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语料库驱动研究范式特点
语料库驱动研究范式是一种研究方法，其特点如下：
1. 基于大规模语料库：语料库驱动研究范式基于大规模的语料库数据，通过对语料库进行分析和挖掘，来获取研究所需的信息。
这些语料库可以是已有的公开语料库，也可以是自己构建的专门用于研究的语料库。
2. 数据驱动：语料库驱动研究范式以数据为驱动，通过对语料库中的数据进行统计和分析，来得出研究结论。
这种方法强调实证研究，通过大量的数据支持来验证研究假设，而不是仅仅依靠理论推理。
3. 统计分析：语料库驱动研究范式采用统计分析方法来处理语料库中的数据。
通过统计分析，可以得出数据的分布、相关性等信息，从而帮助研究者发现规律和趋势。
4. 实用性：语料库驱动研究范式注重实际应用和实用性。
通过对语料库的分析，可以得出实际问题的解决方案，帮助改进产品、提升服务质量等。
5. 多学科交叉：语料库驱动研究范式涉及多个学科领域，如语言学、计算机科学、统计学等。
通过多学科的交叉合作，可以更全面地理解语料库数据，并开展相关的研究。
总的来说，语料库驱动研究范式通过对大规模语料库数据的统计分
析，实证验证研究假设，以解决实际问题为目标，涉及多学科交叉，具有实用性。
语料库“数据驱动”辅助播音与主持艺术专业语言课程教学模式研究一、问题的提出、课题界定、国内外研究现状述评、选题意义与研究价值（一）问题的提出近年来，伴随着信息技术在教育领域的推广与应用，我国高等教育改革不断深入，在这种背景下，传统的语言教学方法也因现代化教学手段的加入而逐渐丰富和发展起来，各种新式的教学应用模式层出不穷。
其中数据驱动学习模式被广泛地应用于外语教学或者第二语言教学中，但语料库辅助的DDL语言教学还远未达到预期效果。
另外，对于母语的语言教学方面，数据驱动学习模式是否能对学习者的语音、词汇、语法和语用等能力培养产生积极的促进作用的研究也较为少见。
因此语言类课程教学中引入语料库语言学，探索基于语料数据驱动语言教学模式是一个非常重要的课题。
本课题以“数据驱动”（Data-driven Learning,简称DDL）学习为核心理念，以“语料库”（corpus,corpora或corpuses）为技术平台，探索播音与主持艺术专业语言类课程新的教学模式，从而让学生获取知识的方式发生根本变化，极大地促进语言教学改革和收获更多的语言教学成果。
（二）课题界定语料库（corpus,corpora或corpuses）通常指为语言研究收集的、用电子形式保存的语言材料，由自然出现的书面语和口语的样本汇集而成，用来代表特定的语言或语言变体。
语料库已经成为语言学理论研究和语言教学不可缺少的基础资源。
本课题所用的语料库主要来源于中国传媒大学的传媒语言语料库，该语料库包括两个密切相关的子语料库，即文本语料库和语音语料库。
除此外还有自建语料库2014年巴西世界杯解说词语料库，收集2014年巴西世界杯的64场比赛的央视解说词，把声音整理转化为文本建立语料库。
数据驱动学习（Data-driven Learning,或者DDL）是一种直接应用语料库及其检索工具的先进学习模式，教师组织学生通过使用计算机检索软件分析大量的真实的语料数据，引导学生自主探索语言现象和功能。
语料库驱动的意义单位研究及教学应用首先，语料库驱动的研究方法可以帮助单位研究者更全面地了解和掌握所研究领域的语言使用情况。
语料库中保存了大量真实的语言数据，包含了不同语言形式、不同语境下的语言表达。
研究者可以通过对语料库的分析，了解一些特定的语言表达在实际中的频率和使用情况，从而更准确地描述和解释这个语言现象。
例如，在翻译单位的语料库中分析不同句型的翻译结果，可以推断出最常用的翻译方式和策略，为翻译工作提供指导和参考。
此外，语料库驱动的研究方法还可以用于教学中。
语料库中的数据具有真实性和典型性，能够直接反映出语言使用者的实际需求和实际运用情况。
