语言距离与吴语互通度

发布时间：2017-06-26 00:12

  本文关键词：语言距离与吴语互通度，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：汉语不同方言间几乎不能互通,这是众所周知的现象,甚至同一方言内部间的互通度也很低。汉语不同方言间极低的互通度是汉语方言的一大特点。影响方言间互通度的因素很多,就语言本身而言,包括语音、音系、词汇、句法以及文化等因素；就语言外的因素而言,可能涉及人的文化背景、社会背景、身体和心理状况、年龄与性别,以及地理环境等因素。但最重要的因素还是语言间的不同的音系(Gooskens,2007)。 吴方言是仅次于北方方言(普通话)的中国第二大方言。无论是吴方言学家或是吴语为母语的人都有这样的共识：吴语内部的互通性很低,尤其是南北吴语很难互通,而南部吴语间差别很大,互通度很低。本研究选择了吴方言内部五个方言(吴江,黄岩,永康,衢州,温州)点,通过听力实验的方法测量吴方言内部五个方言间的互通度,并通过计算方言间的语言距离(linguistic distance),分析解释吴方言内部互通度与语言距离之间的关系。本文提出如下研究假设：吴语间的互通度与各方言间的同源词之间的语言距离密切相关。 语言学家们对于互通度的研究可以追溯至上世纪五十年代。Voegelin和Harris (1951)提出了“确定自然语言间互通度的方法”,开创了关于测试方言间互通度研究的先河。他们提出的测量方言互通度的两种方法,至今仍被广泛地用于测量各语体间的互通度,即“询问受试者的方法”和“测试受试者的方法”。vanHeuven (2008)曾通过“测试受试者的方法测量了真正的互通度”。我们的研究目的也是为了要量化吴语各方言间的互通度,因此本研究采用了听力实验的方法来测试受试者,以此来测试吴语内部方言间的互通度。 本研究主要分两大部分：互通度测试和语言距离计算。互通度实验是在两个层面上进行的,包括30个三音节的词和20个句子。分别用五个不同吴方言录制测试语料,到五个方言点对五种不同方言的语料进行听力测试,每个方言点选取15位符合要求的受试人。测试采用听写的方法,通过取所有参加实验的被试者的平均值,以及两个层面互通度测试结果的平均值,我们得出了一个相对合理的数据作为方言间的相对互通度值,从而得出了这五个方言间的互通程度,其结果为(“”表示“互通度大于”)： 黄岩-衢州,黄岩-吴江黄岩-永康,吴江-衢州,衢州-永康吴江-永康,温州-吴江,黄岩-温州,温州-永康,温州-衢州。 那么基于其中任意一个方言的测试语料被其他四个方言的受试者所听懂的比例,我们得出了五个方言的被听懂的难易度,即黄岩,吴江＞衢州,永康温州(“”表示“更易被听懂”)。这一结论与我们平常对于这些方言的难易度的印象基本一致,即温州话最难懂,吴江话好懂。而黄岩话因为兼具了南北吴语的特点,因此也同样较容易被南北吴语区听懂。 在互通度值的计算上,我们还重新检验了调整后的听懂度(Pierce,1952),结果表明,原始的听懂度分值与调整后的听懂度分值并无统计学意义上的区别。 关于语言距离的测量方法,语言学家们也尝试了各种方法,主要可分为感知语言距离和客观语言距离两种方法。感知语言距离的测试是依靠受试者的感觉,而客观的语言距离的测量方法是基于语言本身的差异。Kessler于1995年第一次将编辑距离(edit distance)作为测量爱尔兰方言间的语言距离。编辑距离指的是字符串A转化为字符串B所需的最少编辑数。那么相应地应用到语言学中,一个语言变体的一串语音表达可以相应地对应到另一个语言变体的一串语音表达。语音表达的对应通常是基于词的音节结构,元音对应元音,辅音对应辅音。那么基于任何一个同源词的不同方言的语音表达间的编辑距离,不同方言间的语言距离就可以被计算出来了。有不少研究将编辑距离应用于测量西日尔曼语,斯堪的纳维亚语言等拼音语言。编辑距离被证明是研究西方拼音语言之间的语言距离的有效方法。 基于编辑距离的方法,我们以五个方言的30个三音节词和20个句子的语音表达作为计算五个方言间的语言距离的语料。我们计算出了五个方言所构成的10个方言对之间的语言距离。此外,基于句子的语料,我们还提出对编辑距离的两种应用方法,被称为方法1和方法2。方法1是将每句话的所有测试点看作是一个字符串。而方法2是将每句话中的每个测试点看作是一个字符串,两个方言间的基于句子的编辑距离就是所有测试点的编辑距离的平均值。通过分析,我们发现方法1更为有效,因为这种方法将句子的语境也考虑在内,因此与互通度的相关更高。通过对10组方言对之间语言距离的计算,它们相互间语言距离的排序如下(“”表示“语言距离小于”)： 黄岩-衢州,黄岩-吴江黄岩-永康,黄岩-温州,温州-永康,吴江-衢州温州-吴江,衢州-永康,温州-衢州,吴江-永康。 我们把与互通度可能相关的各种客观距离,包括语言距离,结构距离,地理距离,旅行距离,与互通度值做了统计学上的相关分析。结果发现唯一与互通度值相关的是语言距离,但并没有发现其他的客观距离与互通度存在有意义的关联。 本研究发现通过编辑距离的计算得出的语音距离是可以预测五个吴方言互通度的最好的预测因子。研究结论证明,通过同源词的音段编辑距离测出的语言距离与五个方言间的互通度有密切相关性：语言距离越大,其互通度越小；反之,语言距离越小,其互通度越大。
【关键词】：吴方言 互通度 语言距离 编辑距离
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：H173
【目录】：

