COCA语料库操作 演示.ppt

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BNC语料库使用说明ppt课件

BNC语料库使用说明ppt课件
图2.4.3-3
37ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
38
39
40
BYU-BNC词性附码的使用
1)查询多义词特定的词性,如for 2)某个词前/或者后面特定词性的若干搭配
词, 如confidence 前的形容词 3)词性附码放置的位置 Words或者context处
41
将BNC KWIC制作成mini text
10
图2.1.2-1
•规则:输入名词的话用正则表 达式: [n*];动词: [v*]; 形容词: [aj*]; 副词: [av*]……
11
图2.1.2-2
White+名词的短语
12
2.1.3 输入通配符(wildcards),如分别输入 un*ly和r?n*,结果如图2.1.3-1和.2.1.3-2
如在Fiction和Newspaper子数据库中 passionate后面可以跟任何名词的词及频率, 分别如两图(2.3-1和2.3-2)
26
图2.3-1
图2.3-2
27
但是也可以之间对两者子语料库中它们出 现频率的对比,操作:分别选择section 1&2,如下图(图2.3-3):
28
34
2.4.3 搜索近义词 如:搜索beautiful的所有近义词(如图
2.4.3-1)
规则:在words的方格里输入[=beautiful],表示和beautiful语义相 近的所有形容词。
35
再如:搜索动词clean的所有近义词,如下 图:
图2.4.3-2
36
当然可以进一步搜索与clean语义相近的动 词+the+名词的词组,[[=clean]].[v*] the [n*] 如下图:

常见语料库使用入门

常见语料库使用入门

8
公共语料库检索
国外18个知名英语语料库
01.国际英语语料库 (ICE):http: ///english-usage/ice/htm 02.美国国家语料库(ANC):/ 03.美国当代英语语料库(COCA):/ 04.美国近当代英语语料库(COHA):/coha/ 05.英国国家语料库(BNC):/bnc/ 06.柯林斯英语语料库(BOE):/wordbanks/ 07.英国英语语料库(SEU):http: ///english-usage/ 08.澳大利亚英语语料库(ACE):http: //khnt.hit.uib.no/icame/manuals/ 09.新规范语料库(NMC):http: ///
词性标记 句法标记 词义标记 篇章指代标记 韵律标记 ……
材料/工具准备阶段
若只是要词频数据, 则生语料库足够, word/wps或txt记事本 都可以建立word/wps 的“查找替换”工具 即可, txt记事本的“编辑-查 找”工具也行。
生语料库 加 工 标 注
熟语料库
“宏”
39
个人语料库创建
生 语 语 料 库
熟 语 语 料 库
3
语料库及其分类
第二节 公共语料库检索
4
公共语料库检索
统计频率
基 于 检 索
查找例句
参 数 设 置
带着 问题
收集 证据
验证分析
5
公共语料库检索
我国21个知名语料库
01.中央研究院近代汉语标记语料:.tw/Early_Mandarin/ 02.中央研究院汉籍电子文献:.tw/ftms-bin/ftmsw3 03.国家现代汉语语料库:http://124.207.106.21:8080/ 04.国家语委现代汉语语料库:/retrieval/index.html 05.树图数据库:.tw/ 06.语料库语言学在线: 07.北京大学CCL语料库:/Yuliao_Contents.Asp