因此，教师可以利用语料库来设计教材和教学活动，使学生在真实的语言环境中学习和运用语言。
通过参考语料库中的例句和语言表达，学生可以更灵活地掌握和运用语言。
在翻译教学中，教师可以利用语料库来让学生了解不同翻译策略和表达方式，在模拟真实语言使用环境下进行翻译训练。
最后，语料库驱动的研究方法也可以促进不同学科之间的交叉合作。
语料库是一个跨学科的研究工具，可以为不同学科的研究者提供数据和方法支持。
语料库驱动的研究方法可以帮助不同学科之间的研究者开展合作研究，共同解决一些复杂的问题。
比如，在语言与文学研究中，语料库可以提供大量的文本数据用于分析和阐释文学作品的语言特点和风格。
总之，语料库驱动的研究方法在单位研究和教学中具有重要的意义。
它可以帮助单位研究者更全面地了解和掌握所研究领域的语言使用情况，揭示语言中的隐藏规律和趋势，同时也可以在教学中提供真实和典型的语言材料，促进不同学科之间的交叉合作。
《语料库数据驱动的专业文本语义韵研究》评介摘要：语义韵是语料库语言学开辟的一个新研究方向，成为语言学领域一个重要的研究对象。
它正在得到西方语言学家越来越多的重视。
然而在中国，这还不为大多数语言研究者所熟悉。
本文以上海交通大学卫乃兴教授于2002年发表于《当代语言学》刊物第2期中的一篇名为《语料库数据驱动的专业文本语义韵研究》的文章为例进行分析总结，以期对语义韵研究的范围，方法及其研究意义有初步的了解。
关键词：语义韵研究方法意义评介1 文章的研究内容、方法及语料来源总结研究对象：专业文本中的语义韵研究方法：计算搭配词和随机提取词语索引两种方法。
（1）提取节点词在跨距内的搭配词并确定显著搭配词（significant collocates）概括语义韵。
节点词即笔者欲研究其搭配行为的关键词。
文中取词形（word form）为基本研究单位，包括“cause，incurred，utterly probability，career” 等。
搭配跨距将界定为-5/+5，即在节点词左右各取5个词为其语境；所有落入跨距内的词形将被视为节点词的搭配词（collocates）。
统计测量采用Z值，凡是与节点词共现之Z值达2.0者将确定为显著搭配词。
使用的主要工具有Wordsmith等检索软件。
（2）随机提取一定数量的词语索引（concordances），参照类联接，描述语义韵。
文中提到的类联接即词语搭配出现于其中的句法结构（Mitchell1975）。
语料来源：拥有400万词容量的上海交通大学JDEST语料库。
并参照COBUILD语料库数据，进行对比研究。
2 文章具体研究过程概述作者明确了各操作定义。
如语义韵（semantic prosody），即关键词项的典型搭配词在其语境中营造起的语义氛围（Sinclair 1988，1991；Louw 1993；Stubbs 1996）。
以及语义韵大体可分为积极语义韵（positive prosody），中性语义韵（neutral prosody）或错综语义韵（mixed prosody）等类别（Stubbs 1996：176）。
语料库数据驱动下的语用教学研究本文利用WordSmith Tools Version5.0的语境共现、词频列表、关键词等检索工具，对收集到的非英语专业学生作文中各种语言错误现象进行统计分析，提出语料库数据驱动方法在语用教学中的优势。
标签：语料库语用失误语用能力语用教学一、引言语用失误自上世纪80年代提出以来，一直是语用学、二语/外语教学与研究的主要议题之一。
曹春春（1998）、孙亚和戴凌（2002）等分别对语用失误进行了界定和分类，并探讨了语用失误对外语教学的启示；研究二语学习者语用失误的学者有Blum-Kulka和Olshtain（1986），Ellis（1992），Trosgorg（1995），何自然和阎庄（1986），李民和陈新仁（2007）等；对语用失误的成因进行分析的有张辉（1994），张新红（2000），孙亚和戴凌（2002）。
作为一种新的外语教学方法与研究范式，语料库具有强大的功能。
