.語(yǔ)料庫(kù)(corpus，復(fù)數(shù)為corpora）一詞來(lái)源于拉丁語(yǔ)，本意為body。一般情況下，語(yǔ)料庫(kù)往往指的是一個(gè)“電子文本集”(a

collection

of

texts

stored

in

an

electronic

database)。真正意義上，語(yǔ)料庫(kù)是一個(gè)按照一定的采樣標(biāo)準(zhǔn)采集而來(lái)的、能夠代表一種語(yǔ)言或者某語(yǔ)言的一種變體或文類的電子文本集。以一個(gè)語(yǔ)料庫(kù)為數(shù)據(jù)源(data

source)進(jìn)行的研究可以看作是對(duì)該語(yǔ)料庫(kù)所代表語(yǔ)肓、語(yǔ)言變體或文類的研究，研究所得到的結(jié)論可以推廣到整個(gè)語(yǔ)言、語(yǔ)言變體或文類。.2語(yǔ)料庫(kù)(corpus)是語(yǔ)言材料的倉(cāng)庫(kù)，是計(jì)算機(jī)進(jìn)行語(yǔ)言檢索、比較、分析等處理的重要基礎(chǔ)。(張普1999)語(yǔ)言學(xué)名詞審定委員會(huì)2011年推出的《語(yǔ)言學(xué)名詞》中，對(duì)語(yǔ)料庫(kù)的定義、作用及應(yīng)用領(lǐng)域的闡述為：

(語(yǔ)料庫(kù)是）為語(yǔ)言研究和應(yīng)用而收集的，在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的語(yǔ)言材料，由自然出現(xiàn)的書(shū)面語(yǔ)或口語(yǔ)的樣本匯集而成，用來(lái)代表特定的語(yǔ)言或語(yǔ)言變體。經(jīng)過(guò)科學(xué)選材和標(biāo)注，具有適當(dāng)規(guī)模的語(yǔ)科庫(kù)能夠反映和記錄語(yǔ)言的實(shí)際使用恃況。通過(guò)語(yǔ)科庫(kù)能夠觀察和把握語(yǔ)言事實(shí)，分析和研究語(yǔ)言系統(tǒng)的規(guī)律。語(yǔ)料庫(kù)可以應(yīng)用于語(yǔ)言學(xué)理論研究、語(yǔ)言應(yīng)用和語(yǔ)言工程。由此可見(jiàn)，語(yǔ)料庫(kù)并不是語(yǔ)言材料的簡(jiǎn)單堆砌或隨意集合。而是有著嚴(yán)格要求的有序的語(yǔ)料集合。.3對(duì)語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)(corpus

linguistics)的兩種看法：語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)是一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科，它有自己獨(dú)到的理論體系和操作方法。語(yǔ)科庫(kù)語(yǔ)言學(xué)并非語(yǔ)言學(xué)的又一個(gè)分支學(xué)科，而是一種研究方法，這種方法基于大量的真實(shí)語(yǔ)言，可以用來(lái)回答通過(guò)其他途徑很難回答的問(wèn)題，從而極大地豐富已有的研究方法。語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)以大量精心采集而來(lái)的真實(shí)文本(authentictexts)為研究素材，主要通過(guò)概率統(tǒng)計(jì)的方法得出結(jié)論，因此語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)從本質(zhì)上講是實(shí)證性的(empirical)。.4統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言學(xué)使用概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來(lái)對(duì)語(yǔ)言進(jìn)行研究。（馮志偉2012）.5計(jì)量語(yǔ)言學(xué)計(jì)量語(yǔ)言學(xué)（quantitative

linguistics）以真實(shí)的語(yǔ)言交際活動(dòng)中呈現(xiàn)的各種語(yǔ)言現(xiàn)象、語(yǔ)言結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)屬性以及它們之間的相互關(guān)系作為研究對(duì)象，通過(guò)概率論、隨機(jī)過(guò)程、微分與微分方程、函數(shù)論等數(shù)學(xué)的定量方法（與代數(shù)等數(shù)學(xué)的定性方法相對(duì)）對(duì)其進(jìn)行精確的測(cè)量、觀察、模擬、建模和解釋，尋找語(yǔ)言現(xiàn)象背后的數(shù)理規(guī)律，揭示各種語(yǔ)言現(xiàn)象形成的內(nèi)在原因，探索語(yǔ)言系統(tǒng)的自適應(yīng)機(jī)制和語(yǔ)言演化的動(dòng)因。（劉海濤2012）.6計(jì)算語(yǔ)言學(xué)“計(jì)算語(yǔ)言學(xué)是研究用機(jī)器來(lái)處理自然語(yǔ)言的學(xué)科。它是由信息技術(shù)和語(yǔ)言學(xué)交叉而成的”（CuS：1）。SLP沒(méi)有直接提出計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的確切定義。SLP的作者在開(kāi)篇借用了Stanley