常见语料库使用入门_图文

常见语料库使用入门_图文

10 公共语料库检索
小问题:
一种语言现象我们至少得收集多少条语料呢?
500 徐杰教授认为,语料多多益善,至少应收集
条。
大数定律(Law of Large Numbers): 指在随机试验中,每次出现的结果不同,但是大量重复
试验出现的结果的平均值却几乎总是接近于某个确定的值。
11 公共语料库检索
抽样与调查
9 公共语料库检索
国外18个知名英语语料库
10.LLC口语语料库: http://khnt.hit.uib.no/icame/manuals/ 11.COBUILD语料库:/Corpus/CorpusSearch.aspx 12.ICE东非等分库:/english-usage/ice/avail. htm 13.ARCHER语料库:/english/degree_programs. asp 14.CEECS语料库:http://www.eng.helsinki.fi/varieng/main/corporal.htm 15.SCTS语料库:http: /// 16.VOICE语料库:http: //www.univie.ac.at/Anglistik/voice/ 17.ELFA语料库:http: //www.uta.fi/laitokset/kielet/engf/research/elfa/ 18.朗曼语料库:http: ///dictionaries/corpus/index.html
40 个人语料库创建
熟语料库加工阶段
可以采用这个工具
双 击 打 开 软 件
41 个人语料库创建 熟语料库加工阶段
检 索 式 示 例
公共语料库的检索说明
——以BCC语料库为例
18 公共语料库检索

COCA语料库操作 演示.ppt知识讲解

COCA语料库操作 演示.ppt知识讲解

图2.4.1
规则:首先选择 COMPARE 显示。然后在WORDS的方格里分 别输入hot和warm,再在COLLOCATES方框里输入[n*],表示 后面所跟任何名词。当然也可以比较在某个子语料库中出 现的频率比较。
• 2.4.2 比较反义词
• 如:woman和man前面所跟的形容词的区 别(如图2.4.2)
图2.1.5-1
图2.1d的所有词组
• 2.2 搜索搭配词和出现的频率 • 如 “thick后跟的名词” (图2.2-1)
图2.2-1
规则:在COLLOCATES里输入[n*] 后选择4,表示 在thick后面(4跨距范围内)出现的任何名词
• 如跟在 “smile前面的形容词” (图2.2-2)
图1.1 COCA界面简介
1. 显示方式 2. 关键词输入栏
5. 结果栏
3. 子语料库 4. 最小匹配
6. KWIC 栏
2. 主要搜索功能
• 2.1 搜索words、phrases、lemmas、 wildcards和其他更加复杂的字词
• 2.1.1 输入单词“mysterious” (图2.1.1-1): • 得到相关结果(图2.1.1-2):在各子库中的频
形容词early的原形,比较级和最高级三种形式一次性检索出来检索
• 2.1.5 输入某种词性且部分带有某些字母的命令, 如要得到以un-开头、-ed结尾的所有形容词的所 有 形 式 ( 见 图 2.1.5-1 ) 和 得 到 动 词 + 任 何 词 +ground的所有词组(见图2.1.5-2):
图2.3-1
图2.3-2
图2.3-2
• 但是也可以之间对两者子语料库中它们出 现频率的对比,操作:分别选择section 1&2,如下图(图2.3-3):

COCA 语料库界面查询输入说明(修订)

COCA 语料库界面查询输入说明(修订)
The Materials for Guiding Students to Use COCA
1. COCA界面的字符串查询(WORD(S))处输入词示例内容的说明
输入词示例
作用
说明与技巧
Jumbo或
soft landing
查具体的词或短语
也可以输入长字符串(9词以下)
borrow/lend
简单对比两个词的使用频率
SECTION 2=FIC
查smart的同义词在报纸和小说中的使用情况
查beautiful的同义词与flower的同义词搭配的情况
small
little
[nn*]
0/3各
RELEVANCE
查small和little后面3个词内的名词使用对比情况
ground.[n*]
floor.[n*]
[j*]
3/0
RELEVANCE
各查ground和floor作名词时前面3个词内的形容词使用对比情况
查is被缩写为’s情况的句式结构
’s在本语料库中可以被视为一个词单独查询,即,和前面的单词要空格且输成‘s,其它缩写形式也是用类似方法查询
it is [v*] that
或we [vv*] that
查句式结构
选择CHART显示可以看出第一个是学术结构,是口语的8.5倍;第二个结构口语中最常用
to [v*] or not to [v*]
dis* [v?d]
查第一个词以dis开头,
下一个词为过去式结构
(注意与上面的区别)
查到district had, disease was, disease had等
*ly.[j*]
查以ly结尾的形容词
仅查ly结尾的词作形容词使用情况

