基于语料库的中美英文岛屿争议新闻报道的批判性话语分析

基于语料库的中美英语新闻语篇立场标记语研究开题报告一、研究背景随着社交媒体和网络技术的不断发展，新闻信息的传播速度越来越快。

中美英语新闻的异质性和差异性逐渐凸显，其语言特点和立场表达方式也日益复杂。

在这种背景下，如何有效地理解和分析中美英语新闻中的语篇立场，成为了一个重要的问题。

语篇立场标记（stance markers）是用于表达说话者或作者的态度、情感、观点、偏见或政治取向的语言现象。

在新闻领域，语篇立场标记的研究具有实际应用和理论价值。

了解新闻语篇中的立场标记，可以帮助我们更准确地理解新闻事件的内涵，更好地进行新闻媒体的选择和评价。

二、研究目的和意义本研究旨在探讨中美英语新闻语篇中的立场标记，并对其进行分类和分析。

通过语料库的收集和语料分析的方法，选取中美英语新闻样本，结合文本分析和计量分析的方法，探究新闻语篇中的立场标记在中美英语语境中的异同和差异，以及其在新闻报道中的功能和意义。

本研究的意义如下:1. 为实现更好的新闻报道和媒体评价提供理论和方法支持。

2. 为加深中美英语语言和文化之间的交流和合作提供参考。

3. 为学术研究提供范例和启示，有助于深入理解语言学和跨文化交际领域的相关问题。

三、研究内容和方法本研究的主要内容和方法如下：1. 收集中美英语新闻语料，并对其进行预处理和整理。

2. 对新闻语料中的立场标记进行识别和分类。

3. 分析和比较不同语境中的立场标记使用情况和类型分布。

4. 探讨立场标记在新闻报道中的功能和表达意义。

5. 采用文本分析和计量分析的方法，对语料数据进行统计和图表展示。

四、研究预期结果1. 本研究将对中美英语语境中的立场标记进行全面的探究和分类，揭示出立场标记在不同语境下的功能和表达意义。

2. 通过对语料数据的分析和挖掘，本研究将为新闻媒体的选择和评价提供更为准确和全面的依据。

3. 本研究可以为学术研究提供范例和启示，为深入理解语言学和跨文化交际领域的相关问题提供参考。

基于语料库的批评性话语分析批评性话语分析是一种旨在从大量文本中自动检测和分类批评的技术。

在过去几年中，随着社交媒体和在线评论的流行，对这种技术的需求越来越大。

批评性话语分析的应用非常广泛，可以用于社交媒体监控、在线评论分析、产品评价等领域。

中文的批评性话语分析与英文类似，都需要一个大规模的语料库来进行训练和测试。

语料库是由大量标注好的文本组成的，这些文本被分为正面和负面两类。

训练模型的任务是根据给定的文本，将其划分为正面或负面。

批评性话语分析的关键步骤包括特征提取、模型训练和模型评估。

在特征提取阶段，我们需要将文本转化为数值特征向量，以便进行下一步的训练和分类。

常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、word2vec等。

在模型训练阶段，我们可以使用各种机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归等。

这些算法可以根据给定的特征向量进行分类，并生成一个模型来预测未知文本的类别。

模型评估的目的是测量模型的性能和准确度。

常用的评估指标包括准确率、召回率和F1值。

我们可以通过将一部分标注好的文本从语料库中分离出来作为测试集，来评估模型在未知数据上的表现。

虽然批评性话语分析在理论上非常简单，但在中文中面临一些特殊的挑战。

中文的语义和语法结构与英文不同，需要采用一些特别的方法来对文本进行处理。

中文的词汇量非常庞大，这可能会导致特征提取阶段的计算复杂度增加。

中文的词义多样性也会使模型训练和分类变得更加困难。

基于语料库的中文批评性话语分析是一种非常有用的技术，可以用于社交媒体监控、在线评论分析等领域。

虽然面临一些特殊的挑战，但通过合适的特征提取和机器学习算法，我们可以训练出高效的模型来自动分析和分类大规模的中文文本。

中西方新闻报道的批评性话语分析【摘要】本文运用批评性话语分析方法，分析了中美日三国媒体关于中日钓鱼岛争端的新闻报道，揭示了新闻背后所隐藏的意识形态、价值观差异和话语权力，为读者批判性阅读新闻报道提供了一些有益的思考。

【关键词】批判话语分析;新闻报道;钓鱼岛批评性话语分析是以通过对不同类型的公开话语如新闻报道、公共演讲和广告话语等进行比较分析，这种批评方法深入挖掘语篇背后存在的意识形态差异。

