商務(wù)英語(yǔ)詞匯的量化研究.pdf

1、商務(wù)英語(yǔ)的詞匯特點(diǎn)是專(zhuān)業(yè)理論知識(shí)的基本要素，對(duì)建構(gòu)整個(gè)理論知識(shí)體系至關(guān)重要。英語(yǔ)詞匯的量化描述對(duì)英語(yǔ)教學(xué)與研究、機(jī)器翻譯、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有重要意義。計(jì)量語(yǔ)言學(xué)家對(duì)普通英語(yǔ)和科技英語(yǔ)的語(yǔ)篇詞匯量化特征有深入的研究，但對(duì)商務(wù)英語(yǔ)詞匯則很少或沒(méi)有相關(guān)研究。
　　本文基于語(yǔ)料庫(kù)，運(yùn)用計(jì)量語(yǔ)言學(xué)的理論和方法對(duì)英國(guó)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù)中商務(wù)英語(yǔ)語(yǔ)域的詞匯特征進(jìn)行定量和定性分析。以容量為100，000，000單詞的英國(guó)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù)為語(yǔ)料來(lái)源，并從其商務(wù)

2、英語(yǔ)語(yǔ)域中隨機(jī)抽取了2，000，000單詞，研究其詞匯的量化特征。作為參照，本研究還從英國(guó)國(guó)家語(yǔ)料庫(kù)另外8個(gè)語(yǔ)域中分別隨機(jī)抽取了8組樣本，每組2，000，000單詞，由1，000個(gè)語(yǔ)篇組成，每個(gè)語(yǔ)篇長(zhǎng)度約為2，000單詞。
　　研究?jī)?nèi)容包括商務(wù)英語(yǔ)的詞匯量、詞匯密度、詞匯增長(zhǎng)、詞頻分布、商務(wù)英語(yǔ)單詞熵、大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)和六級(jí)詞匯對(duì)商務(wù)英語(yǔ)的單詞覆蓋率、Brunet和Tuldava等數(shù)學(xué)模型對(duì)商務(wù)英語(yǔ)詞匯增長(zhǎng)曲線的擬合度。
　　本

3、研究運(yùn)用Perl編程并進(jìn)行抽樣、數(shù)據(jù)提取、處理、及詞匯增長(zhǎng)和數(shù)學(xué)模型計(jì)算等。運(yùn)用Visual Foxpro進(jìn)行詞目歸并。NLREG為統(tǒng)計(jì)分析軟件包，用于各種統(tǒng)計(jì)測(cè)試、計(jì)算及分析。
　　該研究表明:
　　1.總體上，在BNC9個(gè)語(yǔ)域中，CDBNC與其它8個(gè)語(yǔ)域有著顯著差異。CDBNC的詞匯量，一次詞和詞匯密度最小。在CDBNC的30，044詞匯中有10，622一次詞。
　　2.CDBNC的200個(gè)高頻詞有兩個(gè)特點(diǎn):首先，

4、他們具有明顯的商務(wù)英語(yǔ)的特點(diǎn)，第二，CDBNC的200個(gè)高頻詞中的核心詞無(wú)法進(jìn)入到普通英語(yǔ)中200個(gè)高頻詞行列。
　　3.與BNC中的其它8個(gè)語(yǔ)域相比，CDBNC的單詞熵和復(fù)雜度較小。
　　4.相同長(zhǎng)度文本TTR呈正態(tài)分布:隨著文本長(zhǎng)度增加TTR變小。這種變化可用Tuldava模型來(lái)描述。
　　5.CDBNC中的大學(xué)英語(yǔ)四級(jí)和六級(jí)詞匯的覆蓋率呈正態(tài)分布。四級(jí)平均詞匯覆蓋率為0.7747，六級(jí)平均詞匯覆蓋率為0.8170