美国当代英语语料库(COCA)使用介绍要点

美国当代英语语料库(COCA)使用介绍要点

COCA语料库简介
COCA简介
– COCA美国当代英语语料库涵盖美国这一时期 的口语(spoken)、小说(fiction)、流行杂志(pop magzine)、报纸(newspaper)和学术期刊 (academic)五大类型的语料库,并且在这五个类 型方面基本呈均匀平衡分布。
– 网址:/coca
• 例1. 输入单词“mysterious” (图2.1.1-1):得 到相关结果(图2.1.1-2):在各子库中的频率,每 百万词使用的频率。
• 若对图2中的相应条块进行点击,那么就可以看到 KWIC,如图2.1.1-3 (以点Fiction的条块为例):
图2.1.1-1
图2.1.1-2
使用CHART显示
POS LIST
det.GEN 类指限定词 det.POS 物主限定词 num.CARD 基数词 num.ORD 序数词 conj.CRD 并列连词 conj.SUB 从属连词 Interj. 叹词 PUNC 标点
词性列表的使用
• 1)查询多义词特定的词性 • 2)某个词前或者后面特定词性的若干搭配
COCA界面简介
• 语料库分类区(五大类型语料库共包括42个 子语料库)。
COCA界面简介
• 语料库分类区(五大类型语料库共包括42个 子语料库)。
二、COCA主要搜索功能
• 2.1 搜索words、phrases、lemmas(单 词的所有形式)、wildcards(通配符)和 其他更加复杂的字词。
POS LIST
pron.INDF 不定代词 pron.PERS 人称代词 pron.WH 疑问代词 pron.REFL 反身代词 adj.CMP 形容词比较级 (comparative) adj.SPRL 形容词最高级 (superlative) adv.particle 副词小品词 adv.WH 疑问副词

在美国当代英语语料库(COCA)如何查词

在美国当代英语语料库(COCA)如何查词

在美国当代英语语料库(COCA)如何查词.doc 在美国当代英语语料库(COCA)如何查词摘要:美国当代英语语料库(Corpus of Contemporary American English,COCA)由美国Brigham Young University 的Mark Davies教授开发,目前单词容量在4.5亿,是美国当前最新的当代英语语料库,也是当今世界上最大的英语平衡语料库。

该语料库的语料来自1990-2012年,每年更新,检索功能强大,是最佳的英语学习助手。

本文以sorry为例介绍了如何在美国当代英语语料库中查询单词及对单词sorry的检查与研究结果。

关键词:美国当代英语语料库,平衡语料库,sorryAbstract: The Corpus of Contemporary American English (COCA) is the largest freely-available corpus of English,and the only large and balanced corpus of American English.The corpus was created by Mark avies of Brigham Young University,and it is used by tens of thousands of sers every month (linguists,teachers,translators,and other searchers).COCA is also related to other large corpora that we have created.The corpus contains more than 450 million words of text and isqually divided among spoken,fiction,popular magazines,newspapers,and academic texts.It includes 20 million words each year from 1990-2012.Key words: the Corpus of Contemporary American English,parallel corpus,sorry中图分类号:H319.3文献标识码:A文章编号:1006-026X(2013)12-0000-02一、引论美国当代英语语料库(Corpus of Contemporary American English,COCA)由美国Brigham Young University 的Mark Davies教授开发,目前单词容量在4.5亿以上,是美国当前最新的当代英语语料库,也是当今世界上最大的英语平衡语料库,且与其他所建语料库相连。