然而，经检索，迄今尚无研究者全面系统地从语料库角度探讨语用教学问题，因而这是本文关注探讨的问题。
二、理论基础（一）语用失误及其分类语用失误（Pragmatic failure）的内涵是不能理解所说（词语）的含义；何自然认为：“语用失误不是指一般遣词造句中出现的语言运用错误，而是说话不合时宜的失误，或者说话方式不妥，表达不合习惯等导致交际不能取得预期效果的失误”（何自然，1997）。
在ELF背景下，可以将语用失误重新定义为跨文化交际者由于对当前语境下的显性或隐性社交语用因素的感知或表达不当而带来的交际问题或障碍，如交际目标或意愿的受挫、面子的伤害等。
（陈新仁，2015）托马斯将语用失误分为语用语言失误和社会语用失误（Thomas，1983）。
陈新仁（2015）基于社交语用维度，将语用失误分为4类：1.对交际场合正式程度、行事程序的感知失误；2.对彼此情感距离的感知与表达失误；3.对自己或对方交际目标、行事意愿等的感知失误；4.对对方认同的价值观念、习俗等的冒犯。
《语料库研究》篇一一、引言语料库作为一种资源丰富的语言数据集合，已成为语言学、语言学研究以及相关领域的热点研究对象。
它能够为语言分析、语言教学、翻译、词典编纂等多个领域提供支持。
本文将介绍语料库研究的重要性，并就当前语料库研究的现状进行梳理，进而分析其中存在的挑战和问题，并探讨未来的发展趋势。
二、语料库研究的现状1. 语料库类型及建设随着技术的进步，语料库建设日趋成熟。
根据不同领域和用途，语料库可大致分为通用型和专用型。
其中，通用型语料库如COCA、BNC等，涵盖了广泛的语言使用场景；专用型语料库则针对特定领域或主题进行收集，如法律、医学等。
此外，还有多媒体语料库和口语语料库等类型。
在建设过程中，研究者需考虑语料库的规模、代表性、时效性等因素。
2. 语料库应用领域语料库在多个领域得到了广泛应用。
在语言学领域，语料库为语言研究提供了丰富的数据支持；在翻译领域，语料库可帮助提高翻译的准确性和效率；在词典编纂方面，语料库为词汇的收集和释义提供了有力支持。
此外，在语言教学、自然语言处理等领域，语料库也发挥着重要作用。
三、当前挑战与问题尽管语料库研究取得了显著成果，但仍面临诸多挑战和问题。
首先，在语料库建设方面，如何确保数据的代表性和真实性是一个亟待解决的问题。
此外，随着技术的发展，如何利用人工智能等手段对语料库进行智能化处理和利用也是一大挑战。
其次，在应用方面，如何将语料库与实际需求相结合，提高应用效果也是一个难题。
此外，不同领域和行业对语料库的需求存在差异，如何满足这些不同需求也是一项挑战。
四、未来展望面对未来的发展，语料库研究将呈现以下几个趋势：1. 多样化与个性化：随着用户需求的多样化与个性化发展，未来的语料库将更加关注用户需求和实际应用场景的差异。
研究者需要设计更多类型的语料库来满足不同领域和行业的需求。
2. 智能化与自动化：人工智能技术的不断发展将促进语料库的智能化和自动化处理。
例如，利用自然语言处理技术对语料进行自动标注、分类和分析等操作，提高处理效率和准确性。
专业的语料库分析语料库分析是一种研究语言使用和语言变化的方法，通过收集、整理和分析大量的语言样本，可以深入了解语言的特点和规律。
在今天的信息时代，语料库分析成为了语言学研究、翻译教学、自然语言处理等领域中不可或缺的工具。
本文将介绍语料库分析的定义、意义和应用，并探讨如何进行专业的语料库分析。
1. 语料库分析的定义与意义语料库分析是指通过采集和分析大量的自然语言文本，以了解语言形式、语义和语用的使用规律。
语料库是包含真实语言文本的大型数据库，可以包括书面文本、口语对话、新闻报道等多种类型。
语料库分析的主要目的是揭示语言的普遍规律和变异现象，帮助我们理解语言的真实使用情况。
语料库分析的意义在于：- 提供可靠的语言数据：语料库中的文本是真实的、自然的语言使用样本，与人们日常使用的语言相符合。
因此，通过语料库分析可以获得更加真实可靠的语言数据，而不仅仅依赖于语言学家的直觉和主观判断。