• 附表5-6
• Acknowledgements6-8
• 内容摘要8-11
• Abstract11-21
• List of Tables21-26
• List of Figures26-27
• List of Abbreviations27-28
• Chapter One Introduction28-45
• 1.1 Rationale of the Study28-30
• 1.2 The Choice of Dialects for the Study:the Five Wu Dialects30-37
• 1.3 Relevant Notions37-42
• 1.3.1 Linguistic Distance37-39
• 1.3.2 Mutual Intelligibility39
• 1.3.3 Language,Dialect,Accent and Variety39-42
• 1.4 The Aim of the Study42-43
• 1.5 Structure of the Dissertation43-45
• Chapter Two Previous Studies on Mutual Intelligibility45-61
• 2.1 The Early Studies on Mutual Intelligibility45-49
• 2.2 Objective Testing versus Subjective Testing49-53
• 2.3 Studies on Mutual Intelligibility of Chinese Dialects53-59
• 2.4 Summary59-61
• Chapter Three The Phonology of Five Wu Dialects61-102
• 3.1 General Introduction of the Previous Studies61-65
• 3.2 The Phonology of Huangyan65-72
• 3.2.1. Initials65-68
• 3.2.2 Finals68-71
• 3.2.3 Tones71-72
• 3.3 The Phonology of Wenzhou72-80
• 3.3.1 Initials72-76
• 3.3.2 Finals76-78
• 3.3.3 Tones78-80
• 3.4 The Phonology of Quzhou80-83
• 3.4.1 Initials80-81
• 3.4.2 Finals81-82
• 3.4.3 Tones82-83
• 3.5 The Phonology of Yongkang83-87
• 3.5.1 Initials83-85
• 3.5.2 Finals85-86
• 3.5.3 Tones86-87
• 3.6 The Phonology of Wujiang87-91
• 3.6.1 Initials87-88
• 3.6.2 Finals88-89
• 3.6.3 Tones89-91
• 3.7 A Brief Comparison of the Phonological Structures of the Five Dialects91-101
• 3.7.1 Initials93-95
• 3.7.2 Finals95-99
• 3.7.3 Tones99-100
• 3.7.4 Syllable Structure100-101
• 3.8 Summary101-102
• Chapter Four Experimental Analysis of Mutual Intelligibility Among Five Wu Dialects102-128
• 4.1 Introduction102-103
• 4.2 Stimulus Material103-106
• 4.3 Recording of the Material106-110
• 4.3.1 Speakers of the Stimuli106-107
• 4.3.2 Sound Recordings107
• 4.3.3 Sound Editing107-110
• 4.4 Listeners for the Test110-111
• 4.5 Testing111-113
• 4.6 The Results113-126
• 4.6.1 Results of Self-self Pairs113-116
• 4.6.2 Results between Different Dialect Pairs116-117
• 4.6.3 Comparisons between the Results of Self-self Pairs and those of Dialect Pairs117-119
• 4.6.4 Mutual Intelligibility Scores119-121
• 4.6.5 The Intelligibility Degree of the Five Wu Dialects121-123
• 4.6.6 Adjusted Intelligibility Scores123-126
• 4.7 Summary126-128
• Chapter Five Linguistic Distances Among Five Wu Dialects128-209
• 5.1 Edit Distance129-139
• 5.1.1 Introduction129-132
• 5.1.2 Edit Distance:Phonetic Transcription Based132-133
• 5.1.3 Matches of Segments133-134
• 5.1.4 Operation Weights134-135
• 5.1.5 Non-normalized and Normalized Edit Distances135-139
• 5.1.5.1 Non-normalized Edit Distance135-136
• 5.1.5.2 Normalized Edit Distance136-139
• 5.2 Linguistic Distances of the Ten Dialect Pairs139-187
• 5.2.1 Reliability of the Sample139-142
• 5.2.2 Edit Distances Calculated Based on the Data of Trisyllabic Words142-164
• 5.2.3 Edit Distances Calculated Based on the Data of Sentences164-183