最新常用在线语料库使用简介PPT课件

最新常用在线语料库使用简介PPT课件
进 入 夏 天 ,少 不了一 个热字 当头, 电扇空 调陆续 登场, 每逢此 时,总 会想起 那 一 把 蒲 扇 。蒲扇 ,是记 忆中的 农村, 夏季经 常用的 一件物 品。 记 忆 中 的故 乡 , 每 逢 进 入夏天 ,集市 上最常 见的便 是蒲扇 、凉席 ,不论 男女老 少,个 个手持 一 把 , 忽 闪 忽闪个 不停, 嘴里叨 叨着“ 怎么这 么热” ,于是 三五成 群,聚 在大树 下 , 或 站 着 ,或随 即坐在 石头上 ,手持 那把扇 子,边 唠嗑边 乘凉。 孩子们 却在周 围 跑 跑 跳 跳 ,热得 满头大 汗,不 时听到 “强子 ,别跑 了,快 来我给 你扇扇 ”。孩 子 们 才 不 听 这一套 ,跑个 没完, 直到累 气喘吁 吁,这 才一跑 一踮地 围过了 ,这时 母 亲总是 ,好似 生气的 样子, 边扇边 训,“ 你看热 的,跑 什么? ”此时 这把蒲 扇, 是 那 么 凉 快 ,那么 的温馨 幸福, 有母亲 的味道 ! 蒲 扇 是 中 国传 统工艺 品,在 我 国 已 有 三 千年多 年的历 史。取 材于棕 榈树, 制作简 单,方 便携带 ,且蒲 扇的表 面 光 滑 , 因 而,古 人常会 在上面 作画。 古有棕 扇、葵 扇、蒲 扇、蕉 扇诸名 ,实即 今 日 的 蒲 扇 ,江浙 称之为 芭蕉扇 。六七 十年代 ,人们 最常用 的就是 这种, 似圆非 圆 , 轻 巧 又 便宜的 蒲扇。 蒲 扇 流 传 至今, 我的记 忆中, 它跨越 了半个 世纪, 也 走 过 了 我 们的半 个人生 的轨迹 ,携带 着特有 的念想 ,一年 年,一 天天, 流向长
字串查询区
图5-1
COCA
5. COCA界面简介(图5-1)
语料库分类区
图5-1
COCA
5. COCA界面简介(图5-1)

COCA语料库操作演示.ppt教程

COCA语料库操作演示.ppt教程

图2.4.2
规则:在WORDS的方格里分别输入woman和man,再在 COLLOCATES方框里输入[j*],选在左3,表示前面3个跨 距内所有的形容词。当然也可以比较在某个子语料库中出 现的频率比较。
• 2.4.3 搜索近义词 • 如:搜索beautiful的所有近义词(如图2.4.3-1)
图2.3-1
图2.3-2
图2.3-2
• 但是也可以之间对两者子语料库中它们出 现频率的对比,操作:分别选择section 1&2,如下图(图2.3-3):
图2.3-3
• 2.4 进行语义倾向比较 • 2.4.1 比较近义词 • 如:近义形容词hot和warm后面所跟名词的 区别(如图2.4.1):
图2.4.1
规则:首先选择 COMPARE 显示。然后在WORDS的方格里分 别输入hot和warm,再在COLLOCATES方框里输入[n*],表示 后面所跟任何名词。当然也可以比较在某个子语料库中出 现的频率比较。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
• 2.4.2 比较反义词 • 如:woman和man前面所跟的形容词的区 别(如图2.4.2)
图2.1.4-1
规则:若要得到某个单词的所有单复数和时态形式,那么 就要在输入时,在这个单词外加 [ ]。
图2.1.4-2
形容词early的原形,比较级和最高级三种形式一次性检索出来检索
• 2.1.5 输入某种词性且部分带有某些字母的命令, 如要得到以 un- 开头、 -ed 结尾的所有形容词的所 有 形 式 ( 见 图 2.1.5-1 ) 和 得 到 动 词 + 任 何 词 +ground的所有词组(见图2.1.5-2): • 规则:若要得到某种词性且词中带有部分带有某 些字母的形式时,如要得到以 un- 开头、 -ed 结尾 的所有形容词的所有形式,那么输入: un*ed.[aj*]; 若要得到动词+任何词+ground的所有词组,那么输 入: [vv*]*[ground]即可。前者用来研究词汇,后者 用来查询特定词性的搭配。

