摘要
多维度分析方法(MDA)早期由Biber(1988)提出,该方法基于较大批量文本、融合多种特征类型并借助多元统计手段,整体考察不同语域在语言特征、交际功能和情境因素层面的系统性差异,开拓了语域变异和文本特征计量研究的“大数据”视角与路径。本文介绍了该方法的理论与方法论基础,重点回顾其在英语研究中的主要应用,进而探讨语言特征的选取与分析程序以及统计手段的选用条件,以期为大数据时代的语言学研究提供参考。
The approach of multidimensional analysis(MDA),proposed early by Biber(1988),aims to systematically examine the differences in linguistic features,communicative functions and situational factors across different registers based on a large number of texts,multiple types of linguistic variables and multivariate statistical techniques.MDA has opened up a"big data"perspective and pathway for the study of register variation and textual feature quantification.This paper introduces MDA's theoretical and methodological foundations,then reviews its major applications in English studies,and further discusses the selection and analysis procedures of linguistic features,as well as the choice of statistical methods,with the aim of providing a useful reference for linguistic research in the era of big data.
出处
《专门用途外语研究》
2025年第3期104-116,共13页
Languages for Specific Purposes
基金
北京理工大学科技创新计划“北理智库”推进计划项目“生成式AI学术写作的语体特征计量与预测模型构建研究”
北京外国语大学大中小学外语国家教材建设重点研究基地“中国外语教材研究专项课题”“数字技术赋能的新形态学术英语教材建设研究”(项目编号:ZGWYJCYJ2024ZZ10)的阶段性成果。
关键词
大数据
多维度分析
语域变异
语言特征
交际功能
big data
multidimensional analysis
register variation
linguistic features
communicative functions
