發(fā)布時(shí)間：2018-06-25 15:25

  本文選題：詞塊 + 摘要　； 參考：《東華大學(xué)》2013年碩士論文

【摘要】：詞塊是短語(yǔ)學(xué)的重要組成部分,詞塊特征的研究也一直占據(jù)著語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)發(fā)展的中心位置。詞塊的應(yīng)用在流利的語(yǔ)言產(chǎn)出中十分重要�；�于語(yǔ)料庫(kù)的研究范式產(chǎn)生了一種客觀的基于頻率的方法,為研究者們提供了一種新的研究詞塊特征的方法。 英語(yǔ)學(xué)術(shù)論文是學(xué)術(shù)工作者展示研究成果的重要途徑。作為學(xué)術(shù)論文語(yǔ)篇的精華部分,摘要是讀者了解學(xué)術(shù)論文研究問(wèn)題和基本內(nèi)容的重要媒介。國(guó)內(nèi)外的學(xué)者從不同角度對(duì)摘要進(jìn)行了探討和研究。 本文采用語(yǔ)料庫(kù)語(yǔ)言學(xué)的方法,以東華大學(xué)外語(yǔ)學(xué)院創(chuàng)建的科學(xué)英語(yǔ)學(xué)術(shù)論文語(yǔ)料庫(kù)(DHEST)中的子庫(kù)—能源科技英語(yǔ)學(xué)術(shù)論文摘要語(yǔ)料庫(kù)(CEAERA)為研究對(duì)象和數(shù)據(jù)基礎(chǔ),利用KfNgram軟件和Wordsmith軟件對(duì)能源科學(xué)英語(yǔ)學(xué)術(shù)論文摘要語(yǔ)料庫(kù)中詞塊部分的詞頻信息進(jìn)行定量分析,分別提取出3詞詞塊、4詞詞塊和5詞詞塊。在此基礎(chǔ)上對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行必要的人工刪除,得出用于本文研究的核心數(shù)據(jù)。本文基于241,463詞容的CEAERA,對(duì)摘要部分高頻詞塊的形式、功能特點(diǎn)以及語(yǔ)言特征進(jìn)行總體描述和分析。根據(jù)Altenberg(1998)的短語(yǔ)學(xué)研究范式將CEAERA中的詞塊分為3個(gè)結(jié)構(gòu)類。運(yùn)用李晶潔提出的短語(yǔ)序列語(yǔ)篇研究的三維模型,分析3詞、4詞和5詞詞塊的功能特點(diǎn),探討摘要部分詞塊的語(yǔ)言特征在構(gòu)建語(yǔ)篇中起到的作用,為學(xué)術(shù)論文摘要部分的寫(xiě)作提供一定程度的學(xué)術(shù)幫助和借鑒。
[Abstract]:Lexical chunks are an important part of phrasology, and the study of lexical chunks has always occupied a central position in the development of corpus linguistics. The application of lexical chunks is very important in fluent language production. Corpus-based research paradigm produces an objective frequency-based approach, which provides a new method for researchers to study lexical chunks. English academic papers are an important way for academic workers to demonstrate their research results. As the essence of academic papers, abstract is an important medium for readers to understand the research problems and basic contents of academic papers. Scholars at home and abroad have discussed and studied the abstract from different angles. In this paper, a Corpus Linguistics approach is used to study the subdatabase of Scientific English academic papers Corpus (DHEST), which is created by the School of Foreign languages of Donghua University, and the CEAERA (Energy Science and Technology English academic Paper Abstract Corpus) as the research object and data base. By using KfNgram software and Wordsmith software, the word frequency information of lexical chunks in the corpus of abstracts of English academic papers for energy science were quantitatively analyzed, and three word chunks and four word chunks and five word chunks were extracted respectively. On the basis of this, the core data used in this paper is obtained by manually deleting the data. Based on CEAERAA of 241463 word content, this paper describes and analyzes the form, function and language features of the abstract part of high frequency lexical chunks. The lexical chunks in CEAERA are divided into three structural classes according to Altenberg's (1998) phrasology paradigm. Using the three-dimension model of phrase sequence discourse research proposed by Li Jingjie, this paper analyzes the functional characteristics of three words, four words and five words chunks, and probes into the role of the language features of some words chunks in the construction of discourse. To provide a certain degree of academic help and reference for the writing of abstracts of academic papers.
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：H315

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2066492