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二、多维度分析法介绍 多维度分析法（简称MD）是一种量化的分析方法，它能够同时对多种语体中不同的语言参项（即“维度”）进行对比。通过对语言维度的考察，我们可以发现语体差异存在的方式，并归纳出这种语言的语体变异的总体模式。 在多维度分析法中，每个维度都代表了一组共现的语言特征，这些语言特征在某些语体中频繁地出现，而在其它语体中则十分罕见。多维度分析法就是在实证和量化的视角下，分析那些与语体变异相关的语言特征的共现模式。 1.语体变异的多维度分析 多维度分析的目的有两个，一是通过实证和量化分析，确定某种语言的语体变异的潜在维度；二是在这些维度所确定的语言范围内，对口语体与书面语体进行对比。 多维度分析中的核心概念是语言特征的共现。我们将不同的共现模式视为不同的潜在的变异维度，而每个维度中所共现的语言特征，都是通过量化的方法确定的。多维度分析法中的因子分析法，是适用于更大范围内确定共现语言特征集合的方法，它是以大规模文本语料库中语言特征的分布规律为依据的。 然而，量化的方法尚不足以支撑语体变异的多维度分析。多维度分析法是建立在这样一种基本假设的基础之上的，即语篇中的语言特征之所以能够共现，是因为它们具有共同的功能。因此，多维度分析法的最后一步与传统的语体分析相同，就是参照语体在情景上的差异，从功能的角度对那些通过量化的方法确定的语言模式做出解释。例如代词、直接疑问句和祈使句的共现，就是因为它们都与语言交际的互动性有关。 多维度分析法还要借助语料库，要在大规模语料库中，采用计算机程序来分析语言特征的分布情况，然后通过因子分析确定语料中频繁出现的一系列共现的语言特征。这是一种自下而上的分析方法。研究者无法预先知道哪些语言特征将会共现，或者哪些功能最重要。确切地说，研究者是在语料库的基础上，采用实证和量化分析的方法，找出语体的语言特征的共现模式和变异模式，然后，再从功能的角度对这些模式加以解释。 2.多维度分析法概览 多维度分析包括以下六个步骤： 第一步：在前人研究和分析的基础上设计语料库，并收集合适的语料；说明每种语体的情景特点。 第二步：确定所要分析的一系列语言特征。 第三步：开发用于自动分析语法的计算机程序；对语料库中的所有语篇进行分析，计算出每个语言特征在语篇中出现的频率。 第四步：采用因子分析法，通过频率统计来确定、分析语言特征的共现模式。 第五步：计算每个语篇的维度分值；每种语体的平均维度分值将用于对比和分析语体在语言上的异同。 第六步：从功能的角度，对用因子分析法归纳出的“因子”或维度进行解释。 在因子分析中，大量的原始变项（即语言特征）被简化为一系列小规模的、可推导的潜在变项，即因子或变异的“维度”。每一个因子代表一组在语篇中具有共现倾向的语言特征。 在确定了维度之后，我们就可以对语篇中每个维度进行计算和量化分析，求得维度分值（dimension score）。这些维度分值使得我们能够在多维度空间中，对比各种语体的异同。 下面我们将以美国高校校园口语体和书面语体为例，详细说明多维度分析的具体步骤。 (责任编辑：admin) |