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    计量语言学
   
  
  
   
    都说语言是一个系统,那包括二语吗?答案是肯定的,尽管这个系统有其特殊性(请看往期
   
   
    
     )。
    
    Selinker (1972)
    
     的中介语系统理论,将学习者视为语言系统的自主创造者,推动了
    
    “
    
     二语习得
    
    ”
    
     成为一门独立的学科,并使其区别于外语教学。
    
   
  
  
   
    
     兴起于
    
    20
    
     世纪
    
    80
    
     年代的复杂性科学,是系统科学发展的新阶段,也是当代科学发展的前沿领域之一。复杂性科学的出现推动了语言系统的研究,目前学界大都认可语言是一个复杂适应系统。而在二语方面,最早是美国应用语言学家
    
    Larsen-Freeman(1997)
    
     以
    
    “
    
     混沌理论
    
    ”
    
     (
    
    chaos theory
    
     )为基础讨论了二语作为一个复杂适应系统的特性,并将动态系统理论(
    
    Dynamic System Theory
    
     ,以下简称
    
    “DST”
    
     )引入二语发展研究中去。其实,不论是混沌理论还是动态系统理论,它们都属于复杂性科学范畴。而计量语言学中的最新理论
    
    ——
    
     协同语言学方法
    
    ——
    
     也属于复杂性科学范畴(对此不熟悉的小伙伴可以看看《计量语言学导论》,
    
    “
   
   上市第一天就多次被抢光!现已补货,你买到了吗?
   
    ”
    
     ,据说已经卖完要重印了,这次下手一定要快哈
    
    😄
    
     )
    
   
  
  
   
    
     那么回到主题,二语动态系统到底有多复杂呢?这个问题确实有点复杂
    
    😃
    
     ,不如我们先来看看为啥要用计量语言学方法探究二语动态系统的复杂性,也就是今天我们要介绍的由广东外语外贸大学陈衡和徐海合作的研究性文章:
    
   
  
  
   
    Chen, Heng & Xu, Hai. (2019).Quantitative linguistics approach to interlanguage development: A study based> Lingua, (230), 1-15.
   
  
  
   
    
     
      论文
     
    
    
     
      50
     
    
    
     
      天免费获取网址
     
    
    
     :
    
   
  
  
   
    
     
      https://authors.elsevier.com/c/1ZvTH5YrUnFAJ
     
    
   
  
  
   
    
     计量语言学以真实语言交际活动中呈现的各种语言现象、语言结构、结构属性以及它们之间的相互关系作为研究对象,通过概率论、随机过程、微分与微分方程、函数论等数学的定量方法对其进行精确的测量、观察、模拟、建模和解释,寻找语言现象背后的数理规律,揭示各种语言现象形成的内在原因,探索语言系统的自适应机制和语言演化的动因。(是不是好复杂,其实小编也记不住
    
    😃
    
     )
    
   
  
  
   
    
     总之,计量语言学天生就是基于复杂系统科学来探究语言的,它将语言(文本系统)看作一个复杂动态适应系统,这个系统通过自组织、自调节来达到一种平衡状态,从而满足人们交流的需求。另外,与目前动态系统理论(
    
    DST
    
     )研究相比,运用计量语言学方法还有两个亮点:一是能够克服
    
    DST
    
     定义的动态系统较为笼统、测量指标较为分散的问题,这也回应了
    
    MacIntyre
    
     等(
    
    2018
    
     )的呼吁
    
    ——“
    
     (
    
    DST
    
     )亟需发展新方法以适应复杂动态系统的研究
    
    ”
    
     ;二是将中介语系统研究放在普通语言学的框架内来推动,有利于探究其一般语言属性特征与独有属性特征。
    
   
  
  
   
    一般认为二语习得涉及习得的心理机制、生物学基础、语言因素、环境作用、文化作用等多种因素。在计量语言学看来,这些语言外部因素最终都会通过语言交际的双方,即说话者和听话者来影响语言本身的结构特性。这些影响语言结构系统的因素就是系统需求,系统需求将系统外成分和系统内成分联系在了一起,可以引起系统的动态变化。
   
  
  
   
    
     在该篇文章中,作者即运用了计量语言学中最经典的齐普夫定律(
    
    Zipf's law
    
     )及相关参数和指标来对汉语中介语系统进行建模:不管在何种交际中,省力需求都是普遍存在的有差异的仅仅只是参数值,齐普夫定律抓住了语言交际中最主要的两个需求,
    
    ——
    
     说话者希望尽可能使用省力的、熟悉的或者具有较大普遍性的语言单位以减少脑力、体力付出;而听话者希望听到更多、更新、更复杂的语言单位以便获取尽可能多的信息
    
    ——
    
     建立起语言模型,从而可以考察汉语中介语系统的复杂性特征及其与一般语言系统的异同。
    
   
  
  
   
    
     结果显示,汉语中介语系统和一般自然语言系统一样遵循齐普夫定律,而复杂性和差异性仅体现在参数上。具体来说,对于汉语中介语系统,从初级学习者(
    
    B
    
     )到中级学习者(
    
    I
    
     ),再到高级学习者(
    
    A
    
     ),其
    
    Zipf
    
     定律参数
    
    b
    
     (下图中绿色虚线部分)变化展现出了与母语学习者(儿童)不同的发展路径:前者先变高再略有降低(达到接近本族语者水平),而母语学习者持续升高(一直到成年达到稳定值)。
    
   
  
  
   
    
     除此之外,该研究还考察了任务类型、语体类型与学习者汉语二语学习者水平之间的交互作用关系,具有一定的教学参考意义:应该鼓励汉语二语初学者多参加自由写作而非多各种测验;高级学习者应该多做口语测试;而对于中级学习者,可以在口语和书面语学习中综合均衡运用考试和自由任务类型。
    
   
  
  
   
    总之,在中介语研究中,计量语言学方法提供了一种新的思路,从而使我们可以以普通语言学和复杂系统科学为基础来拓展和丰富中介语系统研究的范围和内涵。
   
  
  
   
    
     
      最后,附上文章中所用语料库的简介和语料下载地址:
     
    
   
  
  
   
    
     
      “
     
    
    
     
      广外
     
    
    
     
      ——
     
    
    
     
      兰卡斯特汉语学习者语料库
     
    
    
     
      ”
     
    
    
     
      简介
     
    
   
  
  
   
    
     广东外语外贸大学与兰卡斯特大学合作的
    
    “
    
     广外
    
    ——
    
     兰卡斯特汉语学习者语料库(
    
    GLCLC
    
     )
    
    ”
    
     ,由徐海(广外)、肖忠华
    
    ( Richard Xiao, LancasterUniversity)
    
     、
    
    Vaclav Brezina(Lancaster University)
    
     合作开发。它是一个
    
    120
    
     万字的汉语学习者语料库,是汉语二语语料库的新成员。该语料库既有口语(
    
    621,900
    
     词例,
    
    48
    
     %)部分,又有书面语(
    
    672,328
    
     词例,
    
    52
    
     %)部分,涵盖了各种任务类型和主题。语料库是完全错误标记的,可以用来探讨与汉语作为外语习得有关的各种理论和实践问题。
    
   
  
  
   
    
     
      语料获取网站
     
    
    
     :
    
   
  
  
   
    
     
      https://www.sketchengine.eu/guangwai-lancaster-chinese-learner-corpus/
     
    
   
   
    
     
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