摘要 語(yǔ)料庫(kù)對(duì)詞典學(xué)的價(jià)值已得到辭書界的普遍認(rèn)可，但傳統(tǒng)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)由于缺乏必要的標(biāo)注，與詞典微觀結(jié)構(gòu)項(xiàng)之間的相關(guān)性不足，這使得它對(duì)詞典學(xué)研究和詞典編纂的貢獻(xiàn)受到很大的制約。文章從詞匯知識(shí)庫(kù)和數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)特點(diǎn)入手，探討它與詞典學(xué)的相關(guān)性及其在規(guī)模、速度和信息量等方面的局限；最后以COCA為例，從語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注、語(yǔ)料庫(kù)的索引、語(yǔ)料的智能化檢索和顯示等方面探討語(yǔ)料庫(kù)的數(shù)據(jù)化特征及其詞典學(xué)意義。

關(guān)鍵詞 詞匯知識(shí)庫(kù) 詞匯數(shù)據(jù)庫(kù) 語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)化 語(yǔ)料庫(kù)與詞典編纂

在語(yǔ)料庫(kù)發(fā)展的初期，人們對(duì)語(yǔ)料的評(píng)價(jià)和期望都十分高，似乎有了語(yǔ)料庫(kù)，詞典的一切問(wèn)題都解決了：釋義和義項(xiàng)劃分有了依據(jù)、例證的采集可以變得輕松、詞典的編纂效率可以大大提高等等。人們的主要精力是要把語(yǔ)料庫(kù)做大，覺(jué)得大到一定程度就可以覆蓋和解決詞典編纂的一切語(yǔ)言問(wèn)題了。所以，語(yǔ)料庫(kù)迅速?gòu)陌偃f(wàn)級(jí)到千萬(wàn)級(jí)，最后柯林斯的“Bank of English”在20世紀(jì)80年代就達(dá)到空前的近5億詞。這時(shí)，詞典編纂者突然發(fā)現(xiàn)，在使用這些大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)時(shí)，隨便輸入一個(gè)詞查詢就會(huì)產(chǎn)生成千上萬(wàn)的索引行，顯示界面會(huì)把這個(gè)詞的各種用法實(shí)例都一股腦呈現(xiàn)出來(lái)。面對(duì)海量語(yǔ)料，詞典編纂者往往無(wú)從下手，只能逐條瀏覽；這會(huì)大大增加其工作量，影響詞典編纂的進(jìn)度。因此，西方語(yǔ)言學(xué)家和詞典學(xué)家早在20世紀(jì)七八十年代就開(kāi)始了語(yǔ)料的數(shù)據(jù)化加工，取得了一系列的成果。下面就語(yǔ)料數(shù)據(jù)化及其詞典學(xué)意義做一探討。

一、詞匯知識(shí)庫(kù)的建設(shè)

詞匯知識(shí)庫(kù)（knowledge base）是為了特定目的，根據(jù)一定應(yīng)用領(lǐng)域的要求、背景特征、屬性特征和使用特征等構(gòu)建的模塊化的語(yǔ)言知識(shí)集合，系統(tǒng)地滿足用戶某方面的知識(shí)需求。自20世紀(jì)70年代開(kāi)始，美國(guó)學(xué)者就開(kāi)始設(shè)想建立能進(jìn)行自動(dòng)語(yǔ)義描述的大規(guī)模詞庫(kù)，并在20世紀(jì)80年代中期付諸實(shí)踐，我國(guó)的專家在20世紀(jì)90年代以后也進(jìn)行了這方面的嘗試?，F(xiàn)在，為人熟知的詞庫(kù)有詞網(wǎng)（WordNet）、 智網(wǎng)（MindNet）、框架網(wǎng)（FrameNet）、動(dòng)詞網(wǎng)（VerbNet）、命題庫(kù)（PropBank），以及國(guó)內(nèi)的知網(wǎng)（HowNet）和綜合知識(shí)庫(kù)（CLKB）等，分別用于句法分析、語(yǔ)義分析和自然語(yǔ)言處理或理解等，當(dāng)然也可以用于詞典學(xué)研究和詞典編纂。

