和使用過程中的重要性得到廣泛認可。（Ellis 1994，Strengers 2011，胡元江，2015）但是，一直以來對于語塊并沒有一個確切統一界定，這導致對語塊的劃分不是一件容易的事情。Pawley 和Syder（1983）曾這樣描述劃分的困難“（我們）再次重申這種程度不同（gradation）的特點是語言的本質，嘗試明確切分會使得我們陷入對母語者知識本質錯誤解讀的危險境地。”（轉引自Nattinger 和DeCarrico，1992：38）將近40年過去了，語塊識別問題依然困擾著語塊研究。更為嚴重的是，這種狀況不利于語塊的理論研究和習得研究，也不利于人們對不同研究進行比較從中得出普遍性的結論。（馬廣惠，2011）

2.研究背景

語塊識別一般基于兩個維度，一是短語學維度，二是語料庫維度。（胡元江，2015）。主張短語學維度的研究者包括Nattinger 和DeCarrico（1992）、Boers ，et al （2006）、Wood（2009）等。主張語料庫維度的研究者有Stubbs & Barth（2003）、肖更生等（2016）。兩種方法各有不足，短語學方面往往憑借本族語者的直覺。比如，Nattinger 和DeCarrico（1992）等認為it is X和there is/are/was/were X為語塊是有條件的，當表明主張（assertion）時，而且是一種禮貌的表達立場的方式時，其語用功能等同于personally， I think X， in my opinion，或者更為間接的表達方式如as far as I can tell， frankly， to be perfectly honest時則是，這無疑增加了語塊識別的主觀性;語料庫分析方法往往憑借的標準是提取頻點，但是往往提取到非語塊的詞組片段，比如part of the 、end of the 等。有鑒于這兩種方法各自的不足，本研究試圖結合這兩種方法使它們互相取長補短，從而提高語塊提取的客觀性。

2.1語料收集

本研究語料來自湖北省某一本院校大一學生下學期口語考試。講話內容全程錄音，共得到受試的153份口語音頻。隨機抽取12份，再將音頻轉寫成文本作為分析語料，共計1596詞。

2.2研究步驟

（1） 利用語料庫檢索軟件WordSmith8.0提取口語樣本中的2詞語塊、3詞語塊和4詞語塊后與PHRASE List中的短語對比。該短語列表共包含505個最常見（頻率最高）、最有用（二語教學）短語，是諾丁漢大學的Schmitt及其博士生Marninez（2012）共同開發的。通過Excel對比功能自動提取語塊;

（2） 依據Nattinger 和DeCarrico（1992）語塊標準并利用《朗文當代高級英語詞典》在線詞典（http：//www.Idoceonline.com）為依據人工識別語塊。

3.結果與討論

3.1結果

3.2 討論

在語料庫分析方面，通過WordSmith8.0軟件對整理過的口語樣本語料進行2詞語塊、3詞語塊和4詞語塊的提取，共獲得2-4詞語塊1988個，其中2詞語塊627個、3詞語塊699個、4詞語塊660個，排名前10的2詞語塊、3詞語塊和4語塊見表1。然后，將其與PHRASE List中短語比較，得到19類，共計37個語塊，見表2。值得注意的是其中有些語塊并不準確。如not only ，原因在于not only 在本研究語料只是出現在語塊not only...but also 之中，未見not only 被單獨使用的情形;再比如for good ，其是因為語料庫檢索軟件的的線性處理工作原理，從而提取了研究語料中未出現的語塊;至于a good，則是由于機器處理的的重頻率（形式）輕意義所造成的。類似于這樣的語塊或非語塊都沒有真正的反映出二語學習者頭腦中的語塊知識，因而對語塊語塊理論研究和應用研究沒有裨益。

在人工提取方面，共計識別79類，159個語塊。語塊數量多且有意義。人工識別語塊有以下幾個方面的優勢。一是有利于彌補自動提取往往強調連續的語塊的弊端，從而將不連續的語塊也包括在內。語塊應該是連續的，具有完整的意義或明確的功能。（馬廣惠，2011）比如 not only...but also...、there is no reason to x、remind x of x、make somebody x等。二是自動提取往往忽略搭配，這是因為搭配往往和語言產出的主題高度相關，而自動提取的高頻率往往不受制于語境。比如 make money ， college students， play basketball，efficient method， last summer， summer holiday 等。當然，人工識別還可以發現學習者的語塊使用錯誤。以put up with our opinion為例，戚炎等（2015）將其歸為“語外錯誤”。根據語境，該學習者想表達的語塊并不是put up with ，而應該是put forward。再以in weekend為例，戚炎等（2015）將其歸為“語內錯誤”。in weekend 用法并不存在，其正確用法是at the weekend （英國英語）或 on the weekend（美國英語）。此外，這些語塊錯誤大多是形態錯誤，這大概率是因為學習者的母語-漢語沒有形態變化。漢語和英語是類型學上的不同語言。這點同Wikorsson（2003）的發現一致，即語塊受母語影響較強。（轉引自王立非，2006）本研究中，中國二語學習者語塊錯誤中的“語內錯誤”明顯多于“語外錯誤”。關于語塊錯誤的進一步探討將另文展開。

當然，語塊自動提取也有其優點，由于語料分析是基于語言大數據，所以所提取的語塊往往更有代表性，當然前提是它必須滿足語塊成塊條件。人工識別雖然能更全面且語塊往往是有意義的，但是其識別過程耗時較長，更是往往因人而異、主觀性強而受人詬病。此外，心理語言學認為語塊既不是語法學家固定的，也不是根據頻率決定的，而要看個體使用者的是否將其視為語塊。（王立非等，2006）這就需要研究者因時制宜、因地（自然習得/課堂學習）將學習者視為語塊加以使用，滿足口語交際需要的語塊，也就是所謂“純需求分析”（Wray，2002 轉引自 王立非等，2006），也包括在內。本研究中人工識別如此語塊9個，包括一些學習者借用的句子（口語測試中提供用于展開思路的問句）、歌名“You Raise Me Up”、以及for the first question、try his best。

4.總結

類似二語習得領域的其它研究熱點，語塊應用研究的蓬勃發展（尤其是教學目的和使用特征）勢必帶來人們對語塊定義/知識的進一步探索。語塊知識的深入研究離不開語言學、心理語言學和神經語言學的協同工作。通過結合計算機和語料庫技術對語塊的自動提取和人工識別，本研究對大學生非英語專業理工類學生口語語料中語塊使用進行定量分析。本研究倡導在語塊識別中將采取多方印證的方法將主觀性控制到最低，從而最大程度保證語塊研究信度和效度，希望能有拋磚引玉作用。

參考文獻

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作者簡介：黎楊（1979.08-），男，漢族，湖北武漢，研究生（碩士），武漢紡織大學，講師，研究方向：大學英語教育