在線數(shù)據(jù)庫在二語心理詞匯聯(lián)系模式研究中的應(yīng)用

李小撒　柯　平

(南京信息工程大學(xué),南京,210044;南京大學(xué),南京,210046)

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在線數(shù)據(jù)庫在二語心理詞匯聯(lián)系模式研究中的應(yīng)用

李小撒柯平

(南京信息工程大學(xué),南京,210044;南京大學(xué),南京,210046)

摘要:詞匯聯(lián)想測試是心理詞匯組織方式研究的重要手段。學(xué)界對二語心理詞匯的性質(zhì)看法存在較大分歧,其中一個(gè)重要原因在于研究者對詞匯聯(lián)想試驗(yàn)的反應(yīng)詞進(jìn)行分類時(shí)主要依靠自己的主觀判斷。作者提出,研究者可以借助在線數(shù)據(jù)庫,如WordNet和BNC,輔助心理詞匯研究。本文還具體探討了如何使用這些在線工具來實(shí)現(xiàn)對反應(yīng)詞的客觀歸類,使詞匯聯(lián)想研究的結(jié)果盡可能不受研究者個(gè)人偏見的干擾。

關(guān)鍵詞:心理詞匯,詞匯聯(lián)想,WordNet,BNC

[doi編碼] 10.3969/j.issn.1674-8921.2016.02.009

1. 引言

身處互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,信息技術(shù)的飛速發(fā)展不僅極大地改變著人們的生活方式,也對外語教育和研究發(fā)展提供了寶貴的機(jī)遇(劉潤清2014)。外語習(xí)得的一個(gè)核心要素是詞匯習(xí)得,而詞匯習(xí)得研究的一個(gè)重要方面是心理詞匯(mental lexicon)研究。本文擬探討研究者如何利用在線數(shù)據(jù)庫(如WordNet和BNC)完善心理詞匯聯(lián)系模式研究的方法。

心理詞匯是詞匯知識在大腦中的心理表征,是大腦中詞匯知識的長期記憶。學(xué)界認(rèn)為,詞匯聯(lián)想測試(word association)是探索心理詞匯中信息組織結(jié)構(gòu)的重要手段(Fitzpatrick 2007;Fitzpatrick & Munby 2014;Zareva 2011)。詞匯聯(lián)想試驗(yàn)要求受試者在看到或者聽到刺激詞后,立刻說出或?qū)懴骂^腦中想到的一個(gè)或幾個(gè)詞語,即反應(yīng)詞。刺激詞與反應(yīng)詞之間的語義關(guān)系一般被分為三大類別,即縱聚合關(guān)系、橫組合關(guān)系和形式關(guān)系(Meara 2002)。

詞匯聯(lián)想試驗(yàn)最早可追溯到古希臘哲學(xué)家亞里士多德(Entwisle 1966)。在現(xiàn)代科學(xué)史上,最先使用詞匯聯(lián)想實(shí)驗(yàn)的研究者當(dāng)屬德國的Galton(1880)和Wundt(1883,轉(zhuǎn)引自Jung 1918)。詞匯聯(lián)想試驗(yàn)后來逐漸在歐洲心理學(xué)領(lǐng)域推廣開來,主要用于對非正常思維、犯罪心理和教育心理問題的臨床診斷方面。著名的心理學(xué)家Kent和Rosanoff(1910)便使用詞匯聯(lián)想試驗(yàn)對1000名來自不同家庭、教育和

柯平,南京大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)閷Ρ日Z言學(xué)、翻譯學(xué)。電子郵件:keping00@yahoo.com

*本文為江蘇省教育廳高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究一般項(xiàng)目“中國英語學(xué)習(xí)者心理詞匯聯(lián)結(jié)模式研究”(編號2014SJD118)的階段性成果。工作背景的正常人進(jìn)行調(diào)查,并在此基礎(chǔ)上編撰了明尼蘇達(dá)詞表,以此與潛在的精神病患者的聯(lián)想反應(yīng)詞對照,來判斷其是否精神異?；虿∏榈膰?yán)重程度。