這些詞庫(kù)的建設(shè)并沒(méi)有受當(dāng)時(shí)主流語(yǔ)言學(xué)重語(yǔ)言能力（competence）輕語(yǔ)言應(yīng)用（performance）學(xué)術(shù)思潮的影響，而是從語(yǔ)言實(shí)例（語(yǔ)料）入手，通過(guò)自下而上的方式對(duì)語(yǔ)言的屬性進(jìn)行描寫，如句法模式、題元角色、概念結(jié)構(gòu)等語(yǔ)言規(guī)則和語(yǔ)義關(guān)系等。譬如，詞網(wǎng)使用同義詞集合（synsets）來(lái)表征詞匯概念，在詞的形式和意義之間建立起映射關(guān)系，把名詞、動(dòng)詞、形容詞和副詞歸入認(rèn)知同義集合（sets of cognitive synonyms），每一集合表示一個(gè)不同的概念；同義集合之間通過(guò)概念—語(yǔ)義和詞匯系統(tǒng)關(guān)系相互聯(lián)系起來(lái)（Miller 1990；Lin Dekang 1998）。智網(wǎng)利用微軟的一個(gè)廣域自然語(yǔ)言分析器（broadcoverage parser）自動(dòng)分析詞典釋義和例證文本而獲得詞匯語(yǔ)言知識(shí)，涉及24種關(guān)系，包括共同施事、擁有者、深層賓語(yǔ)、深層主語(yǔ)、領(lǐng)域、材料、來(lái)源、目標(biāo)、原因、意圖、方式、方法、同義等（Richardson et al. 1998）。框架網(wǎng)是基于Fillmore框架語(yǔ)義學(xué)、借助詞典釋義和語(yǔ)料建成的知識(shí)庫(kù)，它利用“框架”和框架元素來(lái)解釋詞的結(jié)構(gòu)模式和語(yǔ)義角色，表征詞匯之間的共現(xiàn)特征和相互關(guān)系，語(yǔ)義結(jié)構(gòu)就蘊(yùn)涵在這種關(guān)系中。有了這些語(yǔ)言資源，研究者就可以設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建語(yǔ)義角色標(biāo)簽的自動(dòng)標(biāo)注系統(tǒng)，從而實(shí)現(xiàn)句子語(yǔ)義結(jié)構(gòu)的自動(dòng)識(shí)別，為各類精細(xì)的語(yǔ)言工程應(yīng)用服務(wù)（Fillmore et al. 2001；Fillmore 2003；Ruppenhofer et al. 2010 ）。這些詞庫(kù)對(duì)于認(rèn)知詞典用戶的內(nèi)在知識(shí)結(jié)構(gòu)、按用戶的知識(shí)特點(diǎn)設(shè)置微觀結(jié)構(gòu)信息項(xiàng)及其組織方式有很好的借鑒作用，它們并不是為詞典編纂而建的，能直接用于詞典編纂的詞匯信息并不多。因此，一些語(yǔ)言學(xué)家和詞典學(xué)家嘗試建立能用于詞典編纂的通用詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)。

二、詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)

詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)（database）指的是把從語(yǔ)言實(shí)例（語(yǔ)料庫(kù)）中提取的詞匯語(yǔ)言屬性，如形態(tài)、句法、搭配、語(yǔ)義和用法等各種基本信息按一定格式以多元子集的方式儲(chǔ)存在一起，以滿足用戶對(duì)共享詞匯語(yǔ)言數(shù)據(jù)的需求。數(shù)據(jù)庫(kù)一般是由字段（field）、記錄（record）和文件（file）構(gòu)成。在庫(kù)中，人們把字段定義為能反映詞目某一語(yǔ)言特征的簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)項(xiàng)，記錄是能反映詞目某一類語(yǔ)言屬性的、有特定指向或歸宿的復(fù)雜數(shù)據(jù)項(xiàng)，而文件則是某一類詞典微觀數(shù)據(jù)項(xiàng)的集合。這樣，單一詞目（lemma）的拼寫、讀音、詞類、屈折變化、句法、搭配、釋義、例證，以及與其他詞項(xiàng)的各種關(guān)聯(lián)或關(guān)系以及多媒體信息都可以字段和記錄等形式存儲(chǔ)在庫(kù)中，以便在詞典編纂時(shí)按需調(diào)取。為了詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)，西方詞典學(xué)家構(gòu)建了語(yǔ)料庫(kù)模式分析（Corpus Pattern Analysis，以下簡(jiǎn)稱CPA）理論（Hanks & Pustejovsky 2005；Hanks 2010）及語(yǔ)料索引和數(shù)據(jù)提取工具——詞匯速描引擎（Word Sketch Engine）（Kilgarriff & Tugwell 2001；Kilgarriff et al. 2014）。前者以“常態(tài)與拓展”（Norms and Exploitations）（Hanks 1994，2013）理論為基礎(chǔ)構(gòu)建了語(yǔ)料模式分析的原則和方法，主要是通過(guò)語(yǔ)料分析提取語(yǔ)詞使用的橫聚合原型模式；后者是模式分析中的語(yǔ)料索引和有效數(shù)據(jù)的提取工具。