批评性话语研究主要集中于对语言特征进行分析。

本文选取了中美日媒体关于钓鱼岛的3篇报道，探析新闻报道背后所隐藏的意识形态差异和偏见。

一、研究的理论依据fairclough 在其着作《话语与社会变迁》一书中阐述了当代话语分析新方法，提出了三维的话语分析框架，关注文本话语实践和社会实践三个层面的分析过程。

这三个层面的分析构成了科学的话语分析方法理论框架。

此外，韩礼德的系统功能语法将语言的功能分为三大语言元功能，即概念功能、人际功能和语篇功能。

这些功能的实现主要是通过及物性完成的。

二、新闻报道分析本文选取了中国日报，美国华盛顿邮报和日本朝日新闻三家新闻媒体的报道作为素材进行分析。

语篇的分类系统指语篇对人物和事件的命名和描述。

这一过程主要是通过词汇的选择和搭配来完成的。

英语新闻报道有自身特点和结构，但它同其他语言文本一样，仍包含语言运用的基本单位和规则。

1、三国媒体关于钓鱼岛的名称的对比由于历史和现实因素，钓鱼岛的主权归属问题在三个国家间仍然存在分歧，这首先体现在对钓鱼岛的命名问题上，首先看一下三国媒体对于岛屿名称的报道：中国日报：1）…around chinas diaoyu islands华盛顿邮报：2）…over control of tiny island.3）… sent to the islands，known as senkaku in japan，diaoyuin china 朝日新闻：4）senkaku islands;5）near disputed islands2、关于三种语篇的及物性及物性是系统功能理论概念功能中的重要的语义系统。

基于语料库的批评性话语分析
批评性话语分析是一项重要的自然语言处理任务，它可以帮助人们理解他人的观点、情绪和态度。

在中文语料库上进行批评性话语分析更加具有挑战性，因为中文有着丰富的表达方式和复杂的句法结构。

为了进行基于语料库的批评性话语分析，首先需要构建一个具有标注的中文批评性话语语料库。

这可以通过人工标注的方式来实现，标注人员需要根据上下文理解话语的含义和情感倾向，并加上对应的标签。

这个过程需要一定的专业知识和经验来确保标注的准确性。

构建完成后的语料库可以用于训练机器学习模型或者进行文本挖掘分析。

常用的方法包括情感分类和情感强度分析。

情感分类是将批评性话语划分为积极、消极或中性；情感强度分析是对批评性话语进行定量的情感评估，通常使用数值表示情感的强度。

除了传统的机器学习方法，近年来也发展了一些基于深度学习的方法来进行批评性话语分析。

这些方法在处理中文语料库上的效果相对较好，比如使用循环神经网络（RNN）或者卷积神经网络（CNN）进行情感分类。

在实际应用中，基于语料库的批评性话语分析可以用于舆情监测、产品评论分析、社交媒体情绪分析等方面。

通过分析大规模的中文语料库，可以帮助企业和政府了解公众的意见和要求，提升产品和服务质量，制定更合理的政策。

基于语料库的批评性话语分析在中文语境下具有重要的意义。

通过构建具有标注的中文批评性话语语料库，利用机器学习或深度学习方法进行分析，可以从大规模的文本数据中提取批评性话语的信息，为企业和政府提供决策支持和舆情管理的依据。

