基于语料库的工作

1932019年27期总第467期ENGLISH ON CAMPUS基于语料库的2017-2019年政府工作报告中动词名词化分析文/闫月贺检索2017-2019年政府工作报告中源语和目标语动词和名词的字数。

表1:2017-2019年政府工作报告中原语和目标语动词和名词的字数统计动词名词源语316414256目标语1090213312通过检索发现，英语常用名词，使语言呈现静态之美，汉语多用动词展现动态趋势。

使用 AntConc3.2.1w的Concordance功能检索2017-2019年政府工作报告中-ment,-tion,-ence,-ing单词后缀出现的频数。

使用 AntConc3.2.1w的Concordance Plot并结合paraconc以及纸质版本进行二次检索，检索2011-2013年政府工作报告中-ment,-tion, -ence, -ing动词添加以上后缀派生而来的名词。

表2:2017-2019年政府工作报告中的动词名词化统计动词名词化后缀-ment -tion -ence -ing 总数频数103611298617724023借助平行语料库对《政府工作报告》中的动词语名义化进行统计后，基于这些数据并结合具体的实例来分析政府政府工作报告动词名词化大量使用的原因。

二、实例分析2017-2019年政府工作报告中有大量使用动词名词化现象，具体实例及分析如下：Example 1：现在，我代表国务院，向大会报告政府工作，请予审议，并请全国政协委员提出意见。

On behalf of the State Council, I will now report to you引言名词化是人类语言的普遍现象，对增强语言的表达力具有重要作用。

研究发现就形态变化而言，英语动词的名词化通常由两类词缀组成：一类为动词的进行体形式-ing，称为动名词或动作名词，用于一切动词的词尾，另一类则是因动词而异的后缀，如：-ment -tion,-sion, -y等，称为动词派生名词。

基于语料库(COCA)的大学英语写作教学模式探究【摘要】本文主要探讨了基于语料库(COCA)的大学英语写作教学模式。

在研究背景中介绍了当前大学英语写作教学存在的问题，包括学生写作能力不足和教学效果不佳。

研究目的是通过使用语料库分析工具，提高学生的写作水平和写作技巧。

研究意义在于为大学英语写作教学提供了一种新的方法和思路。

正文部分分别介绍了语料库(COCA)的概述、大学英语写作教学现状、基于语料库的大学英语写作教学模式、实施效果评估和教学模式优化。

结论部分总结了研究内容，并展望了未来的研究方向。

通过本文的研究，可以帮助提高大学生的英语写作能力，并为教学模式的优化提供参考。

【关键词】大学英语写作、教学模式、语料库、COCA、教学现状、实施效果评估、教学模式优化、研究背景、研究目的、研究意义、研究总结、展望未来。

1. 引言1.1 研究背景目前大学英语写作教学大多仍停留在传统的模式中，缺乏有效的语言数据支持，教学效果有待提高。

探索基于语料库的大学英语写作教学模式具有重要的研究意义和实践价值。

通过结合语料库技术和写作教学，可以更好地激发学生的学习兴趣，提高他们的写作水平，促进他们在英语写作中的表达能力和思维深度。

本研究旨在探讨基于语料库的大学英语写作教学模式，以期为大学英语写作教学提供新的思路和方法，提高教学效果。

1.2 研究目的研究目的是通过探究基于语料库（COCA）的大学英语写作教学模式，以促进学生在英语写作能力方面的提高。

具体目的包括：了解语料库在大学英语写作教学中的作用和意义，探讨其在帮助学生提高写作质量和效率方面的优势；分析和比较传统的大学英语写作教学模式和基于语料库的教学模式之间的差异，找出基于语料库的教学模式的特点和优势；评估基于语料库的大学英语写作教学模式在实际教学中的效果，探讨其对学生写作水平和学习兴趣的影响；通过研究为基础，提出相应的优化建议，以进一步改进和完善基于语料库的大学英语写作教学模式，促使其在提高学生写作能力方面发挥更大的作用。

基于英语语料库的英语语言学研究策略摘要：英语语料库在英语语言学研究工作中发挥着重要的作用，本文通过分析当前语料库的发展现状，对我国英语语言学的研究工作提供有效的建议和策略，以期推动该项研究工作。