CPA理論認(rèn)為，名詞和動(dòng)詞的模式是不同的，名詞的模式隱含在語(yǔ)料庫(kù)中的一些反復(fù)使用的“經(jīng)典”語(yǔ)句的共現(xiàn)結(jié)構(gòu)中，而動(dòng)詞的模式不但要看其基本論元結(jié)構(gòu)或配價(jià)結(jié)構(gòu)，還要看其次配價(jià)特征（subvalency features），即一個(gè)語(yǔ)義角色有無(wú)其他修飾成分。譬如，“take place”與“take his place”的意思顯然是不一樣的。這就需要有特定的算法統(tǒng)計(jì)和分析它們的相關(guān)性，還需要人工干預(yù)來(lái)區(qū)別習(xí)語(yǔ)性搭配和一般搭配的語(yǔ)義特點(diǎn)。顯然，CPA不是解釋孤立的單詞意義，而是解釋語(yǔ)詞與原型構(gòu)式或句型模式（pattern）相關(guān)的意義，而且最近的標(biāo)注方式和成分凸顯與最初的方案相比有了很大的改進(jìn)。譬如動(dòng)詞“grind”條目（見(jiàn)圖1）共有13個(gè)模式和語(yǔ)義結(jié)構(gòu)（包括短語(yǔ)和習(xí)語(yǔ)），241個(gè)用法實(shí)例，其重點(diǎn)是揭示動(dòng)詞事件行為參與者，并以論元結(jié)構(gòu)和配價(jià)結(jié)構(gòu)的形式表征出來(lái)。如施動(dòng)者為“Device/設(shè)備或Human/人”：Device=Mill/磨房，且由“Human”操作來(lái)磨碎“Stuff/東西”；受事“Stuff/東西”= “Grain/糧食或Coffee Beans/咖啡豆或Raw Material/原材料”；方式是“Slowly/慢慢地；Systematically/有條理地；between a stationary stone and a rotating stone，or in some other similar device在固定和轉(zhuǎn)動(dòng)的石頭之間，或同類設(shè)備中”；成事為“Food/食物= Flour/面粉、Coffee/咖啡，或Stuff/東西 = Cement/水泥”。注意，數(shù)據(jù)庫(kù)把語(yǔ)義作為一種“隱含”（implicature）潛值來(lái)表達(dá)，即“如果某設(shè)備或某人Grinds某東西或食品，就是該人操作磨房把糧食、咖啡豆或原材料在固定與轉(zhuǎn)動(dòng)的石頭之間慢而漸進(jìn)地磨碎”。這樣，通過(guò)論元結(jié)構(gòu)把被釋義詞的句法、語(yǔ)義和使用搭配成分都在一個(gè)平臺(tái)上表征出來(lái)，既有釋義的抽象性、原型性，又有語(yǔ)用的具體性，加上200多個(gè)各種用法實(shí)例把被釋義詞的語(yǔ)義潛勢(shì)系統(tǒng)地表征出來(lái)，這為語(yǔ)言學(xué)習(xí)或教學(xué)，以及詞典編纂者提供了很好的、可靠的建設(shè)性參考信息。

該數(shù)據(jù)庫(kù)擬對(duì)5602個(gè)動(dòng)詞進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，截至2015年5月，已經(jīng)處理1275個(gè)，正在處理的有384個(gè)[1]。因此，目前的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值還很有限。

另一詞匯數(shù)據(jù)庫(kù)是由英國(guó)詞典學(xué)培訓(xùn)公司（Lexicography MasterClass Ltd）創(chuàng)建的DANTE數(shù)據(jù)庫(kù)，其設(shè)計(jì)目的就是為詞典編纂和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)（包括計(jì)算機(jī)詞庫(kù)）研究而服務(wù)。該數(shù)據(jù)庫(kù)收錄了9.45萬(wàn)個(gè)詞和短語(yǔ)，對(duì)詞的義項(xiàng)劃分和語(yǔ)言屬性描寫都很細(xì)致，包含40個(gè)數(shù)據(jù)類型，以及詞目類型、拼寫變體、屈折變化、句法模式、搭配結(jié)構(gòu)、翻譯對(duì)等詞、語(yǔ)用說(shuō)明、語(yǔ)法說(shuō)明和功能說(shuō)明等內(nèi)容，并配有豐富的例證，對(duì)詞典編纂有很好的參考作用。相關(guān)的信息結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)已另文發(fā)表（章宜華 2012），這里不再贅述。