2. 文獻(xiàn)回顧

心理語言學(xué)家們最初于上世紀(jì)50年代將詞匯聯(lián)想測試的研究手段引入兒童語言習(xí)得研究和心理詞匯聯(lián)結(jié)模式的研究(如Deese 1965;Entwisle 1966;Ervin 1963)。研究發(fā)現(xiàn),母語的心理詞匯以縱聚合關(guān)系為主,兒童的心理詞匯則以橫組合關(guān)系為主;隨著兒童年齡的增加和認(rèn)知水平的提高,呈現(xiàn)由橫向聯(lián)系向縱向聯(lián)系過渡的趨勢(Entwisle 1966)。到七八十年代,這種研究方法被引入第二語言心理詞匯研究,迄今為止已有30多年的歷史,取得了許多令人矚目的成果(如Fitzpatrick & Izura 2011;Fitzpatricketal. 2015;Meara 1983;Singleton 1999;Wolter 2001;Zareva 2007)。

近年來,第二語言心理詞匯研究也逐漸引起國內(nèi)學(xué)者的興趣,如Dong等(2005)、常秦和田建國(2012)、劉紹龍等(2012)、李紅(2007)、Li(2013)等?？傮w而言,國內(nèi)外研究者在二語心理詞匯組織模式方面一直存在較大的爭議。不少研究者(如Meara 1983;張淑靜2003,2005)認(rèn)為,二語心理詞匯與母語心理詞匯有本質(zhì)區(qū)別,前者以形式聯(lián)結(jié)為主,而后者以語義聯(lián)結(jié)為主;也有不少研究者(Wolter 2001)則發(fā)現(xiàn)盡管二語心理詞匯中語音聯(lián)系大量存在,但仍以語義聯(lián)系為主,更有個(gè)別研究者(Zareva 2007)聲稱二語心理詞匯與母語詞匯沒有任何區(qū)別。

二語詞匯研究者對不同水平的學(xué)習(xí)者心理詞匯構(gòu)建模式也有爭議。有些研究者(S?derman 1993)提出,學(xué)習(xí)者心理詞匯網(wǎng)絡(luò)發(fā)展經(jīng)歷由橫組合知識向縱聚合知識的擴(kuò)展過程(syntagmatic-paradigmatic shift),但是也有些研究(張萍2010b)顯示,學(xué)習(xí)者的縱聚合知識增長很快,而橫組合知識增長緩慢,且縱聚合知識比例遠(yuǎn)高于橫組合知識。有研究者(劉紹龍等2012)發(fā)現(xiàn),高水平組受試者在縱聚合語義類型(如同義詞、反義詞等)上表現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢,且其橫組合關(guān)系詞比例顯著高于低水平組,而也有研究(Zareva 2007)表明二語水平對縱聚合語義聯(lián)系并無顯著影響,還有研究者(李永才、付玉2009)發(fā)現(xiàn)二語詞匯習(xí)得不是沿著線性路線發(fā)展的,而是伴隨著某種∪形或∩形發(fā)展。

對二語心理詞匯性質(zhì)的研究結(jié)果之所以千差萬別,其中一個(gè)重要的原因在于研究者們在刺激詞選擇和反應(yīng)詞分類方面遵循不同的標(biāo)準(zhǔn)。張萍(2010a)提出,研究者在選擇刺激詞時(shí)需綜合考慮其詞性、詞頻以及具體化程度。在反應(yīng)詞分類方面,張萍提議摒棄將詞性作為判斷反應(yīng)詞類別的方法,這一提議這對推動(dòng)詞匯聯(lián)想研究進(jìn)一步規(guī)范化有著極為重要的意義。