使用COCA等在线语料库相关说明

使用COCA等在线语料库相关说明

1. Who created these corpora?The corpora were created by Mark Davies, Professor of Linguistics at Brigham Young University in Provo, Utah, USA. In most cases (though see #2 below) this involved designing the corpora, collecting the texts, editing and annotating them, creating the corpus architecture, and designing and programming the web interfaces. Even though I use the terms "we" and "us" on this and other pages, most activities related to the development of most of these corpora were actually carried out by just one person.2. Who else contributed?3. Could you use additional funding or support?As noted above, we have received support from the US National Endowm ent for the Humanities and Brigham Young University for the developm ent of several corpora. However, we are always in need of ongoing support for new hardware and software, to add new features, and especially to create new corpora. Because we do not charge for the use of the corpora (which are used by 80,000+ researchers, teachers, and language learners each month) and since the creation and maintenance of these corpora is essentially a "one person enterprise", any additional support would be very welcom e. There might be graduate programs in linguistics, or ESL or linguistics publishers, who might want to make a contribution, and we would then "spotlight" them on the front page of the corpora. Also, if you have contacts at a funding source like the Mellon Foundation or the MacArthur grants, please let them know about us (and no, we're not kidding).4. What's the history of these corpora?The first large online corpus was the Corpus del Español in 2002, followed by the BYU-BNC in 2004, the Corpus do Português in 2006, TIME Corpus in 2007, the Corpus of Contemporary American English (COCA) in 2008, and the Corpus of Historical American English (COHA) in 2010. (More details...)5. What is the advantage of these corpora over other ones that are available?For some languages and time periods, these are really the only corpora available. For example, in spite of earlier corpora like the American National Corpus and the Bank of English, our Corpus of Contemporary American English is the only large, balanced corpus of contemporary American English. In spite of the Brown family of corpora and the ARCHER corpus, the Corpus of Historical American English is the only large and balanced corpus of historical American English. And the Corpus del Español and the Corpus do Português are the only large, annotated corpora of these two languages. Beyond the "textual" corpora, however, the corpus architecture and interface that we have developed allows for speed, size, annotation, and a range of queries that we believe is unmatched with other architectures, and which makes it useful for corpora such as the British National Corpus, which does have other interfaces. Also, they're free -- a nice feature.6. What software is used to index, search, and retrieve data from these corpora?We have created our own corpus architecture, using Microsoft SQL Server as the backbone of the relational database approach. Our proprietary architecture allows for size, speed, and very good scalability that we believe are not available with any other architecture. Even complex queries of the more than 425 million word COCA corpus or the 400 million word COHA corpus typically only take one or two seconds. In addition, be cause of the relational database design, we can keep adding on more annotation "modules" with little or no performance hit. Finally, the relational database design allows for a range of queries that we believe is unmatched by any other architecture for large corpora.7. How many people use the corpora?As measured by Google Analytics, as of March 2011 the corpora are used by more than 80,000 unique people each month. (In other words, if the same person uses three different corpora a total of ten times that month, it counts as just one of the 80,000 unique users). The most widely-used corpus is the Corpus of Contemporary American English -- with more than 40,000 unique users each month. And people don't just come in, look for one word, and move on -- average time at the site each visit is between 10-15 minutes.8. What do they use the corpora for?For lots of things. Linguists use the corpora to analyze variation and change in the different languages. Some are materials developers, who use the data to create teaching materials. A high number of users are language teachers and learners, who use the corpus data to model native speaker performance and intuition. Translators use the corpora to get precise data on the target languages. Some businesses purchase data from the corpora to use in natural language processing projects. And lots of people are just curious about language, and (believe it or not) just use the corpora for fun, to see what's going on with the languages currently. If you are a registered user, you can look at the profiles of other users (by country or by interest) after you log in.9. Are there any published materials that are based on these corpora?As of mid-2011, researchers have submitted entries for more than 260 books, articles and conference presentations that are based on the corpora, and this is probably only a sm all fraction of all of the publications that have actually been done. In addition, we ourselves have published three frequency dictionaries that are based on data from the corpora -- Spanish (2005), Portuguese (2007), and American English (2010).10. How can I collaborate with other users?You can search users' profiles to find researchers from your country, or to find researchers who have similar interests. In the near future, we may start a Google Group for those who want more interaction.11. What about copyright?Our corpora contain hundreds of millions of words of copyrighted material. The only way that their use is legal (under US Fair Use Law) is because of the limited "Keyword in Context" (KWIC) displays. It's kind of like the "snippet defense" used by Google. They retrieve and index billions of words of copyright material, but they only allow end users to access"snippets" (片段,少许)of this data from their servers. Click here for an extended discussion of US Fair Use Law and how it applies to our COCA texts.12. Can I get access to the full text of these corpora?Unfortunately, no, for reasons of copyright discussed above. We would love to allow end users to have access to full-text, but we simply cannot. Even when "no one else will ever use it" and even when "it's only one article or one page" of text, we can't. We have to be 100% compliant with US Fair Use Law, and that means no full text for anyone under any circumstances -- ever. Sorry about that.13. I want more data than what's available via the standard interface. What can I do?Users can purchase derived data -- such as frequency lists, collocates lists, n-grams lists (e.g. all two or three word strings of words), or even blocks of sentences from the corpus. Basically anything, as long as it does not involve full-text access (e.g. paragraphs or pages of text), which would violate copyright restrictions. Click here for much more detailed information on this data, as well as downloadable samples.14. Can my class have additional access to a corpus on a given day?Yes. Sometimes your school will be blocked after an hour or so of heavy use from a classroom full of students. (This is a security mechanism, to prevent "bots" from running thousands of queries in a short time.) To avoid this, sign up ahead of time for "group access".15. Can you create a corpus for us, based on our own materials?Well, I probably could, but I'm not overly inclined to at this point. Creating and maintaining corpora is extremely time intensive, even when you give me the data "all ready" to import into the database. The one exception, I guess, would be if you get a large grant to create and maintain the corpus. Feel free to contact me with questions.16. How do I cite the corpora in my published articles?Please use the following information when you cite the corpus in academic publications or conference papers. And please remember to add an entry to the publication database (it takes only 30-40 seconds!). Thanks.In the first reference to the corpus in your paper, please use the full name. For example, for COCA: "the Corpus of Contemporary American English" with the appropriate citation to the references section of the paper, e.g. (Davies 2008-). After that reference, feel free touse something shorter, like "COCA" (for example: "...and as seen in COCA, there are..."). Also, please do not refer to the corpus in the body of your paper as "Mark Davies' COCA corpus", "a corpus created by Mark Davies", etc. The bibliographic entry itself is enough to indicate who created the corpus.。

