摘要：語塊提取是語塊理論研究和應(yīng)用研究的重要環(huán)節(jié)。然而，目前學(xué)界還缺乏語塊提取的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。語塊提取的基本方法各有利弊。本文通過自建大學(xué)英語口語測試語料庫，提出了結(jié)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(dǎo)。

關(guān)鍵詞：大學(xué)英語、口語語料、語塊、語塊識別

1.引言

語塊在二語習(xí)得和使用過程中的重要性得到廣泛認(rèn)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(tǒng)一界定，這導(dǎo)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(diǎn)是語言的本質(zhì)，嘗試明確切分會使得我們陷入對母語者知識本質(zhì)錯誤解讀的危險境地。”（轉(zhuǎn)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(yán)重的是，這種狀況不利于語塊的理論研究和習(xí)得研究，也不利于人們對不同研究進(jìn)行比較從中得出普遍性的結(jié)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(xué)維度，二是語料庫維度。（胡元江，2015）。主張短語學(xué)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(xué)方面往往憑借本族語者的直覺。比如，Nattinger 和DeCarrico（1992）等認(rèn)為it is X和there is/are/was/were X為語塊是有條件的，當(dāng)表明主張（assertion）時，而且是一種禮貌的表達(dá)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(dá)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(biāo)準(zhǔn)是提取頻點(diǎn)，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(jié)合這兩種方法使它們互相取長補(bǔ)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(xué)生下學(xué)期口語考試。講話內(nèi)容全程錄音，共得到受試的153份口語音頻。隨機(jī)抽取12份，再將音頻轉(zhuǎn)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(xué)）短語，是諾丁漢大學(xué)的Schmitt及其博士生Marninez（2012）共同開發(fā)的。通過Excel對比功能自動提取語塊;

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

3.結(jié)果與討論

3.1結(jié)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(jìn)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(zhǔn)確。如not only ，原因在于not only 在本研究語料只是出現(xiàn)在語塊not only...but also 之中，未見not only 被單獨(dú)使用的情形;再比如for good ，其是因?yàn)檎Z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(xiàn)的語塊;至于a good，則是由于機(jī)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(xué)習(xí)者頭腦中的語塊知識，因而對語塊語塊理論研究和應(yīng)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(shù)量多且有意義。人工識別語塊有以下幾個方面的優(yōu)勢。一是有利于彌補(bǔ)自動提取往往強(qiáng)調(diào)連續(xù)的語塊的弊端，從而將不連續(xù)的語塊也包括在內(nèi)。語塊應(yīng)該是連續(xù)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?yàn)榇钆渫驼Z言產(chǎn)出的主題高度相關(guān)，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(dāng)然，人工識別還可以發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)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(jù)語境，該學(xué)習(xí)者想表達(dá)的語塊并不是put up with ，而應(yīng)該是put forward。再以in weekend為例，戚炎等（2015）將其歸為“語內(nèi)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(tài)錯誤，這大概率是因?yàn)閷W(xué)習(xí)者的母語-漢語沒有形態(tài)變化。漢語和英語是類型學(xué)上的不同語言。這點(diǎn)同Wikorsson（2003）的發(fā)現(xiàn)一致，即語塊受母語影響較強(qiáng)。（轉(zhuǎn)引自王立非，2006）本研究中，中國二語學(xué)習(xí)者語塊錯誤中的“語內(nèi)錯誤”明顯多于“語外錯誤”。關(guān)于語塊錯誤的進(jìn)一步探討將另文展開。

當(dāng)然，語塊自動提取也有其優(yōu)點(diǎn)，由于語料分析是基于語言大數(shù)據(jù)，所以所提取的語塊往往更有代表性，當(dāng)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(qiáng)而受人詬病。此外，心理語言學(xué)認(rèn)為語塊既不是語法學(xué)家固定的，也不是根據(jù)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(xí)得/課堂學(xué)習(xí)）將學(xué)習(xí)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(zhuǎn)引自 王立非等，2006），也包括在內(nèi)。本研究中人工識別如此語塊9個，包括一些學(xué)習(xí)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(jié)

類似二語習(xí)得領(lǐng)域的其它研究熱點(diǎn)，語塊應(yīng)用研究的蓬勃發(fā)展（尤其是教學(xué)目的和使用特征）勢必帶來人們對語塊定義/知識的進(jìn)一步探索。語塊知識的深入研究離不開語言學(xué)、心理語言學(xué)和神經(jīng)語言學(xué)的協(xié)同工作。通過結(jié)合計算機(jī)和語料庫技術(shù)對語塊的自動提取和人工識別，本研究對大學(xué)生非英語專業(yè)理工類學(xué)生口語語料中語塊使用進(jìn)行定量分析。本研究倡導(dǎo)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。

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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(xué)，講師，研究方向：大學(xué)英語教育