然而,即便是放棄以詞性作為判斷反應(yīng)詞類別的方法,反應(yīng)詞的分類仍然存在標(biāo)準(zhǔn)不一的問題,正如Fitzpatrick(2007)所指出的那樣,即便是遵循同樣的分類原則,不同研究者的分類仍可能不盡相同。以soft-sofa為例,一個(gè)研究者可能認(rèn)為兩者之間存在橫組合關(guān)系,而另一個(gè)研究者則可能認(rèn)為它們之間并非是橫組合關(guān)系,而是一種百科式的聯(lián)系。因而,心理詞匯研究者亟須尋找一種相對客觀的手段,盡可能保證反應(yīng)詞歸類不受研究者個(gè)人偏見等人為因素的影響。

3. 詞匯聯(lián)想試驗(yàn)中反應(yīng)詞的分類原則

3.1基于詞性分類原則的問題

心理詞匯聯(lián)系模式研究目前大都采用縱聚合/橫組合/語音關(guān)系這一分類標(biāo)準(zhǔn)(Zareva 2011)。這種將基于意義的關(guān)系分為縱聚合與橫組合兩種關(guān)系的做法源自索緒爾縱聚合/橫組合的二分法:縱聚合關(guān)系即“替代”關(guān)系,指不同詞語詞性相同,可以扮演相同的句法角色;橫組合關(guān)系則是“組合”關(guān)系,不同詞性的詞語有出現(xiàn)在一個(gè)句法結(jié)構(gòu)中的可能性。

采用縱聚合/橫組合/語音分類標(biāo)準(zhǔn)的研究(如Wolter 2001;Zareva 2011)一般將反應(yīng)詞的分類建立在詞性的基礎(chǔ)之上(見表1),假設(shè)反應(yīng)詞與刺激詞有意義上的聯(lián)系,如果二者詞性一致,便被歸為縱聚合反應(yīng)詞,如cat-animal,game-fun;反之,則被看成橫組合反應(yīng)詞,如tiger-growl,lie-tell。

盡管這種分類標(biāo)準(zhǔn)自20世紀(jì)60年代以來是詞匯聯(lián)想測試研究中的主流模式,卻也一直備受爭議。許多研究者(如Crameretal. 2010;de Groot 1989;Fitzpatrick & Izura 2011)認(rèn)為反應(yīng)詞的分類不能以詞性為基礎(chǔ),這種人為的劃分無法準(zhǔn)確捕捉并反映詞語間復(fù)雜的關(guān)系。甚至連這一分類框架的實(shí)踐者M(jìn)eara(2002)也坦言,縱聚合/橫組合這種分類在實(shí)際研究中很難操作。比如,按照此標(biāo)準(zhǔn),rain和snow以及rain和umbrella之間都屬于縱聚合關(guān)系,但是rain和snow是并列關(guān)系,而rain和umbrella體現(xiàn)一種在同一空間共現(xiàn)的關(guān)系,縱聚合/橫組合/語音關(guān)系分類標(biāo)準(zhǔn)對此不加考慮,難免有失偏頗。

表1　基于詞性的反應(yīng)詞分類標(biāo)準(zhǔn)

3.2近年來的改善方案

鑒于傳統(tǒng)分類方式中存在的缺陷,近年來有些研究者(Namei 2004;Nissen & Henriksen 2006;張萍2010a)試圖對縱聚合/橫組合/語音關(guān)系的分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行改革。雖然不同研究者具體提議各不相同,但總體的宗旨大致相同,即摒棄以詞性作為反應(yīng)詞分類之標(biāo)準(zhǔn)。

張萍(2010a)主張首先將反應(yīng)詞分為“語義反應(yīng)”和“非語義反應(yīng)”兩大主要類別。在此基礎(chǔ)上,將“語義反應(yīng)”再分成“橫組合反應(yīng)”和“縱聚合反應(yīng)”兩種類型,更為重要的是,其中的聚合關(guān)系和組合關(guān)系都不再以詞性為基礎(chǔ)(見表2)。