COCA语料库操作 演示.ppt知识讲解

COCA语料库操作 演示.ppt知识讲解

图2.4.1
规则:首先选择 COMPARE 显示。然后在WORDS的方格里分 别输入hot和warm,再在COLLOCATES方框里输入[n*],表示 后面所跟任何名词。当然也可以比较在某个子语料库中出 现的频率比较。
• 2.4.2 比较反义词
• 如:woman和man前面所跟的形容词的区 别(如图2.4.2)
图2.3-1
图2.3-2
图2.3-2
• 但是也可以之间对两者子语料库中它们出 现频率的对比,操作:分别选择section 1&2,如下图(图2.3-3):
图2.3-3
• 2.4 进行语义倾向比较
• 2.4.1 比较近义词
• 如:近义形容词hot和warm后面所跟名词的 区别(如图2.4.1):
图2.4.3-3
思考:
• 1)如何查询多义词特定的词性的KWIC,如for 作连词或介词等?
• 2)如何查询某个词前/或者后面特定词性的若干 搭配词, 如confidence 前的形容词?
• 3)词性附码应放置在什么位置?
此课件下载可自行编辑修改,仅供参考! 感谢您的支持,我们努力做得更好!谢谢
图2.1.5-1
图2.1.5-2
动词+任何词+ground的所有词组
• 2.2 搜索搭配词和出现的频率 • 如 “thick后跟的名词” (图2.2-1)
图2.2-1
规则:在COLLOCATES里输入[n*] 后选择4,表示 在thick后面(4跨距范围内)出现的任何名词
• 如跟在 “smile前面的形容词” (图2.2-2)
COCA语料库操作 演示.ppt
图1.1 COCA界面简介
1. 显示方式 2. 关键词输入栏