关键词：英语语料库；英语语言学；研究策略引言随着现代社会不断发展，对于英语语料库的研究也逐渐融合了先进的计算机技术及手段，同时也将会不断打破传统的英语学科研究思想以及策略，推进英语语言学研究的综合性、科学性，并以英语语料库为依托，推进英语学科全方面的建设，从而更好地促进我国英语语言学的研究发展。

一、英语语料库相关概述英语语料库是在英语语言学研究中应用较为广泛，且研究价值极大的概念。

英语语料库的概念如字面意思，是存放语言资料的仓库。

不过值得注意的一点是，该资料库内的英语语言要素并不是无顺序且杂乱的堆放，而是按照合理、科学的标准以及相关规律将英语语言中的信息进行排列、组合，从而形成具有极大研究意义和参考价值的资料库。

在英语语料库的资料存储方面，主要依托于计算机技术以及数据库技术的应用，即通过运用相关技术手段实现对英语语言的加工、转换，从而将其收录到资料库中，方便英语语言学的应用，并为其研究发展提供了重要的资料支持和基础。

二、当前英语语料库研究的现状（一）英语语言研究更偏向于学科学习方面由于我国对于英语语言学科的研究较西方国家来说比较晚，其研究多针对于英语学科的学习，在其他领域中应用较少。

现阶段，英语语言的学习作为各校重点教学的工作，更加大了英语语料库在该方面的建设。

然而，在以英语为母语的国家中，除了对英语语言词汇等内容的研究，还注重对其文化的研究、挖掘。

我国在该领域上研究较少，导致英语语料库在研究中更偏向于英语学科的学习方面，从而不利于我国对整个英语体系的研究。

同时，英语语料库的建设也多以广大英语学习者为主要对象，为其提供学习上的便利，在一定程度上推动了其英语学科的学习。

（二）英语语料库研究多与英语考试相关在我国英语语料库研究过程中，研究人员多是高校科研人员以及专业的英语学科教师等，在壮大了研究人员队伍建设的同时，也在一定程度上影响了研究方向，从而使英语语料库在建设中更依赖于高校英语的发展。

基于小型语料库的高职校园新闻语类语步•研究背景和意义•文献综述•研究方法与数据来源•基于小型语料库的新闻语类语步分析•结论与展望目•参考文献录研究背景和意义研究背景当前高职校园新闻语类存在一些问题，如语言不规范、表达不准确等。

针对这些问题，建立基于小型语料库的校园新闻语类分析模型，有助于提高新闻报道的质量和准确性。

通过对校园新闻语类的分析，可以更好地了解学生群体的关注点和需求，为学校宣传和管理工作提供参考。

010203研究意义通过研究基于小型语料库的高职校园新闻语类语步，可以为相关领域的研究提供新的思路和方法，推动相关领域的发展。

文献综述新闻语类研究现状新闻语类研究起源于20世纪70年代，旨在探究新闻报道的结构和语言特征。

研究主要集中在英语和其他主流语言，对于中文新闻语类的研究相对较少。

新闻语类研究涉及多个学科领域，包括语言学、传播学、心理学等。

010302语步分析方法研究现状语步分析方法在中文新闻报道领域的应用较少，主要集中在英语和其他语言。

语步分析是一种基于篇章语言学的分析方法，用于探究文本的结构和语义关系。

语步分析有助于揭示新闻报道的内在逻辑和信息组织方式。

1研究问题与不足23针对中文高职校园新闻报道的语类研究尚不完善，缺乏系统性的研究框架和方法论。

目前的研究主要关注新闻报道的宏观结构和语言特征，而对于微观层面的语言现象和语义关系关注不足。

缺乏具有针对性的分析工具和方法，难以对中文高职校园新闻报道进行深入分析和解释。

研究方法与数据来源运用语料库语言学方法，对高职校园新闻文本进行定量和定性分析，提取语类结构，总结语步规律。

语料库语言学方法通过文本分析法，对选取的语料进行深文本分析法以实际的高职校园新闻文本为研究对实证研究法010203研究方法数据来源与选取标准数据预处理方法筛选分词词频统计文本标注基于小型语料库的新闻语类语步分析新闻语类识别方法基于规则的方法基于统计的方法深度学习方法语料预处理特征提取模型训练语步预测语步分析方法实验结果与分析准确率评估分析不同特征对分类结果的影响，优化特征选择和提取方法。