三、語(yǔ)料庫(kù)數(shù)據(jù)化開(kāi)發(fā)

雖然數(shù)據(jù)庫(kù)目的性和實(shí)用性更強(qiáng)，但需要大量人力物力的投入，發(fā)展比較緩慢。針對(duì)這種情況，西方語(yǔ)言學(xué)者就開(kāi)始直接對(duì)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行深加工處理，把語(yǔ)料庫(kù)的建設(shè)從追求量的擴(kuò)充向語(yǔ)料數(shù)據(jù)化方向轉(zhuǎn)化，即利用標(biāo)注、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和計(jì)算機(jī)自動(dòng)運(yùn)算的方法對(duì)無(wú)序的語(yǔ)料索引行進(jìn)行梳理、統(tǒng)計(jì)、分類、歸納，按用戶需求有針對(duì)性地呈現(xiàn)各種典型的詞匯數(shù)據(jù)。美國(guó)當(dāng)代英語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)（Corpus of Contemporary American English，以下簡(jiǎn)稱COCA）[2]就是一個(gè)典型的代表。

COCA由美國(guó)楊百翰大學(xué)（Brigham Young University）的Mark Davies教授主持開(kāi)發(fā)，語(yǔ)料規(guī)模達(dá)4.5億詞，是美國(guó)目前最新的當(dāng)代英語(yǔ)平衡語(yǔ)料庫(kù)。自2008年2月20日在互聯(lián)網(wǎng)上正式推出以來(lái)，每年都要至少做兩次語(yǔ)料更新。語(yǔ)料庫(kù)的數(shù)據(jù)化主要體現(xiàn)在將雜亂無(wú)序的語(yǔ)料變得有條有序，能根據(jù)用戶的需要提供相對(duì)準(zhǔn)確的詞匯語(yǔ)言數(shù)據(jù)，其關(guān)鍵就是“智能化”索引，而索引的基礎(chǔ)是對(duì)語(yǔ)料的標(biāo)注和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)的支持。下面就從這幾個(gè)方面談?wù)凜OCA數(shù)據(jù)化的功能特征。

1.語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注

詞典編纂者最想從語(yǔ)料庫(kù)中獲取的信息大多是語(yǔ)詞的各種語(yǔ)言屬性，包括形態(tài)、詞類、句法模式、搭配成分、語(yǔ)義表征和使用語(yǔ)境等，因此需要對(duì)庫(kù)內(nèi)的各種用詞進(jìn)行標(biāo)注。COCA在 SWECCL詞類賦碼的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了150多種標(biāo)簽，對(duì)全部4.5億語(yǔ)料進(jìn)行了逐條標(biāo)注。譬如，連詞類7個(gè)，如CC（并列連詞）、CS（從屬連詞）、CCB（轉(zhuǎn)折并列連詞）等；形容詞4個(gè)，如JJ（普通形容詞）、JJR（形容詞一般比較級(jí)）、JJT（形容詞一般最高級(jí)）、JK（連接形容詞）；限定詞類13個(gè)，如DA（前置或后置限定詞）、DA1（后限定詞單詞形式）、DAR（后限定詞比較形式）等；名詞類22個(gè)，NN（普通名詞）、ND1（方向性單數(shù)名詞）、NN1（單數(shù)普通名詞）、NN2（復(fù)數(shù)普通名詞）、NNL1（單數(shù)方位名詞）等；NNO（數(shù)量詞）、NNT1（單數(shù)時(shí)間名詞）、NNU（度量單位詞）等；動(dòng)詞31個(gè)，如VB0（動(dòng)詞原形）、VDD（動(dòng)詞過(guò)去式）、VBM（系動(dòng)詞）、VBG（現(xiàn)在分詞）、VBN（過(guò)去分詞）等；代詞19個(gè)，如PN（不定代詞）、PNQO（賓格WH代詞）、PNQS（主格WH代詞）和PNX1（反身不定代詞）等。其他還有副詞、介詞、冠詞、程式（FO）、未分類詞（FU）和外來(lái)詞（FW）等。