基于语料库的批评性话语分析随着社交媒体的发展，批评性话语在网络上越来越普遍。

批评性话语指的是针对品牌、公司、政治人物、社会事件等方面的指责或负面评价。

这些言论的发表不仅会对被批评对象造成影响，也会对社交媒体用户产生一定的心理影响。

因此，在自然语言处理(NLP)领域中，批评性话语分析已成为一项热门研究课题。

本篇文章将介绍基于语料库的批评性话语分析的研究现状和实践。

基于语料库的批评性话语分析是指通过对大量已经标记的语料库进行分析，训练出具有分类能力的机器学习模型，用于对未标记的新文本进行分类，识别其中的批评性话语。

该方法的优点之一是可以使用较小的标记数据来训练模型，因为语料库中通常都包含大量的样本。

批评性话语分析的目标是将文本划分为批评性和非批评性两类。

批评性话语的认定不是单一的概念。

通常一些词语，如"坏"、"糟糕"和"负面"等，在不同的语境下有不同的意义。

因此，通常需要较为复杂的算法来实现文本分类。

现有的基于语料库的批评性话语分析方法可以分为三类。

第一类是基于词汇的方法。

这类方法主要是基于构建词表，根据预先设定的卡方统计值，筛选出词项集合，然后利用词项集合计算文本的批评性评分。

这种方法的优点是简单易用，但是需要预先构建词表，无法应对新的词汇的出现，同时也无法处理不同词汇在不同语境下的意义。

第二类是基于机器学习方法的，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和随机森林等。

这种方法基于大量的已标记语料库，通过训练机器学习模型，实现对未知文本的批评性分析。

这种方法适用于不同领域和语境的批评性分析，并且可以利用新的未知文本来进一步改进分类器。

第三类是基于深度学习的方法，包括卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制网络等。

深度学习方法具有较强的自适应性能，能够自动学习特征表示，使分类器的性能得到进一步提升。

这种方法通常需要大量的标记数据和计算资源，并且模型难以解释。

基于语料库的新闻报道的批评性话语分析——以性别问题为例
基于语料库的新闻报道的批评性话语分析——以性别问题
为例
周榆琪
【期刊名称】《海外英语（下）》
【年(卷),期】2017(000)005
【摘要】批评话语分析是一种通过分析文本来探究话语、意识形态和权力的一种语篇分析方法,采用语料库和批评话语分析相结合的方法可以增加研究的科学性和客观性.该文以美国三家主流媒体对于男性和女性的新闻报道自建小型语料库,在介绍了批评话语分析的理论和相关研究成果的基础上,运用批评话语分析的方法即系统功能语法,从词汇选择,情态,主述位系统,互文性的方面对比了媒体工作者对现代社会的男性和女性的不同态度及背后隐藏的意识形态和社会现实.研究发现,在男权社会中,绝大多数的男性也受到了一定程度的性别歧视.
【总页数】4页(212-215)
【关键词】批评话语分析;语料库;系统功能语法;新闻报道;性别歧视
【作者】周榆琪
【作者单位】重庆大学,重庆401331
【正文语种】中文
【中图分类】H030
【相关文献】
1.基于语料库的新闻报道的批评性话语分析——以性别问题为例[J], 周榆琪
2.基于语料库的批评性话语分析——以西方媒体对"一带一路"新闻报道为例[J], 林蔚; 潘洁。

英语语言学硕士开题报告：批评性话语分析视角下的“南海问题”中美新闻报道对比分析----英语开题报告论文-->英语语言学硕士开题报告：批评性话语分析视角下的“南海问题”中美新闻报道对比分析一、课题及研究的目的和意义（一）课题批评性话语分析（Critical Discourse Analysis, CDA）是20 世纪70 年代末期语篇分析领域发展起来的一个重要的研究方向和研究方法。

在分析方法上，批评性话语分析坚持以M. A. K. Halliday的系统功能语法作为分析工具，通过观察语言特点和它们生成的历史背景来解释语言结构背后的意识形态意义，进而揭示语言、权利和意识形态之间的关系。

批评性话语分析被应用在许多不同种类语篇的分析中，但最常见的是对新闻语篇的分析。

随着社会的不断发展，新闻成为了大多数人获得外部信息的主要途径之一。

关于“南海问题”相关的新闻报道在近几年一直受到关注，那么，就中美两国之间对于“南海问题”的看法上所具有的意识形态差异就是一个值得探讨的问题。

因此本文尝试从批评性话语分析的角度，对中美媒体关于“南海问题”的新闻报道做全面的对比分析，通过分析双方在分类、情态，转换，及物性等方面的差异及其原因来揭示隐藏在语言中的意识倾向。

二、国内外研究现状及主要研究内容三、经费及概算四、主要设备、仪器及材料，实验地点或协作单位五、阶段进度计划六、阅读的主要-->1):80-96.[27]李金明.南沙海域的石油开发及争端的处理前景[J].厦门大学学报,2002,(4):52-59.[28]李国强.对解决南沙群岛主权争议的几个方案的解析[J].中国边疆史地研究,2002,(4):79-88.[29]刘望余.英谌新闻的批评性语篇分析：理论评述和实例分析[J].河南社会科学2006(4) ：176-178.[30]吴士存，《南沙争端的起源与发展》，中国经济出版社，2010 年 1 月.[31]田海龙.语篇研究的批评视角：从批评语言学到批评话语分析[J].山东外语教学2006 (2) ：40-47.[32]田海龙.《后现代社会中的话语:批评话语分析再思考》评介[J].外语教学与研究,2003(3):318-320.[33]辛斌.语言、权力与意识形态:批评语言学[J].现代外语,1996(1).[34]辛斌,苗兴伟.话语分析的两种方法论略[J].四川外语学院学报,1998a(4):66-70.[35]辛斌.新闻语篇转述引语的批评性分析[J].外语教学与研究,1998b(2).[36]辛斌,陈腾澜.语篇的对话性分析初探[J].外国语,1999:(5):8-13.[37]辛斌.语篇互文性的批评性分析[M].苏州:苏州大学出版社,2000.[38]辛斌.体裁互文性与主体位置的语用分析[J].外语教学与研究,2001(5):348-352.[39]辛斌.批评语篇分析方法论[J].外国语,2002(6).[40]辛斌.批评语篇分析:问题与讨论[J].外国语,2004(5):64-69.[41]辛斌.批评语言学——理论与应用[M].上海:上海外语教育出版社,2005.[42]辛斌.福柯的权力论与批评话语分析[J].外语学刊,2006a(2).[43]辛斌.《中国日报》和《纽约时报》中转述方式和消息的比较分析[J].外语与外语教学,2006b(3):1-4.[44]徐晓霞.中美政治新闻报道的批评性语篇分析[D].山东师范大学硕士论文，2008年4月.。