常用在线语料库使用简介分析

常用在线语料库使用简介分析

频数
图2.1-2
BNC
2.2 其他可下载的BNC产品
➢ BNC XML edition:BNC全库 ➢ BNC Baby:BNC子库,包含小说、新闻、科技、口语四
类文本各100万词 ➢ BNC sampler:BNC 子库,包含书面语、口语两类文本
各100万词 ➢ 注:以上语料库采用XML格式,需使用XAIRA软件检索
➢ 输入“feature”(图6.1.1-1)
图6.1.1-1
COCA
6.1.1 检索某一词形
➢ 在搜索结果区可得到“feature”的频数 (图6.1.1-2 ) ➢ 点击该词,可在例句显示区看到含有“feature”的词
条(图6.1.1-3)
图6.1.1-2
图6.1.1-3
COCA
6.1.1 检索某一词形
图5.3-1
COCA
5.3 语料库分类区
➢ 42个子语料库 (图5.3-2)
图5.3-2
COCA
5.3 语料库分类区
➢ 42个子语料库 (图5.3-3)
图5.3-3
COCA
5.4 查询结果排列方式区
➢ Sort by:检索结果的排列方式,可按频率、关联度、 或字母顺序排列,一般默认按频率排列 (图5.4-1)
➢ 在显示方式区选择KWIC 并再次点击search, 可得含有“feature”的词语 索引(图6.1.1-4)
Sketch Engine: 在线语料库管理及检索工具,可有 效总结词汇的语法及搭配行为。
BNC
1. BNC官网主界面(图1-1)
基本信息及 功能介绍区
简单搜索区 进入简单搜索功能介绍
图1-1
BNC
2. BNC在线检索功能介绍 2.1 BNC simple search
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
来自图1.1 COCA界面简介
1. 显示方式 2. 关键词输入栏 5. 结果栏
3. 子语料库 6. KWIC 栏 4. 最小匹配
2. 主要搜索功能
• 2.1 搜索words、phrases、lemmas、 wildcards和其他更加复杂的字词 • 2.1.1 输入单词“mysterious” (图2.1.1-1): • 得到相关结果(图2.1.1-2):在各子库中的频 率,每百万词使用的频率 • 若对图2中的相应条块进行点击,那么就可 以看到KWIC,如图2.1.1-3 (以点Fiction的 条块为例):
规则:在WORDS的方格里输入[=beautiful],表示和beautiful语义 相近的所有形容词。
• 再如:搜索动词clean的所有近义词,如下图:
图2.4.3-2
• 当然可以进一步搜索与clean语义相近的动词+the+ 名词的词组,[[=clean]].[v*] the [n*] 如下图:
图2.4.3-3
思考:
• 1)如何查询多义词特定的词性的KWIC,如for 作连词或介词等? • 2)如何查询某个词前/或者后面特定词性的若干 搭配词, 如confidence 前的形容词? • 3)词性附码应放置在什么位置?
杨百翰大学COCA语料库使用说明
1. 杨百翰大学COCA语料库简介
Corpus of Contemporary American English (1990-2012)能在线免费提供 400+ million 词,在线网 址为:/coca/ 但需要用电子邮箱注册才能使用,对不同使用者有 不同层次的要求,对最低层的使用者,每天可检索100 次,共10000个KWIC 行。 通过这个网址: 还可以搜索 到以下语料库:
规则:在WORDS里输入: smile.[n*],表示作为名词smile; 在COLLOCTES里输入: [j*]表示其前后出现形容词的语境。
Confidence前使用的常用形容词 图2.2-3