基于语料库的语言学研究引言：语料库是语言学研究中一种重要的数据源，它包含了大量的自然语言文本，可以用于分析语言的结构、语义和用法。

本文将探讨基于语料库的语言学研究的重要性和应用领域。

一、语料库的定义和构建语料库是指收集和整理的大规模文本数据集合，可以包括书籍、报纸、杂志、网络文本等。

构建语料库的过程包括数据收集、清洗和标注等步骤。

语料库的规模和多样性对于语言学研究的深入分析至关重要。

二、语料库在语言学研究中的应用1. 语言结构分析：通过语料库可以研究语言的句法结构、词汇组合和语法规则等。

研究者可以通过分析大规模语料库中的句子结构和词汇使用频率，揭示语言的普遍规律和变异现象。

2. 语义研究：语料库可以用于研究词义、语义关系和语义变化等。

通过分析语料库中的词汇用法和上下文关系，可以揭示词汇的多义性、词义演变和语义关联等现象。

3. 语用分析：语料库可以帮助研究者了解语言的使用情况和交际功能。

通过分析语料库中的对话和篇章结构，可以揭示语言的语用规则、语用推理和语用失误等现象。

4. 语言变异研究：语料库可以用于研究不同地区、社会群体和语言风格之间的语言变异。

通过比较不同语料库中的语言使用情况，可以揭示语言变异的原因和影响因素。

5. 语言教育和翻译：语料库可以为语言教育和翻译提供实证依据。

通过分析语料库中的典型语言用法和翻译实例，可以帮助学习者理解语言规则和提高翻译质量。

三、语料库研究的挑战和发展方向1. 数据质量和标注准确性：语料库的质量和准确性对于研究结果的可靠性至关重要。

未经准确标注的语料库可能导致误导性的分析结果，因此需要加强数据质量控制和标注准确性的监测。

2. 多语言和跨语言研究：随着全球化的发展，多语言和跨语言研究变得越来越重要。

构建多语言语料库和开展跨语言比较研究，可以揭示不同语言之间的共性和差异。

3. 语料库技术的创新应用：随着人工智能和自然语言处理技术的不断发展，语料库研究也面临着新的机遇和挑战。

基于语料库的研究范式是一种以语料库为基础，通过对大量真实语言数据的分析和处理来研究语言现象、语言使用和语言变化的方法。

这种范式通常包括以下几个步骤：
1. 语料库建设：收集大量的语言数据，并建立语料库。

这些数据可以来自不同的来源，如文学作品、新闻媒体、社交媒体等。

2. 语料处理：对语料库中的数据进行预处理，包括文本清洗、分词、词性标注等。

3. 语料分析：使用各种统计和分析方法来处理语料库中的数据。

这可能包括频率分析、关键词提取、主题建模等。

4. 结论得出：根据语料分析的结果，得出关于语言现象、语言使用和语言变化的结论。

这些结论可以为语言学、文学、文化等领域的研究提供有益的启示和证据。

基于语料库的研究范式具有以下优点：
1. 大量的语言数据支持：语料库可以包含大量的真实语言数据，使得研究者可以对语言现象进行深入的研究和分析。

2. 定量与定性相结合：基于语料库的研究范式可以将定性和定量的方法相结合，从而更全面地了解语言现象的本质和规律。

3. 跨学科性：基于语料库的研究范式可以应用于多个学科领域，如语言学、文学、文化学等，使得不同学科之间的交流和合作更加便捷。

总之，基于语料库的研究范式是一种重要的语言研究方法，可以帮助我们更好地了解语言的本质和规律，进一步拓展和丰富世界
文化多样性。

基于视频语料库的日语语音学习研究随着科技的不断发展，人们对语言学习的需求也在不断增长。

尤其是对于日语这样一门备受关注的语言来说，越来越多的人希望能够通过更加有效的方式来学习和掌握它的语音。

基于视频语料库的日语语音学习研究成为了一个备受关注的领域。

通过收集整理大量的视频语料，结合现代的语音学习方法，可以帮助学习者更加迅速地掌握日语的语音特点，并提高自己的发音能力。

视频语料库是指通过收集和整理大量的视频资料，包括日常生活中的对话、新闻报道、电视节目等，然后对这些视频进行语音分析，将其中的语音数据提取出来，构建成一个大型的语音数据集合。