表2　不以詞性為基礎(chǔ)的反應(yīng)詞分類體系

Namei(2004)、Nissent Henriksen(2006)和張萍(2010a)都提出在區(qū)分縱聚合和橫組合關(guān)系時(shí),必須摒棄以詞性為基礎(chǔ)的劃分方法。例如,starve與hungry雖詞性不同,卻不應(yīng)是橫組合關(guān)系,而是縱聚合關(guān)系,因?yàn)檫@兩個(gè)詞語表達(dá)的是同樣的概念;同樣的,bubble與soap盡管詞性一致,但二者之間并非聚合關(guān)系,而是組合關(guān)系。這種做法毫無疑問是對傳統(tǒng)的縱聚合/橫組合分類標(biāo)準(zhǔn)的一大改進(jìn)。

3.3實(shí)際分類操作的問題

不難看出,縱聚合關(guān)系和橫組合關(guān)系是心理詞匯組織方式研究的重中之重。因此,聯(lián)想試驗(yàn)反應(yīng)詞的分類主要就在于縱聚合反應(yīng)詞和橫組合反應(yīng)詞的甄別。國內(nèi)外研究者已經(jīng)在原先分類的基礎(chǔ)上,摒棄以詞性為基礎(chǔ)的分類原則,從理論上改進(jìn)了分類標(biāo)準(zhǔn)。可問題在于,在理論上制定了反應(yīng)詞分類原則后,在具體操作中還需要嚴(yán)格按照分類標(biāo)準(zhǔn)對反應(yīng)詞進(jìn)行分類。以往的研究者在反應(yīng)詞的實(shí)際分類中都是依靠自己的直覺。這種做法難免帶有主觀的成分。以橫組合關(guān)系詞為例,在沒有外界工具介入的情況下,研究者只能根據(jù)自己的語感或語法知識判定反應(yīng)詞與刺激詞間是否能組合成為可以接受的搭配,而Labov(1973)曾言,人們對于兩個(gè)詞語是否能構(gòu)成搭配的判斷很不可靠。因而,對于同樣的一對刺激詞和反應(yīng)詞,一個(gè)研究者可能認(rèn)為它們之間是縱聚合關(guān)系,而另外一個(gè)研究者則可能認(rèn)為它們之間是橫組合關(guān)系。實(shí)際操作的主觀性在很大程度上使有關(guān)心理詞匯結(jié)構(gòu)的研究結(jié)果不具有很強(qiáng)的可比性。

筆者認(rèn)為,在自然語言技術(shù)和信息技術(shù)高速發(fā)展的當(dāng)今時(shí)代,心理詞匯研究者可以借助大型詞匯語義庫WordNet和大型語料庫(如BNC),分別甄別縱聚合和橫組合關(guān)系。下文將闡述如何分別使用WordNet和BNC辨別詞語間是否存在縱聚合關(guān)系和橫組合關(guān)系。

4. 使用WordNet和BNC

鑒別縱聚合與橫組合關(guān)系詞

4.1使用WordNet鑒別縱聚合關(guān)系

WordNet是由普林斯頓大學(xué)的心理學(xué)家、語言學(xué)家和計(jì)算機(jī)工程師聯(lián)合設(shè)計(jì)的一大型詞匯知識庫。該項(xiàng)目最早始于1985年,至今已包括111,223個(gè)同義詞集,195,817組詞語-義項(xiàng)對,其覆蓋面之廣令同類其他項(xiàng)目望其項(xiàng)背。目前,WordNet的開發(fā)研制工作相當(dāng)成熟,業(yè)已成為一種國際標(biāo)準(zhǔn),中國和歐洲許多國家都在籌劃和建立與英文WorNet兼容的本國語言WordNet系統(tǒng)。據(jù)筆者所知,北京大學(xué)計(jì)算語言研究所在過去的十幾年中一直致力于中文WordNet的開發(fā)(劉揚(yáng)等2003;俞士汶2007)。