- 揭示语言的普遍规律：通过对大量语料的统计分析，可以发现语言的普遍规律和共性特征。
这些规律和特征可以用来解释语言学上的问题，如语音、语法和语义等方面的规律。
- 研究语言变异：语料库分析不仅能揭示语言的共性规律，还能研究语言的变异情况。
通过比较不同文体、不同地区、不同社会群体的语言数据，可以了解语言的变异现象，如方言、社会变异和时代变异等。
2. 语料库分析的应用领域语料库分析在语言学研究以及其他相关领域中有着广泛的应用。
下面列举几个常见的应用领域：2.1 语言学研究语料库分析为语言学研究提供了重要的工具和方法。
通过对语料库进行统计分析，可以验证和推测语言学理论，探讨语言的结构和功能，研究语言的变化和发展等。
语料库分析可以帮助语言学家更好地理解自然语言的特点和规律。
2.2 翻译教学语料库分析在翻译教学中的应用越来越广泛。
通过对双语语料库的对比分析，可以揭示两种语言之间的差异和相似之处，帮助学生理解和掌握翻译的技巧和策略。
语料库分析还可以用来构建机器翻译系统，提高翻译效率和质量。
语料库驱动的跨语言语义韵研究目前，国内语料库语义韵的研究成果大都集中在英语单语视角之下，本文采取跨语言的研究视角，考察了英语程度副词“too”及其汉语对应译文“太”的语义韵特点及其差异。
发现相同点在于两者都常见于消极和中性语义韵之中，差别在于英语“too”极少出现于积极语义韵中，而汉语“太”有近百分之十五的几率用于积极语义韵之中。
跨语言语义韵差别的研究，对翻译和二语习得都有不可忽略的指导意义。
标签：too 太语义韵一、引言“韵”（prosody）起初是Firth（1957）研究音位学时所用的概念，指某种语音特点跨越单一音位的现象。
在语料库语言学领域，语义韵（semantic prosody）是指关键词（key word）（即节点词node word）的典型搭配词在其语境中营造起的语义氛围（Sinclair，1988：150～159；Sinclair，1991：74～75；Louw，1993：157～176；Stubbs，1996：176）。
根据关键词所吸引的搭配词的态度意义特点，语义韵可分为积极语义韵（positive prosody）、中性语义韵（neutral prosody）或错综语义韵（mixed prosody）和消极语义韵（negative prosody）三类（Stubbs，1996：176）。
如果关键词项吸引的搭配词项大多具有消极的态度意义，该词项便具有消极语义韵；如果其搭配词多是一些带有积极态度意义的词项，则该词具有积极语义韵；若其搭配词中既有一些表达积极态度意义或中性态度意义的，也有一部分表达消极态度意义的，且各自都占相当的比例，则该词被认为具有中性语义韵，或错综（mixed）语义韵（卫乃兴，2002）。
目前，从研究的角度和内容看，国内基于语料库的语义韵研究可大致分为三类：同、近义词的语义韵异同研究（张继东，2005；张继东，2006），专业文本的语义韵研究（卫乃兴，2002），学习者语言的语义韵研究（Granger，1998：3～18；孙海燕，2004；王海华，2005；卫乃兴，2006；龚嵘，2009）。
基于语料库和语料库驱动的研究方法基于语料库和语料库驱动的研究方法，在语言学、计算语言学以及其他相关领域中被广泛应用。
语料库是一种包含大量文本材料的电子数据库，可以支持研究者对文本进行各种分析和研究。
语料库驱动的研究方法是通过利用语料库中的数据来驱动研究的过程。
语料库驱动的研究方法有多种应用，包括语言描述、语言学理论验证、语言变体研究、语言教学和自然语言处理等。
下面将详细介绍几个常见的应用领域。
首先，语言描述是语料库驱动研究方法的重要应用之一、通过分析语料库中的大量文本数据，研究者可以获得有关特定语言的详细描述。
例如，研究者可以通过语料库研究其中一种语言的词汇、语法结构、语用规则等方面的特征，从而对这种语言进行全面且准确的描述。
