写人作文300字多维度分析法在语料库语体分析中使用现状综述
作者：***春节祝福语大全
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来源：《课程教育研究·学法教法研究》2016年第27期
燥与躁的区别>特级初榨橄榄油纪念刘和珍君教案 【摘要】多维度分析法（Multi-dimensional Analysis）是由Biber于1988年提出的一种用于语域研究的方法。该分析方法以语料库语言学、计算机技术和多元统计技术为基础，可对多种语域进行全面的、多维度的描写和解释，实现了语域分析的多维化、客观性。近年来，被越来越多的国内外学者应用到语篇语域研究中去。但是针对于大多数国内研究者不太了解该方法，本文将对其使用现状进行综述。希望能使读者对多维度分析法有一个更加直观的认识，以便运用到更多文体领域的探究中去。
【关键词】多维度分析法 语域变体
【中图分类号】G212.2；H136.6；G210.7 【文献标识码】A 【文章编号】2095-3089（2016）27-0007-02
镜子对床 1、多维度分析法简介
Douglas Biber（1988）[1]创建的多维度分析法（Multi-dimensional Analysis）被认为是目前为止涉及语言特征最多，分类最细的语域分析方法。在多维度分析法被提出之前，语域对比研究主要集中于分析语域在某一参数上的差异，而这种单维度的对比方法并不能全面揭示语域间的差异，而且对语言特征的分类也是建立在研究者主观直觉上。为了弥补之前研究的不足，1988年，Biber提出了多维度分析法：利用因子分析法（Factor Analysis），对英国LOB语料库（Lancaster-Oslo/Bergen Corpus）和LLC语料库（London-Lund Corpus）中的23种口笔语与语文本的67种语言特征的“共现”进项归类分析，将众多语言特征变量分解为几个公共因子，归纳出五个主要维度：交互性与信息性、叙述性与非叙述性、指称明晰性与情景依赖型、显性劝说型、信息抽象与具体程度。每个维度都包含其特有的语言特征，例如动词的过去式（past ten verb），第三人称（third-person pronouns）、公共动词（public verbs）等语言特征主要出现在叙述性语体中，在非叙述性文章中则很少出现，由此可见这一组语言特征“共现”在某一语域中，我们便可将其归纳为同一维度。Biber（2002）指出多维度分析法作为一种基于语料库进行语域分析的研究方法，能够客观揭示口笔语语域不同，从而得以实证分析出任何两种语域之间的区别。
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