基于语料库的批评性话语分析批评性话语是一种带有挑剔色彩的语言表达，通常用于对事物、行为或个人进行负面评价。

随着社交媒体和互联网的发展，批评性话语已经成为公共舆论中的主要表达方式之一。

因此，对批评性话语的研究和分析至关重要。

本文将介绍基于语料库的批评性话语分析的方法和应用。

语料库是一种用于语言学、计算语言学和其他相关领域的数据集合，包含实际语言使用的实例和样本。

基于语料库的批评性话语分析，利用计算机技术和自然语言处理算法，可以对大型语言数据集进行分析。

该方法可以帮助研究人员更好地理解批评性话语的类型、结构和功能，以及它们在特定背景下的使用。

在基于语料库的批评性话语分析中，首先需要收集大量的文本数据。

这些数据可以来自于社交媒体、新闻报道、电子邮件、论坛和博客等不同来源。

然后，需要使用自然语言处理技术来对文本进行预处理。

这包括分词、词性标注、句法分析和实体识别等操作。

通过这些步骤，可以将文本转换为计算机可以理解的形式，并且可以提取出其中的各种语言特征。

接下来，需要针对批评性话语进行特定分析。

例如，可以使用情感分析算法来检测文本中的情感倾向。

此外，还可以使用主题建模技术来识别文本中的主题和关键词。

这样可以更深入地理解文本中的内容和含义，以及批评性话语的使用方式和目的。

通过基于语料库的批评性话语分析，我们可以发现批评性话语的种类和特征。

例如，批评性话语可以分为直接批评和间接批评两种类型。

直接批评通常是直接的、明确的批评表达。

而间接批评则是通过暗示、比喻和转移注意力等方式来进行批评。

此外，在批评性话语中，负面情感通常是主导情感。

此外，在不同的语言和文化中，批评性话语的使用方式和风格也可能会有所不同。

基于语料库的批评性话语分析可以应用于不同的领域。

在舆情监测领域，它可以帮助企业或政府了解公众对某一事件、产品或政策的反应。

在市场研究领域，它可以帮助企业了解顾客对某一产品或服务的看法。

在心理学和社会学领域，它可以帮助研究人员了解人们在不同情境下使用批评性话语的动机和心理机制。

基于语料库的批评性话语分析1. 引言1.1 研究背景批评性话语是指带有批评或负面情绪的言论或评论，在当今社交媒体和网络文本中越来越常见。

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，大量的批评性话语被发布和传播，对个人、组织和社会造成了一定的影响。

对批评性话语的分析和研究变得尤为重要。

在过去的研究中，学者们对批评性话语进行了一些探讨和分析，但大多是基于小样本或者是基于主观理解。

随着语言学习和数据挖掘技术的发展，构建并利用语料库进行批评性话语分析已成为可能。

通过基于语料库的批评性话语分析，研究者可以更客观地了解批评性话语的特征和表现形式，进一步揭示其中隐藏的规律和意义。

本研究旨在利用语料库构建与分析批评性话语，结合数据科学和情感分析的方法，深入挖掘批评性话语在不同语境下的表现形式和影响因素。

通过对批评性话语的分析，我们希望可以为社交媒体内容管理和网络舆论监督提供参考和借鉴，促进网络空间的健康发展和良性互动。

1.2 研究目的批评性话语一直是语言学研究中的一个重要领域，它不仅是社会交流中的重要组成部分，也反映了人们对事物的态度和看法。

而基于语料库的批评性话语分析作为近年来的热门研究方向，具有很高的研究价值。

本文旨在通过构建语料库和运用相应的分析方法，对批评性话语进行深入剖析，探讨其中的规律和特征，为我们更好地理解和应用批评性话语提供理论支持。

在现实生活中，批评性话语经常出现在各种场景中，比如新闻媒体、社交网络和日常交流中。

对批评性话语进行深入研究，有助于我们更好地把握社会语境，了解人们的情感倾向和态度。

本研究旨在通过对语料库的构建和分析，揭示批评性话语的特征和规律，为我们准确地识别和理解批评性话语提供依据。

基于语料库的分析方法还能够帮助我们更深入地探讨批评性话语的话语功能和语言形式，为我们提供更全面的认识和理解。

1.3 研究意义本研究的意义在于深入探讨基于语料库的批评性话语分析方法，为语言学和社会科学领域的研究提供新的思路和方法。