其次，语言学理论验证也是语料库驱动研究方法的重要应用之一、通过对语料库中的数据进行统计分析，研究者可以验证其中一语言学理论是否符合实际语言使用的情况。
以句法理论为例，研究者可以利用语料库中的数据来验证句法规则的适用性和普遍性，从而对该句法理论进行评估和验证。
此外，语料库驱动的研究方法也被广泛应用于语言变体研究。
通过对不同语言变体的语料库进行比较和分析，研究者可以揭示不同语言变体之间的差异和变化规律。
例如，在英语研究中，研究者可以通过对美式英语和英式英语语料库的比较，来探讨这两种语言变体之间的差异和变化。
此外，语料库驱动的研究方法在语言教学中也具有重要意义。
通过对语料库中的实际语言使用数据进行分析，研究者可以更好地了解学习者在语言使用上的困难和需求，从而指导语言教学中的教学内容和方法。
例如，在英语教学中，研究者可以通过对学习者使用英语时的常见错误进行分析，来改进教学材料和教学策略，提高学习者的语言能力。
最后，语料库驱动的研究方法在自然语言处理领域也得到了广泛应用。
通过对大规模语料库中的数据进行分析和建模，研究者可以开发各种自然语言处理技术和工具，例如文本分类、信息检索、机器翻译等。
《语料库数据驱动的专业文本语义韵研究》评介摘要：语义韵是语料库语言学开辟的一个新研究方向，成为语言学领域一个重要的研究对象。
它正在得到西方语言学家越来越多的重视。
然而在中国，这还不为大多数语言研究者所熟悉。
本文以上海交通大学卫乃兴教授于2002年发表于《当代语言学》刊物第2期中的一篇名为《语料库数据驱动的专业文本语义韵研究》的文章为例进行分析总结，以期对语义韵研究的范围，方法及其研究意义有初步的了解。
关键词：语义韵研究方法意义评介中图分类号：h030 文献标识码： a 文章编号：1672-1578（2013）01-0033-021 文章的研究内容、方法及语料来源总结研究对象：专业文本中的语义韵研究方法：计算搭配词和随机提取词语索引两种方法。
（1）提取节点词在跨距内的搭配词并确定显著搭配词（significant collocates）概括语义韵。
节点词即笔者欲研究其搭配行为的关键词。
文中取词形（word form）为基本研究单位，包括“cause， incurred， utterly probability， career”等。
搭配跨距将界定为-5/+5，即在节点词左右各取5个词为其语境；所有落入跨距内的词形将被视为节点词的搭配词（collocates）。
统计测量采用z值，凡是与节点词共现之z值达2.0者将确定为显著搭配词。
使用的主要工具有wordsmith等检索软件。
（2）随机提取一定数量的词语索引（concordances），参照类联接，描述语义韵。
文中提到的类联接即词语搭配出现于其中的句法结构（mitchell1975）。
语料来源：拥有400万词容量的上海交通大学jdest语料库。
并参照cobuild语料库数据，进行对比研究。
2 文章具体研究过程概述作者明确了各操作定义。
如语义韵（semantic prosody），即关键词项的典型搭配词在其语境中营造起的语义氛围（sinclair 1988， 1991； louw 1993； stubbs 1996）。
以及语义韵大体可分为积极语义韵（positive prosody），中性语义韵（neutral prosody）或错综语义韵（mixed prosody）等类别（stubbs 1996：176）。
其中各类的定义将在下面论述中提及。
文章基于语料库证据，采用两种常规方法，以“cause，incurred， utterly，probability，career”等为例研究专业文本中的三类语义韵特点。
现将各研究过程论述如下：2.1“cause”的强烈消极语义韵作者用wordsmith 检索，词形“cause”在jdest中共出现949次。
按照-5/+5的跨距提取搭配词，可提取9490个。
通过z值检验，可提取显著搭配词，同时排出因偶然因素落入跨距的，对节点词并无预见力的词项。