Kubrick科幻片中的人物HAL，HAL是一個(gè)通曉英語(yǔ)的機(jī)器人。作者引入HAL的目的在于說(shuō)明，為了構(gòu)建這樣一個(gè)可與人通過(guò)自然語(yǔ)言進(jìn)行交流的機(jī)器人，需要哪些知識(shí)和技術(shù)：語(yǔ)言理解方面有語(yǔ)音識(shí)別和自然語(yǔ)言理解（包括唇讀技術(shù)），表達(dá)方面需要自然語(yǔ)言生成和語(yǔ)音合成，另外HAL也需要信息檢索、信息提取和推理方面的技能。而解決這些問(wèn)題一般涉及以下學(xué)科：自然語(yǔ)言處理，計(jì)算語(yǔ)言學(xué)，語(yǔ)音識(shí)別和合成。SLP的作者將這三者合起來(lái)稱為語(yǔ)音及語(yǔ)言處理，除了以上HAL所用的這些技能外，SLP也囊括了其他重要的語(yǔ)言處理領(lǐng)域，如：拼寫(xiě)校正、語(yǔ)法檢查和機(jī)器翻譯。.7聯(lián)系：都是涉及語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)以及計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科和領(lǐng)域，是典型的文理工交叉學(xué)科，具有鮮明的跨學(xué)科研究性質(zhì)。研究對(duì)象都是自然語(yǔ)言組成的大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)。研究工具都是利用計(jì)算機(jī)的軟硬件。研究的理論基礎(chǔ)是數(shù)學(xué)的概率統(tǒng)計(jì)知識(shí)和語(yǔ)言學(xué)的語(yǔ)音、詞匯、句法、語(yǔ)義、語(yǔ)篇和語(yǔ)用知識(shí)。都可以對(duì)語(yǔ)言學(xué)的語(yǔ)音、詞匯、句法和語(yǔ)義等層面進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和研究。.8聯(lián)系：統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言學(xué)和計(jì)量語(yǔ)言學(xué)都是利用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)語(yǔ)言成分的統(tǒng)計(jì)，計(jì)量語(yǔ)言學(xué)以發(fā)現(xiàn)語(yǔ)言成分或語(yǔ)言成分間的數(shù)學(xué)規(guī)律為目標(biāo)。而統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言學(xué)以所統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)言特征在統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著和不顯著為目標(biāo)。語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)對(duì)大規(guī)模語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行詞匯、句法和語(yǔ)義等統(tǒng)計(jì)，依據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和實(shí)例上下文對(duì)所研究的對(duì)象進(jìn)行語(yǔ)言學(xué)層面

定性的分析，是定量分析和定性分析的結(jié)合，以研究語(yǔ)言的

結(jié)構(gòu)和運(yùn)用為目標(biāo)。計(jì)算語(yǔ)言學(xué)以語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的理解與生成為研究目標(biāo)，以統(tǒng)計(jì)和

規(guī)則為基本研究方法。計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的統(tǒng)計(jì)模型——隱馬爾科

夫模型、最大熵模型、條件隨機(jī)場(chǎng)模型等和實(shí)現(xiàn)算法更復(fù)雜。.9對(duì)“詞”的定義，語(yǔ)言學(xué)界一直很難達(dá)成共識(shí)。我們暫且撇開(kāi)語(yǔ)義問(wèn)題，考慮一下當(dāng)一個(gè)句子里出現(xiàn)兩個(gè)it，它們應(yīng)該被視作一個(gè)詞還是兩個(gè)詞呢？形符(token)類似于我們?nèi)粘Ｕf(shuō)的“詞”(如一篇300詞的作文)。句子A