除詞類外，COCA還對(duì)所有語(yǔ)料做了詞匯語(yǔ)域和時(shí)間分布的標(biāo)注，因?yàn)檎Z(yǔ)詞的意義和用法與語(yǔ)域以及時(shí)間有著密切關(guān)系。語(yǔ)域維度分為口語(yǔ)、小說(shuō)、流行雜志、報(bào)紙和學(xué)術(shù)期刊五大類型，語(yǔ)料按這五個(gè)類型基本呈均勻平衡分布；時(shí)間維度分為：1990—1994、1995—1999、2000—2004、2005—2009、2010—2012等五個(gè)時(shí)段，用戶可以從這兩個(gè)維度查詢?nèi)魏我粋€(gè)詞的分布頻率。為了語(yǔ)詞的形態(tài)變體和同義詞查詢，庫(kù)內(nèi)還配置了詞的屈折變化和同義詞數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.語(yǔ)料庫(kù)的索引

COCA根據(jù)標(biāo)注和用戶的查詢需要設(shè)計(jì)出一套索引句法（Search Syntax）來(lái)滿足“智能”檢索的需要。主要分以下幾類：[pos]（精確詞類[vvg]）、[pos*]（各種詞類[v*]）、[lemma]（原型詞形態(tài)變體[speak]）、[=word]（同義詞）、word|word（兩詞比較）、*xx（以某前綴開(kāi)頭的詞）、x？xx（含某字母的詞）、x？xx*（含某字母+某詞綴的詞）、

word（某詞前成分，若要限定詞類則可加詞類標(biāo)簽，如[nn*]）等。利用上述句法成分和詞類標(biāo)簽可以組合成各種復(fù)雜的索引句法結(jié)構(gòu)，以便詞典編纂者準(zhǔn)確查找所需的各種信息。

3.語(yǔ)料的智能化檢索和顯示

這里說(shuō)的“智能”并不是說(shuō)它具有抽象思維和隨機(jī)應(yīng)變的能力，而是指檢索系統(tǒng)通過(guò)識(shí)別語(yǔ)料庫(kù)中的標(biāo)注代碼，按特定的索引句法提取語(yǔ)料數(shù)據(jù)。這樣，用戶便可以根據(jù)自己的查詢需要，按一定句法規(guī)則來(lái)組織“檢索模式”，語(yǔ)料庫(kù)便可以比較準(zhǔn)確地調(diào)出他們所需的各類信息。值得一提的是，即使是無(wú)限制的普通檢索，COCA也能做不同的結(jié)構(gòu)和句法/搭配成分分類顯示，如相同結(jié)構(gòu)的例句放在一起，各種句法成分用不同顏色顯示：名詞為藍(lán)色、動(dòng)詞為紫色、形容詞為綠色、副詞為棕色、代詞為灰色、介詞為黃色。這樣，可以使用戶對(duì)所顯示內(nèi)容一目了然。（見(jiàn)圖2）

四、語(yǔ)料數(shù)據(jù)化的詞典學(xué)意義

語(yǔ)料庫(kù)能輔助詞典編纂是辭書界的一個(gè)共識(shí)，它對(duì)詞典學(xué)的理論研究和實(shí)踐都具有重要意義，具體的作用體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：選詞立目（詞頻）、義項(xiàng)劃分、詞典釋義、句法模式提取、例證配置、語(yǔ)法注釋、語(yǔ)用或用法注釋、同義詞語(yǔ)義與使用對(duì)比等。（參見(jiàn)章宜華 2013：173—176）然而，傳統(tǒng)的語(yǔ)料庫(kù)會(huì)把各種信息混雜在一塊，人工識(shí)別比較困難，而數(shù)據(jù)化語(yǔ)料庫(kù)可以按特定義項(xiàng)、特定詞類或形態(tài)、特定結(jié)構(gòu)或分布來(lái)提供信息。

1.特定單詞或范疇詞的查詢

查詢一般單詞或連續(xù)的固定短語(yǔ)，可直接輸入所要查找的字符串，如輸入“child， children； give up， take measure； Actions speak louder than words.”等，就可以精確查到僅包含這些單位的句子。如果要查包含某些字母的一類詞就需用通配符“*”，如具有某種前綴、后綴、中綴或詞根的語(yǔ)詞：輸入“dis*， un*， anti*”等就能查找到所有以它們?yōu)榍熬Y的詞，輸入“*ness， *tion， *ly”能查到以它們?yōu)楹缶Y的詞。同理，查詞根就需要把通配符放在詞頭與詞尾之間，如輸入“dis*ly”能查到所有以“dis”開(kāi)頭、以“l(fā)y”結(jié)尾的詞的詞根；要查以特定詞為基礎(chǔ)的復(fù)合詞或變體，則需把通配符放在該詞的前后，如輸入“*speak*”會(huì)顯示出“speak， speaks， speaking， speaker， speakeasy， speakerphone”等。