统计数据显示，达到显著标准的搭配词有“damage ，failure， problem， trouble”等52个。
得到所有搭配词的共性是都具有消极语义特点。
对比cobuild中“cause”的语义特点，得知“cause”在两个语料库中的语义特点相同，不同点在于语域差异。
另外用wordsmith统计显著搭配词的距位分布位置和次数等信息，得到“cause”的消极语义氛围极为浓重。
并对比cobuild中“cause”的索引显示，普通文本中“cause”的消极语义氛围远没有专业文本中的浓重。
简评：作者是以怎样的标准对比得出的“cause”在普通文本中远没有其在专业文本中的浓重，是消极搭配词词形数量少，还是使用频率低，又存在多大程度上的差别才称的上“远”都没有给出明确说明。
2.2“incurred”和“utterly”的消极语义韵作者指出jdest中的证据表明，相当多的准技术词具有消极语义韵。
并列表显示“incurred”的显著搭配词数据。
得出结论“incurred”具有消极语义韵。
另外，查询cobuild中对“incur”一词的定义，认为定义中的“unpleasant， as a loss， cause it o happen”等词同样揭示了“incurred”具有消极语义韵。
采用随即提取词语索引的方法研究词性形“utterly”的语义韵。
其在jdest的一个子库里出现了78次。
每隔3行取词1，共提取20行词语索引。
分析数据得到：①节点词在 adv+abj 类联接中的绝大多数搭配词都具有消极语义特点。
极少数显示中性语义特点的例子中，节点词在其扩张语境中仍与消极词项联系。
②“utterly”在 adv+v 类联接中具有消极语义特点。
简评：首先，作者在对比“cause”一词在普通文本中的语义韵时，参考了词汇定义。
词汇定义固然能够在一定程度上反映词汇使用的语境，但是缺少翔实的使用情况分析，笔者认为不足以说明某词形的语义韵。
否则是否所有词汇的语义韵都可以通过cobuild 语料库中所给出的定义加以判断呢？另外，作者指出jdest中，“相当多”的准技术词具有消极语义韵。
但并没有指明有何依据。
第三，作者只研究“utterly”在jdest一个子库中的使用情况，是哪一子库，能否代表该词在专业英语中的语义韵略有争议。
第四，作者并没有指出 adv+abj和 adv+v 是“utterly”唯一两种类联接还是其主要类联接，是总结全部78次出现语句得出的还是提取20行索引后总结的也没有说明。
2.3 “probability”的错综语义韵错综语义韵即节点词既吸引具有积极语义特点的搭配词也吸引消极和中性语义特点的搭配词。
作者指出，jdest证据显示，大部分准技术词具有错综语义韵。
并以“probability”为例展开说明。
该词在库中出现277次，其中115次用于n+of+n 和 n+of+v-ing两个类联接。
每隔3行取1，共提取30行词语索引。
分析索引归纳“probability of”的名词搭配大致可分为3类：⑴具有中性涵义。
该类搭配词有26个，占全部搭配词总数的23%；⑵具有明显的积极语义特点。
共有搭配词11个，占搭配词总数的9%；⑶具有明显消极语义特点。
作者将此类词放在n+of+n和 n+of+v-ing 两个类联接中进行了细致分析。
结果：两组消极搭配词共有78个，占68%。
该类搭配词中，“failure”和“error”的频数最高，分别出现了7次和5次。
由此，“probability of”具有错综语义韵，且表现出与消极语音韵搭配的极强趋势（68%）。
作者还分析了此现象的可能原因，认为大概是与语言使用者的心理特点有关。
人们通常把事情好的方面认为必然，而推测不好的方面的发生概率。
简评：第一，作者曾在上文指出“相当多”的准技术词具有消极语义韵。
此处又认为“大部分”准技术词具有错综语义韵。
“相当多”与“大部分”有何程度上的差别，又是如何得出的结论显得并不太明确。
