篇际零重复词分布和增长模式实证研究
【图文】:
从一组为正态分布的数据,我们可用下式给出其95%的区间估计,V=M±1.96*S,V:变量95%的区间估计,,M:均值,S:标准差(Devore,2000)。据此式,一篇1 000单词的英语语篇,其零重复单词有95%的可能性为234.59±1.96×47.901=140.704-328.476。词汇密度和零重复词的关系在外语教学中,词汇密度是判定课文难 易 程 度 的 指 标 之 一 。 词 汇 密 度 一 般 指类符与形符的比例(T T R)(N a t i o n,1990)。这里所说类符(w o r d t y p e)是指词条。在计算语言学中,一些研究学者运用零重复词的数量而不是词汇密度指数来衡量词汇丰富性。例如,在H o l m e s(1991)的研究中,零重复词作为判定词leg与词下页图 1 零重复词的篇际分布的直方图图
现汇丰富性的指标之一。通过对样本组和测试组中篇际零重复词数目和词汇量的关系的检测,我们可以看出,在通常情况下,样本中所具有的零重复词数量越多,词汇量就越大。它们之间的关系是(2.1)所示的线性关系:Vhap=α+βV (2.1)Vhap:一个样本中篇际零重复词的数量V:一个样本词汇量的大小α,β:参数篇际零重复词和词汇量大小的关系如图2所示,图中直线是2.1中的模型拟合;小的正方形代表观察到的零重复词数目。样本组中的α和β分别是 128.148 2和1.005 4,而测试组中的α和β分别是 131.565 5和1.146 3。
【参考文献】
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