如果想用一個(gè)檢索單位查得某詞的所有屈折變化形式，就要使用特定的“索引句法”及句法代碼。譬如，輸入“[ speak ].[ v* ]”會(huì)顯示出“speak， speaks， speaking， spoke， spoken”；如果要單獨(dú)查其過(guò)去式和過(guò)去/現(xiàn)在分詞形式則需在動(dòng)詞后加上相應(yīng)的標(biāo)簽：[speak].[vvd]/[vvn]/[vvg]。此外，英語(yǔ)還有很多兼類詞，如track （v/n）， lower （v/adj），own （adj/v/pron）， left/right （adj/n/v）等，若要查其特定詞類則需在單詞后邊加上詞類標(biāo)簽，如“l(fā)eft”名詞、形容詞和動(dòng)詞對(duì)應(yīng)的索引句法是：left.[n*]、left.[j*]和left.[v*]；同理，若想?yún)^(qū)分相同詞尾的不同詞類，則需要與詞類標(biāo)簽組成特定的索引句法，如以“l(fā)y”結(jié)尾的大多是副詞，若輸入“*ly.[j*]”就可以查到全部以“l(fā)y”結(jié)尾的形容詞，如排在前面的有“only， early， likely， daily， holy， friendly， elderly， lovely”等?？梢?jiàn)，用索引句法的方式可以限定檢索詞的特定詞類、次語(yǔ)類和形態(tài)，可以做到精確查詢，大大減少詞典編纂者的工作量。

2.詞匯搭配與句型模式的查詢

搭配和句型模式一直是外語(yǔ)學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)詞典最為關(guān)注的語(yǔ)言現(xiàn)象之一，同時(shí)也是難點(diǎn)之一，因?yàn)槠胀ㄕZ(yǔ)料庫(kù)（如BNC）無(wú)法提供這類信息的查詢，即使是利用“詞匯速描”等索引工具也無(wú)法按用戶的需求準(zhǔn)確查詢。COCA的數(shù)據(jù)化處理就比較好地解決了這一問(wèn)題。

搭配和句型結(jié)構(gòu)都涉及多個(gè)詞的共現(xiàn)，而這些共現(xiàn)關(guān)系的檢索就比單一語(yǔ)言單位更復(fù)雜一些，也更能體現(xiàn)語(yǔ)料庫(kù)的數(shù)據(jù)化特點(diǎn)。查兩詞的簡(jiǎn)單搭配可直接在單詞前/后空格加“*”，若要限定搭配的詞類則要在單詞后加詞類標(biāo)簽“[n*]、[j*]和[v*]”等；譬如，查“l(fā)eft”作為動(dòng)詞與副詞的搭配情況，可在詞串框中輸入“*left.[v*]”，在搭配框中輸入[r*]就可以得到“clockwise， abruptly， voluntarily， hurriedly， carelessly， purposely”等；而反過(guò)來(lái)也可以通過(guò)詞類標(biāo)簽鎖定被搭配詞的詞類，如用“pretty [nn*]”可查該詞作為形容詞與名詞或動(dòng)詞搭配的情況，如“pretty girl/woman/face/picture”等；用“pretty [vv*]”可以查“pretty”作為副詞與動(dòng)詞搭配的情況，如“pretty well， pretty much”等。

若要查找某一詞類（如動(dòng)詞）+任何詞與特定詞（如argument）的搭配，可輸入“[V*] * [argument]”，就可以得到與“argument”搭配的動(dòng)詞，如“make， reject， accept， hear， understand， win， support， lost， defend， strengthen， build”等，詞典編纂者可以從這些搭配中抽象出該詞的部分隱喻用法，如“argument is a war/battle （win， lost， defend， make）”，“argument is an idea （hear， understand， accept， reject， support）”，“argument is an architecture （build， strengthen）”等，這對(duì)促進(jìn)學(xué)習(xí)者的識(shí)解和記憶有重要意義。