WordNet絕不僅僅是一本詞典,它是一個(gè)巨大的英語語義網(wǎng),其特點(diǎn)在于它是按照詞義而非詞形來組織詞匯信息的。它的基本構(gòu)建單位是同義詞集(Synset)。在WordNet中,名詞、動(dòng)詞、形容詞和副詞都按照同義詞集組織,每一個(gè)Synset表示一個(gè)基本的詞匯概念,并在這些概念之間建立了包括同義關(guān)系、反義關(guān)系、上位關(guān)系、下位關(guān)系、部分與整體的關(guān)系、方式關(guān)系和因果關(guān)系、近似關(guān)系等多種語義關(guān)系(Miller & Fellbaum 1992)。WordNet使用不同的符號或者“指針”來標(biāo)記不同詞語間的語義關(guān)系。例如,“！”表示反義關(guān)系,“@”表示上位關(guān)系,“#”表示整體關(guān)系,“*”表示蘊(yùn)含關(guān)系,“&”表示近似關(guān)系。

名詞之間的語義關(guān)系主要包括:

同義關(guān)系

例:{apparatus, machine, appliance...}

反義關(guān)系

例:{love ! hatred; appreciation ! depreciation}

并列關(guān)系

例:{ dog, cat, donkey, cow, lion, leopard}

上位關(guān)系

例:{ animal @ dog}

下位關(guān)系

例:{tree ～ plant}

整體關(guān)系

例:{elephant # trunk }

部分關(guān)系

例:{paw % tiger}

動(dòng)詞之間的語義組織關(guān)系主要包括:

同義關(guān)系

例:{hit, strike, attack, afflict}

反義關(guān)系

例:{increase ! decease; consolidate ! undermine}

并列關(guān)系

例:{skin, cut, cook, stir}

上位關(guān)系

例:{ run @ gallop}

蘊(yùn)含關(guān)系

例:{snore * sleep}

方式關(guān)系

例:{limp * walk},方式關(guān)系是一種特殊的蘊(yùn)含關(guān)系

因果關(guān)系

例:{kill > die}

形容詞和副詞的主要語義組織關(guān)系是近似關(guān)系和反義關(guān)系(見圖1):

近似關(guān)系

例:{joyful & happy & cheerful & contented & elated}

反義關(guān)系

例:{miserable ! elated; powerful ! weak}

將WordNet中名詞、動(dòng)詞、形容詞和副詞的語義組織關(guān)系與表2中縱聚合反應(yīng)詞中的次類關(guān)系(即上下、同級、同義、反義、成分)進(jìn)行對比,不難發(fā)現(xiàn)兩者幾乎是完全重合的。事實(shí)上,已經(jīng)有研究者(Murphy 2003)在研究WordNet的組織結(jié)構(gòu)時(shí)指出,WordNet中的同義詞集涵蓋的關(guān)系主要就是詞語間的縱聚合關(guān)系(paradigmatic relations)。因此,詞匯聯(lián)想測試研究者可以利用WordNet的這一屬性,鑒別反應(yīng)詞與刺激詞間是否存在縱聚合關(guān)系。

圖1　dry和wet的語義組織關(guān)系

WordNet的主頁上提供了在線查詢界面(http:∥wordnet.princeton.edu/),用戶也可以將這一數(shù)據(jù)庫下載到自己的計(jì)算機(jī)上使用,下載后的數(shù)據(jù)庫需要使用專門的查詢界面才能打開,目前使用率較高的是于2008年面世的WordNet 2.1版本。用戶在WordNet網(wǎng)站上完成相關(guān)下載,安裝完畢后打開WordNet 2.1查詢界面,在查詢欄中鍵入需要查找的單詞(以train為例),即可顯示與train相關(guān)的所有義項(xiàng)以及與之存在縱聚合關(guān)系的其他詞語,包括它的同義詞、上位詞、下位詞、反義詞、并列詞等等(見圖2)。