第二，此环节，作者通过完全统计归纳总结出“probability”的两种主要类联接，笔者认为具备合理性和说服力。
2.4“career”的积极语义韵在积极语义韵里，节点词吸引的几乎全是具有积极语义特点的搭配词。
由此形成一种积极语义氛围。
作者对比研究了词形“career”在普通英语文本中及专业文本中的使用情况，得出该在两个文本中都具有积极语义韵。
不同的是，在专业文本中，“career”的48个主要搭配词中有30个是名词词性，占总数的63%。
而在普通文本中，名词搭配词只占22%。
占多数的搭配词是形容词，且营造了明显而强烈的积极语义氛围。
作者分析，这一差别可能是由语域和文体所致，因为学术英语较严谨，不太用感情色彩强烈的形容词，而名词化倾向却很强。
另外除了以上述几个词为例论证了专业文本中的语义韵特点，作者还研究发现词语使用存在异常搭配。
一般情况下，由于语义韵的作用，只有能与节点词实现语境和谐的词语才可与其搭配。
然而语言的创造性也是语言使用者有时会故意采用异常搭配，通过造成语义韵冲突来实现某种特殊的语用效果。
文中作者讨论了专业文本中语义韵利用的两个实例以说明这一问题。
①“cause the more spectacular effects”②“utterly effective”原文作者分别引用jdest中的句子，其中“cause”和“utterly”均被用于与其语义韵相反的语境中。
以实现反讽等特殊交际效果。
3 总论由于语义韵多隐藏与字里行间，在很大程度上难以通过我们的直觉来发现。
过去，对语义韵的研究十分有限。
原文中，卫乃兴教授采用合理的研究方法，对语料库中的数据进行定量定性研究，通过统计分类，更加准确的揭示了语义韵。
因为研究对象是专业文本中的语义韵，语料来源选取jdest语料库，该库是已被学界公认的学术英语语料库，能够反映专业英语的使用情况。
并且对比所研究词汇在普通文本中的使用特点，更加充分地说明该词语义韵特点的普遍性和准确性。
对比语料选自cobuild语料库，同样该库能够反映词语的日常使用情况，具有参考价值。
同时，可能限于篇幅等原因，原文存在未能详述之处（见文中第2部分各处简评），但不能说明相应之处的研究结果或数据缺乏真实性。
由于语义韵涉及的因素错综复杂，包括搭配词的词性问题、语域、文体等各方面问题，关于语义韵的相关研究还任重道远。
但是，原文作者的研究尝试为语义韵相关研究指明了方向，具有一定的指导作用。
语义韵的研究没有强大、翔实的语料作为依据，没有科学严谨的研究方法是远远不行的，我们应该格外重视这些方面。
随着更多问题的发现和不断解决，语义韵的研究成果会被更广泛的应用于语用学及认知语言学的研究、efl教学、词典编纂、翻译、文学评论、汉语语料库建设、词汇研究等各领域，促进各领域的相关研究。
语义韵的研究虽然并不成熟，尚缺乏对汉语语义韵或英汉语义韵对比的研究，但语义韵显然是一个极具趣味和潜力的研究领域，值得深入开展下去。
参考文献：[1]alan partington. “utterly content in each other’s company”： semantic prosody and semantic preference. [j]. international journal of corpus linguistics，2004，9，131-156（26）.[2]richard xiao and tony mcenery. collocation， semantic prosody， and near synonymy： a cross-linguistic perspective. [j]. applied linguistics， 2006，27（1），103-129.[3]纪玉华，吴建平.语义韵研究对象方法及应用[j].厦门大学学报（哲学社会科学版），2000 （3）.[4]潘璠，冯跃进.语义韵律的语料库调查及应用研究[j].当代语言学，2003 （4）.[5]王海华，王同顺.cause语义韵的对比研究[j].现代外语，2005（3）。