句法模式是反映特定語(yǔ)詞用法的最有效手段之一，但其查詢遠(yuǎn)比搭配復(fù)雜，因?yàn)樗鼈兩婕暗某煞直容^多，且組配結(jié)構(gòu)復(fù)雜，如“permit sb/sth to do， prevent sb/sth from， provide sb with/for， put sb/sth through to sb， nod to/at sb to do sth”等，中間的插入成分是不固定的，而且往往有多種選擇，查找合乎這類句型需求的例句是詞典編寫中的棘手問(wèn)題，運(yùn)用傳統(tǒng)語(yǔ)料庫(kù)編纂者只能在海量的語(yǔ)料索引行中逐條尋找，耗時(shí)又費(fèi)力，而COCA的索引句法可讓人輕松地找到相應(yīng)結(jié)構(gòu)的例句，節(jié)省很多時(shí)間，可大大提升詞典編纂的速度和質(zhì)量。如輸入“[permit] * to [v*]”便可查到“permit them/us/him/it/individuals/Anna/students/busine

ss... to be/have/take/do/make/play/happen/see...”等與所需句型一致的例句；輸入“[provide] * with|for”可查到含“provide them/us/you/students/people/teachers with”和“provide opportunity/support/incentives/security/care/food/funds/evidence/guidance/service/benefits/training for”句型的例句。

此外，若想查找特定結(jié)構(gòu)的不同用詞或特定語(yǔ)詞的句法功能，也可以運(yùn)用相應(yīng)的索引句法來(lái)解決。譬如，想了解哪些詞可以用在“to be or not to be”結(jié)構(gòu)中，可以輸入“to [v*] or not to [v*]”，結(jié)果得到“be， do， buy， tell， see， engage， play， sell”等幾個(gè)較常見(jiàn)的動(dòng)詞；若想查找某一動(dòng)詞接任一詞+into 后接動(dòng)詞“-ing”形式構(gòu)成的動(dòng)結(jié)式結(jié)構(gòu)，了解“into”表達(dá)致使義的句法功能，可輸入“[vv*] * into [vvgk]”便可以查得“fool you/people into thinking， brought them into being， delude ourselves into thinking， talked him into going， trick people into thinking”等。這對(duì)于說(shuō)明“into”在動(dòng)結(jié)式中的作用、抽象出動(dòng)結(jié)式的句型特征，以及發(fā)現(xiàn)動(dòng)結(jié)式動(dòng)詞和用法都具有重要意義。

3.同義詞組與其搭配成分的對(duì)比查詢

同義詞之間的語(yǔ)義和用法差異也是外語(yǔ)學(xué)習(xí)和詞典編纂處理的一個(gè)難點(diǎn)，普通語(yǔ)料庫(kù)在這方面基本沒(méi)有作為。COCA數(shù)據(jù)化的一個(gè)重要特征就是同義詞組及其語(yǔ)域頻率分布查詢和各自搭配成分的相互比較。

對(duì)于同義詞，既可以查多義詞的所有意義，也可以查某一義項(xiàng)。譬如，輸入[=deliver]可查“deliver”的全部同義詞，結(jié)果為“give， bring， produce， free， provide， present， serve， send， save， produce， carry， release， supply， transfer， rescue， surrender， convey”等；如果要查該詞某一義項(xiàng)或分布結(jié)構(gòu)中的同義詞，則需要在后邊加特定搭配詞做語(yǔ)義限定，如用“[=deliver] the mail”可查得該動(dòng)詞作為“遞送”義時(shí)的同義動(dòng)詞，結(jié)果有“send， give， carry， bring”等，這些信息豐富、可靠，遠(yuǎn)勝過(guò)一些同義詞典，這對(duì)于同義辨析以及選擇最佳搭配詞都十分有效。