• 5.2.4 Linguistic Distances Calculated Based on the Data of Words and Sentences183-184
• 5.2.5 Tonal Distances based on the Data of Trisyllabic Words184-187
• 5.3 Visualizing Aggregate Differences:Multidimensional Scaling187-208
• 5.3.1 Visualizing the Phonetic Distances187-193
• 5.3.1.1 Visualizing the Non-Normalized Phonetic Distances187-189
• 5.3.1.2 Visualizing the Normalized Phonetic Distances(Method 1)189-191
• 5.3.1.3 Visualizing the Normalized Phonetic Distances(Method 2)191-193
• 5.3.2 Visualizing the Vowel Distances193-198
• 5.3.2.1 Visualize the Non-normalized Vowel Distances193-194
• 5.3.2.2 Visualizing the Normalized Vowel Distances(Method 1)194-196
• 5.3.2.3 Visualizing the Normalized Vowel Distances(Method 2)196-198
• 5.3.3 Visualizing the Consonant Distances198-202
• 5.3.3.1 Visualizing the Non-normalialized Consonant Distances198-199
• 5.3.3.2 Visualizing the Normalized Consonant Distances(Method 1)199-201
• 5.3.3.3 Visualizing the Normalized Consonant Distances(Method 2)201-202
• 5.3.4 Visualizing the Mutual Intelligibility Distances202-208
• 5.3.4.1 Visualizing the Mutual Intelligibility Distances(Based on Word Level and Sentence Level Tests)203-204
• 5.3.4.2 Visualizing the Word Mutual Intelligibility Distances204-206
• 5.3.4.3 Visualizing the Sentence Mutual Intelligibility Distances206-208
• 5.4 Summary208-209
• Chapter Six Predictors for MutuaI Intelligibility Among Five Wu Dialects209-233
• 6.1 Introduction209-210
• 6.2 Linguistic Distance as a Predictor210-220
• 6.2.1 Correlations between the Linguistic Distances and the Raw Mutual Intelligibility Scores211-215
• 6.2.2 Correlations between the Linguistic Distances and the Adjusted Mutual Intelligibility Scores215-219
• 6.2.3 Correlations between the Tonal Distances and the Mutual Intelligibility Scores219-220
• 6.3 Structural Distance as a Predictor220-229
• 6.3.1 Structural Distances Among the Five Dialects222-227
• 6.3.2 Correlations Between the Structural Distances and the Mutual Intelligibility Scores227-229
• 6.4 Geographical Distance as a Predictor229-231
• 6.5 Summary231-233
• Chapter Seven Conclusion233-243
• 7.1 Summary of the Major Findings233-240
• 7.1.1 Word Level Test vs. Sentence Level Test233-234
• 7.1.2 The Degree of Mutual Intelligibility Among Five Wu Dialects234-235
• 7.1.3 Raw Intelligibility Scores vs. Adjusted Intelligibility Scores235-236
• 7.1.4 Non-normalized Linguistic Distance vs. Normalized Linguistic Distance236-237
• 7.1.5 Method 1 vs. Method 2237-238
• 7.1.6 Vowels vs. Consonants238-240
• 7.1.7 Predictors for Mutual Intelligibility240
• 7.2 Limitations240-241
• 7.3 Suggestions241-243
• References243-257
• Appendix Ⅰ257-259
• Appendix Ⅱ259-267
• Appendix Ⅲ267-268
• Appendix Ⅳ268-271
• Curriculum Vitae and Published Papers271

【参考文献】

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本文编号：484078