圖2　使用WordNet 2.1查詢界面

簡言之,研究者借助WordNet,即可以輕松查找到既定詞語的各類縱聚合關(guān)系詞,然后就可以將這些縱聚合關(guān)系詞與詞匯聯(lián)想試驗(yàn)的反應(yīng)詞列表進(jìn)行對照,挑選出其中的縱聚合反應(yīng)詞,進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)注。

4.2使用BNC鑒別橫組合關(guān)系

英語心理詞匯研究者可以使用大型語料庫(如英國國家語料庫和布朗語料庫等),判斷詞匯聯(lián)想測試的反應(yīng)詞與誘導(dǎo)詞之間是否存在橫組合關(guān)系。對于母語不是英語的心理詞匯研究者而言,借助大型語料庫的手段辨別兩個(gè)詞語之間能否構(gòu)成搭配或橫組合關(guān)系尤為重要。原因不言自明:英語不是我們的母語,我們的語感可能存在疏漏,僅憑直覺難以判斷兩個(gè)詞語是否能夠成為可接受的搭配。

以soft和sofa為例,筆者曾讓南京某重點(diǎn)高校的多位資深英語教師憑語感判斷a soft sofa這種說法是否可以接受,他們的答案是“可以接受”,然而我們在BNC中卻檢索不到一條包含soft sofa或soft sofas的例證。相關(guān)研究(Jiang 2000;Wolter 2006)發(fā)現(xiàn),英語學(xué)習(xí)者心理詞匯中組合聯(lián)系的強(qiáng)度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于本族語者,這暴露了學(xué)習(xí)者詞匯網(wǎng)絡(luò)中存在的另一缺陷,即組合或搭配知識匱乏。心理語言學(xué)家認(rèn)為(如Jiang 2000),二語學(xué)習(xí)者在存儲、加工和使用詞匯搭配知識時(shí),會(huì)無意識地借助大腦中先入為主的母語詞匯/語義網(wǎng)絡(luò)(semantic-lexico network)。Wolter(2006)曾提出,不同語言間基本共享聚合型知識,而在組合/搭配知識方面則差異較大。當(dāng)英語學(xué)習(xí)者借助母語搭配知識時(shí),極有可能出現(xiàn)的情況是“中式英語”。例如,聯(lián)想實(shí)驗(yàn)中英語學(xué)習(xí)者受試普遍做出soft-sofa的聯(lián)想是典型的母語搭配知識干預(yù)的結(jié)果。學(xué)習(xí)者們寫出sofa時(shí)不假思索,殊不知盡管漢語中存在“柔軟的沙發(fā)”,根據(jù)BNC的檢索結(jié)果,英語中不存在對等的soft sofa。

英國國家語料庫(British National Corpus,簡稱BNC)是英國牛津出版社﹑朗文出版公司﹑錢伯斯—哈洛普出版公司﹑牛津大學(xué)計(jì)算機(jī)服務(wù)中心、蘭卡斯特大學(xué)英語計(jì)算機(jī)中心以及大英圖書館等聯(lián)合開發(fā)建立的大型語料庫,于1994年完成,是目前網(wǎng)絡(luò)可直接使用的最大的語料庫。BNC書面語與口語并存,詞容量超過一億,由4124篇代表廣泛的現(xiàn)代英式英語文本構(gòu)成,其中書面語占90%,口語占10%。此外,BNC既可用其配套的SARA檢索軟件,也可支持多種通用檢索軟件,并可直接進(jìn)行在線檢索,方便快捷。安裝并運(yùn)行SARA(0.941版本)后,即可在查詢欄中鍵入需要查詢的詞(以dry為例),按回車鍵后即檢索出語料庫中所有包含dry的語句(見圖3)。

使用BNC對詞匯聯(lián)想試驗(yàn)反應(yīng)詞分類的具體操作方法如下:

第一，將檢索詞(以dry為例)輸入SARA,檢索所有含誘導(dǎo)詞的條目(如圖3所示)。

第二，在圖3界面中點(diǎn)擊Query選項(xiàng)單,選擇Collocations。

第三，以檢索詞為節(jié)點(diǎn),設(shè)置跨距?；谡Z料庫的搭配研究一般將跨距設(shè)為-3/+3(衛(wèi)乃興2002),即以檢索詞為節(jié)點(diǎn),分別向左向右搜索三個(gè)詞。如果想要得到更為嚴(yán)格的搭配,也可將該距離設(shè)為-2/+2(如圖4所示)。

圖3　BNC自帶的查詢界面——SARA

圖4　搭配跨距的設(shè)置

第四，點(diǎn)擊圖4中的Score,將Z值定為大于或等于2。

第五，點(diǎn)擊Calculate,提取出顯著搭配詞(見圖5)。其中,Node下方即是被檢索詞的可能搭配詞,Frequency是該詞在被檢索條目中與被檢索詞共現(xiàn)的頻率,Z-score則是搭配的強(qiáng)度。以圖5中的humor為例,它的Z值是21.6,遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于2,因此可以肯定dry與humor構(gòu)成顯著搭配。

圖5　dry部分搭配詞的詞頻與Z值

簡言之,研究者可以使用BNC輕松查找到既定詞語的所有橫組合關(guān)系詞,然后就可以將這些橫組合關(guān)系詞與詞匯聯(lián)想試驗(yàn)的反應(yīng)詞列表進(jìn)行對照,挑選出其中的橫組合反應(yīng)詞,進(jìn)行統(tǒng)一標(biāo)注。

5. 結(jié)語

詞匯聯(lián)想實(shí)驗(yàn)是研究心理詞匯的重要手段,研究者能夠借助這種手段推測人腦中詞語的聯(lián)結(jié)方式。當(dāng)前詞匯聯(lián)想研究者大都依賴個(gè)人的語言直覺判斷反應(yīng)詞與刺激詞之間是否存在縱聚合或橫組合關(guān)系,這種做法難以避免研究者的個(gè)人偏見,不夠嚴(yán)謹(jǐn)科學(xué),難以為心理詞匯構(gòu)建模式的研究提供堅(jiān)實(shí)有效的數(shù)據(jù)。本文比較WordNet中名詞、動(dòng)詞和形容詞的語義組織結(jié)構(gòu)與研究者對縱聚合關(guān)系的定義,發(fā)現(xiàn)兩者高度重合,因而存在將WordNet應(yīng)用于縱聚合關(guān)系詞鑒別的可能性,筆者隨后結(jié)合WordNet2.1查詢界面詳細(xì)闡述如何使用該工具辨別縱聚合反應(yīng)詞。同樣的,英國國家語料庫(BNC)為研究者提供了檢索顯著搭配詞的功能,研究者只需在其查詢界面SARA中進(jìn)行正確的設(shè)置,包括設(shè)置跨距和Z值,即可快捷提取刺激詞的顯著搭配詞,從而為快速判斷反應(yīng)詞與刺激詞之間是否存在橫組合關(guān)系做好準(zhǔn)備。

我們身處自然語言和信息技術(shù)飛躍的時(shí)代,應(yīng)該說是歷史上進(jìn)行科學(xué)研究嘗試的最佳時(shí)代。作為外語教育工作者和研究者,我們需要與時(shí)俱進(jìn),積極利用各種線上和線下的數(shù)據(jù)庫等工具,對外語教育與研究的方式方法進(jìn)行改進(jìn),提升外語教育的效率,使得外語研究全面和客觀。

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(責(zé)任編輯吳詩玉)

作者簡介:李小撒,南京大學(xué)博士、南京信息工程大學(xué)英語系講師。主要研究方向?yàn)檎Z言學(xué)、翻譯學(xué)。電子郵件:lixiaosa1031@yahoo.com

[中圖分類號]H319

[文獻(xiàn)標(biāo)識碼]A

[文章編號]1674-8921-(2016)02-0052-06