同義詞搭配比較查詢可用于一組同義詞的分布特征、搭配成分和使用頻率差異的對(duì)比研究，并以此來(lái)辨別它們細(xì)微的語(yǔ)義差異。對(duì)于同義詞分布特征的比較很簡(jiǎn)單，如選擇“COMPARE/比較”后在索引框中輸入“rent/hire”就能比較兩個(gè)詞的使用頻率，如果再選擇下方的“SHOW SECTIONS/顯示項(xiàng)”將會(huì)獲得這兩個(gè)詞在不同語(yǔ)域（口語(yǔ)、小說(shuō)、雜志、報(bào)紙和學(xué)術(shù)期刊）和不同時(shí)段的使用分布數(shù)據(jù)；如果在比較模式下選擇“COLLOCATES/搭配詞”（1～n詞）和“POS LIST/詞類表”中的相關(guān)選項(xiàng)（名詞、形容詞、副詞等），系統(tǒng)便會(huì)自動(dòng)比較兩個(gè)詞的特定搭配詞及其出現(xiàn)的詞頻。對(duì)于同一詞搭配的比較，需要特定的句法組合，如輸入“fast|quick|rapid [nn*]”就能查得這三個(gè)同義詞的不同名詞搭配成分：fast food/lane/track，rapid transit/growth/change，quick/look/break/question等，而且后邊還給出了它們的共現(xiàn)頻率。這種信息對(duì)于詞典編纂者和英語(yǔ)學(xué)習(xí)者都是十分有用的，因?yàn)橹袊?guó)的EFL學(xué)習(xí)者很容易用漢語(yǔ)的思維來(lái)理解英語(yǔ)（語(yǔ)言遷移），對(duì)那些對(duì)應(yīng)于同一漢語(yǔ)概念的同義詞往往難以區(qū)分，更會(huì)混淆這類詞的習(xí)慣搭配，如“提高”的對(duì)等詞有“improve， increase， enhance”，它們?cè)谡Z(yǔ)義上的差異以及與搭配詞之間的微妙關(guān)系常常讓中國(guó)EFL學(xué)習(xí)者茫然，難得要領(lǐng)，甚至張冠李戴。如果在COCA中輸入“improve|increase|enhance [nn*]”進(jìn)行對(duì)比檢索，用戶不但能得到各自的常用搭配詞，而且還可知道其搭配詞在這個(gè)結(jié)構(gòu)中的共現(xiàn)頻率：improve health （187）/education （183）/relations （174） /quality（151）；increase heat （212）/taxes （210）/production （184）/sales （104）；enhance performance （86）/learning （80）/understanding （42）/communication （37）等。

此外，如果詞典編纂者想對(duì)某一詞進(jìn)行同義辨析，但又不清楚該詞到底有多少同義詞以及搭配的用法差異時(shí)，也可以在COCA中得到解答。如輸入“[=cheat]. [v*] the [n*]”便可查得“cheat”做動(dòng)詞時(shí)其同義詞與“the+名詞”搭配的情況，最后的結(jié)果是：deceive the public/court， defraud the government/system， trick the eye/brain/enemy， bilk the taxpayers/area， con the people/airship等；然后再結(jié)合索引行實(shí)例的語(yǔ)義比較就可以輕松地完成這組同義詞的立目和辨析。

五、結(jié) 語(yǔ)

傳統(tǒng)的大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)雖然信息量豐富，但缺乏與詞典微觀數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)項(xiàng)相關(guān)的標(biāo)注，大多只具備提供簡(jiǎn)單索引行的檢索功能，詞典編纂者要想在海量語(yǔ)料中找到所需信息絕不是一件容易的事情，因此對(duì)詞典編纂的貢獻(xiàn)也是有限的。專門索引工具“詞匯速描引擎”的使用能較大地提升語(yǔ)料庫(kù)的使用效果，但它所提供的數(shù)據(jù)信息針對(duì)性不強(qiáng)，無(wú)法區(qū)分多義詞的義項(xiàng)，也無(wú)法進(jìn)行離合式句法結(jié)構(gòu)的檢索，更無(wú)法按用戶需求來(lái)提供詞匯語(yǔ)言數(shù)據(jù)。詞庫(kù)的建設(shè)發(fā)起比較早，對(duì)詞匯語(yǔ)言屬性的描述也比較詳盡，但它們都是為了某一目的或自然語(yǔ)言處理研究和應(yīng)用而設(shè)計(jì)的，對(duì)詞典學(xué)研究有很好的學(xué)術(shù)和參考價(jià)值，但由于其規(guī)模或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的限制，對(duì)詞典編纂的支持也有局限。COCA對(duì)詞匯語(yǔ)言屬性的精細(xì)標(biāo)注或數(shù)據(jù)化處理，建立了整套的索引句法和較為完善的智能化檢索系統(tǒng)，基本能滿足語(yǔ)言學(xué)習(xí)、辭書研究和編纂的各種需求。同時(shí)，該語(yǔ)料庫(kù)的建設(shè)使我們看到了國(guó)際語(yǔ)料數(shù)據(jù)化處理的發(fā)展趨勢(shì)，積極研究、開(kāi)發(fā)和應(yīng)用數(shù)據(jù)化語(yǔ)料庫(kù)，可以大大提升辭書研究和詞典編纂的效率和質(zhì)量。

附 注

[1]見(jiàn)http：∥nlp.fi.muni.cz/projekty/cpa。

[2]見(jiàn)http：∥corpus.byu.edu/coca。

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（廣東外語(yǔ)外貿(mào)大學(xué)詞典學(xué)研究中心 廣州 510420）

（責(zé)任編輯 李瀟瀟）