computer

almost

necessarily

has

a

Keyboard

and

a

monitor中共有10個(gè)形符(即A,computer,almost,necessarily,has,a,Keyboard,and，a,monitor)。這看起來(lái)似乎沒(méi)有什么歧義，但是我們?nèi)匀恍枰紤]it’s是一個(gè)形符還是兩個(gè)形符。語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)中一般的處理方法是，對(duì)it’s，can’t等縮略詞進(jìn)行切分，使其成為it和’s兩個(gè)成分(can’t切分為ca和n’t兩個(gè)成分)，這一過(guò)程被稱作為分詞(tokenization)。換言之，語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)中一般將it’s視作為兩個(gè)形符?？傂畏麛?shù)是語(yǔ)料庫(kù)容量的最常用的測(cè)量單位。如英國(guó)英國(guó)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù)約有1億詞，說(shuō)的就是該語(yǔ)料庫(kù)中包含有約1億個(gè)形符。.10形符：在處理英語(yǔ)時(shí)，較為通用的做法是，把所有的單詞視為“形符”。這里說(shuō)的形符，大概有這樣幾種類型：1、全部由英語(yǔ)字母構(gòu)成（如computer由8個(gè)英文字母構(gòu)成）2、由數(shù)字或數(shù)字和字母構(gòu)成（如3、1985、21th、3D等）3、除了數(shù)字和/或字母之外，還帶有連字符（-）4、帶有英語(yǔ)26個(gè)字母之外的外來(lái)字母（如德語(yǔ)中的音變）5、部分符號(hào)(如&、$等)。統(tǒng)計(jì)形符時(shí)，我們通常不把標(biāo)點(diǎn)符號(hào)

(如逗號(hào)、句號(hào)等)包括在內(nèi)，但這一點(diǎn)有例外，如數(shù)字3.1415925和整數(shù)的千分位分隔符(如100，000)中的逗號(hào)等。為了便于統(tǒng)計(jì)，對(duì)英語(yǔ)進(jìn)行分詞時(shí)通常在以上我們所說(shuō)的“形符”后加空格，使得他們與文本中的其他形符或符號(hào)分離開(kāi)來(lái)。.11類符(type)作為一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，指語(yǔ)料庫(kù)文本中任何一個(gè)獨(dú)特的詞形(wordform)。換言之，在一個(gè)文本中，重復(fù)出現(xiàn)的形符只能記作一個(gè)類符。以美國(guó)作家Gertrude

Stein的作品Sacred

Emily中的詩(shī)句Rose

is

a

rose

is

arose

is

a

rose.為例，這句中：共有10個(gè)形符，而類符只有3個(gè)(即rose,is,a)。據(jù)此，我們可以計(jì)算這個(gè)句子的類符/形符比(type-token

ratio，TTR，又稱為形次比或類形比)，即TTR

=

(3/10)*100%

=

30%類符/形符比是衡量文本中詞匯密度(lexical

density)的常用方法。然而由于文本中有大量的功能詞(如the、a、of等)反復(fù)出現(xiàn)，文本越大，形符量越大，但類符量卻不會(huì)等量增加。文本越長(zhǎng)，功能詞重復(fù)的次數(shù)

也就越多，類符/形符比也就會(huì)越低。因此，如果采用類符/形符比來(lái)計(jì)算長(zhǎng)度不等的文本的詞匯密度就顯得很不合理。常用的補(bǔ)救方法是用標(biāo)準(zhǔn)化類符/形符比(standardizedtype-token

ratio)來(lái)計(jì)算詞匯密度。計(jì)算方法是：計(jì)算每個(gè)文本每1000詞的類符/形符比。.12所謂分詞(tokenization)，指將一連串的字符轉(zhuǎn)換成相互分離、容易識(shí)別的形符(tokens)的過(guò)程。在文本采集的過(guò)程中，由于文本來(lái)源不一，格式各異，文本內(nèi)部存在很大的不一致性，如果不進(jìn)行分詞處理，一來(lái)容易導(dǎo)致檢索困難，二來(lái)可能會(huì)使得語(yǔ)料庫(kù)的頻率統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)誤差，還可能會(huì)影響語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注和后期加工。.13漢語(yǔ)的分詞比英語(yǔ)要復(fù)雜的多。詞與詞之間連寫(xiě)，沒(méi)有空格。對(duì)漢語(yǔ)“詞”的理解眾說(shuō)紛紜。.14軟件filelist.ini，修改分詞文件目錄路徑批處理.15軟件.16.17.18.19.20索引，又稱為“語(yǔ)境中的關(guān)鍵詞”.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31ConcordanceConcordance

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List.32索引，又稱為語(yǔ)境中的關(guān)鍵詞.33索引定位.