这个语音数据集合可以包括各种各样的语音材料，从初级到高级的语音内容都可以涵盖其中。

这种视频语料库的建立，为语音学习提供了更加多样化和丰富的学习内容，使学习者能够更加直观地感受到语音的发音特点，从而更加快速地学会正确的发音。

基于视频语料库的日语语音学习研究，主要包括以下几个方面的内容：1. 语音数据的收集和整理。

这一步骤是非常关键的，需要收集大量的日语语音素材，包括日常生活中的对话、新闻报道、电视节目等各种语音内容。

然后对这些语音数据进行整理和标注，提取其中的发音特点和语音规律。

2. 语音分析和处理。

这一步骤是对语音数据进行分析和处理，通过现代的语音处理技术，提取其中的语音特征，分析语音的频谱、音调、语速等信息，为学习者提供更加直观和准确的语音信息。

3. 语音学习工具的开发。

基于视频语料库的日语语音学习研究，还需要开发相应的语音学习工具，包括语音学习软件、语音学习APP等，通过这些工具，学习者可以直接利用视频语料库中的语音数据进行学习，提高自己的发音和听力能力。

1. 数据的质量和准确性。

视频语料库中的语音数据需要经过严格的筛选和处理，保证其中的语音内容质量和准确性，避免学习者因为不准确的语音数据而学习错误的发音。

2. 学习者的个性化需求。

不同的学习者可能在日语语音学习中有不同的需求，有些人可能更加关注日常用语的发音，而有些人可能更加关注专业领域的发音。

基于语料库的自然语言处理技术研究随着人工智能技术的发展，自然语言处理逐渐成为人工智能领域的热门研究方向之一。

自然语言处理技术是一种能够让计算机读懂、理解人类语言的技术，涉及到语音识别、语音合成、文本分类、机器翻译等多项技术。

其中，基于语料库的自然语言处理技术是自然语言处理技术中一个非常重要的分支。

本文将从以下几个方面对基于语料库的自然语言处理技术进行研究，包括概念、方法以及应用等方面。

一、基于语料库的自然语言处理技术概述基于语料库的自然语言处理技术是指，根据文本语料库中的统计规律和概率模型等方法对文本进行处理、分析和计算，以达到文本理解的目的。

该技术涵盖了很多自然语言处理的子领域，例如词法分析、句法分析、语义分析等。

二、基于语料库的自然语言处理技术方法基于语料库的自然语言处理技术主要有以下三个基本方法：1. 文本预处理文本预处理是指对原始文本进行基本处理，以便进行下一步的分析。

包括去掉标点符号、停用词等，以及进行分词操作和词性标注等。

2. 构建模型构建模型是指利用文本分类、聚类等方法建立模型，以对大规模文本进行处理。

一些常用的模型包括朴素贝叶斯模型、词袋模型、主题模型等。

3. 应用技术应用技术是指依据特定领域需求，采用不同的技术对文本进行处理。

例如，在机器翻译领域，可以使用神经网络模型等技术进行翻译。

三、基于语料库的自然语言处理技术应用基于语料库的自然语言处理技术在各个领域都有广泛的应用。

1. 机器翻译机器翻译是指利用计算机技术将一种自然语言文本自动翻译成另一种自然语言文本的过程。

它可以通过对多语言语料库的分析，提高翻译的准确度和效率。

2. 智能客服智能客服是指利用人工智能技术，使机器人能够像人类一样进行对话，并较好地解决用户的问题。

其中，基于语料库的自然语言处理技术在智能客服系统中发挥重要作用，依据用户的常见问题和回答建立模型，提供自动化的解决方案。

3. 新闻自动摘要基于语料库的自然语言处理技术还可以用于提取新闻文本中的重要信息，生成一篇简明扼要的新闻摘要，使人们能够更快地浏览和理解新闻。