• 2.3 搜索在子语料库(register)内(或之间)出 现的频率(或比较)(不同语域中的用法) • 如在Fiction和Spoken子数据库中 passionate后面可以跟任何名词的词及频率, 分别如两图(2.3-1和2.3-2)
图2.1.4-1
规则:若要得到某个单词的所有单复数和时态形式,那么 就要在输入时,在这个单词外加 [ ]。
图2.1.4-2
形容词early的原形,比较级和最高级三种形式一次性检索出来检索
• 2.1.5 输入某种词性且部分带有某些字母的命令, 如要得到以 un- 开头、 -ed 结尾的所有形容词的所 有 形 式 ( 见 图 2.1.5-1 ) 和 得 到 动 词 + 任 何 词 +ground的所有词组(见图2.1.5-2): • 规则:若要得到某种词性且词中带有部分带有某 些字母的形式时,如要得到以 un- 开头、 -ed 结尾 的所有形容词的所有形式,那么输入: un*ed.[aj*]; 若要得到动词+任何词+ground的所有词组,那么输 入: [vv*]*[ground]即可。前者用来研究词汇,后者 用来查询特定词性的搭配。
图2.4.2
规则:在WORDS的方格里分别输入woman和man,再在 COLLOCATES方框里输入[j*],选在左3,表示前面3个跨 距内所有的形容词。当然也可以比较在某个子语料库中出 现的频率比较。
• 2.4.3 搜索近义词 • 如:搜索beautiful的所有近义词(如图2.4.3-1)
图2.1.5-1
图2.1.5-2
动词+任何词+ground的所有词组
• 2.2 搜索搭配词和出现的频率 • 如 “thick后跟的名词” (图2.2-1)
图2.2-1
规则:在COLLOCATES里输入[n*] 后选择4,表示 在thick后面(4跨距范围内)出现的任何名词
• 如跟在 “smile前面的形容词” (图2.2-2)
图2.1.2-2
White+名词的短语
• 2.1.3 输入通配符 (wildcards),如分别输入 un*ly和r?n*,结果如图2.1.3-1和.2.1.3-2
图2.1.3-1
图2.1.3-2
• 2.1.4 输入lemma(即一个单词的单复数、 时态等所有形式),若要得到sing这个单词 的所有形式,可以如下图所示(图 2.1.4-1 )
图2.4.1
规则:首先选择 COMPARE 显示。然后在WORDS的方格里分 别输入hot和warm,再在COLLOCATES方框里输入[n*],表示 后面所跟任何名词。当然也可以比较在某个子语料库中出 现的频率比较。
• 2.4.2 比较反义词 • 如:woman和man前面所跟的形容词的区 别(如图2.4.2)
图2.1.1-1
图2.1.1-2
使用chart 显示
图2.1.1-3
• 2.1.2 输入词组“white+名词” (图2.1.2-1) • 得到的结果都是white后面跟的名词短语 (图2.1.2-2),检索表达式为:white [n*]
图2.1.2-1
注意:选LIST
规则:输入名词 的话用正则表达式: [n*];动词: [v*]; 形容 词: [aj*]; 副词: [av*] ….. 既可以直接输入, 也可以从POS LIST 栏选择 对于“[n*]”,可 选择 “noun. All+”
图2.3-1
图2.3-2
图2.3-2
• 但是也可以之间对两者子语料库中它们出 现频率的对比,操作:分别选择section 1&2,如下图(图2.3-3):
图2.3-3
• 2.4 进行语义倾向比较 • 2.4.1 比较近义词 • 如:近义形容词hot和warm后面所跟名词的 区别(如图2.4.1):
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