基于语料库的批评性话语分析
语料库语言学在批评话语分析中的作为空间
语料库语言学在批评话语分析中的作为空间一、本文概述随着语言学研究的不断深入和发展，语料库语言学作为一种新兴的研究方法，已经在多个语言学分支中展现出其独特的价值。
特别是在批评话语分析领域，语料库语言学的应用不仅丰富了研究手段，也为揭示语言背后的社会、文化和政治因素提供了新的视角。
本文旨在探讨语料库语言学在批评话语分析中的作为空间，分析其在该领域的具体应用及其所带来的影响。
本文首先将对语料库语言学和批评话语分析的基本概念进行界定，明确两者之间的联系与区别。
在此基础上，将详细介绍语料库语言学在批评话语分析中的应用，包括语料库的选择与构建、数据分析方法以及研究结果的解读等方面。
通过具体案例分析，本文将展示语料库语言学如何揭示话语背后的权力关系、意识形态和社会偏见，从而增强批评话语分析的说服力和可信度。
本文还将探讨语料库语言学在批评话语分析中的局限性和挑战，如语料库的代表性、数据分析的客观性以及研究结果的解释力等问题。
通过对这些问题的深入讨论，本文旨在为语料库语言学在批评话语分析中的进一步发展提供有益的思考和建议。
本文旨在全面梳理和分析语料库语言学在批评话语分析中的作为空间，以期为该领域的研究提供新的思路和方法。
本文也期望通过这一研究，能够促进语料库语言学和批评话语分析之间的跨学科交流，推动语言学研究的不断深入和发展。
二、语料库语言学的基本原理与方法语料库语言学是一门基于大量真实语言数据的语言学研究方法，其基本原理和方法在批评话语分析中发挥着重要作用。
语料库语言学的核心在于使用计算机技术对大量的语言数据进行收集、处理和分析，以揭示语言的实际使用情况和规律。
语料库语言学强调语料的真实性和代表性。
在批评话语分析中，研究者需要选择具有代表性和典型性的语料，以确保分析结果的客观性和准确性。
这些语料可以来自于各种媒体、领域和语境，如新闻报道、政治演讲、社交媒体等，以全面反映语言的实际使用情况。
语料库语言学注重量化分析和统计方法的应用。
基于语料库的批评性话语分析
基于语料库的批评性话语分析作者：***来源：《记者观察·下旬刊》2021年第02期本文运用语料库及批评话语分析的方法，通过关键词、索引行和搭配词等分析手段，对比中美关于“一带一路”主题新闻语篇的主题侧重及情感倾向。
自“一带一路”倡议提出以来，中国在经济全球化趋势下“促进全方位、多层次、复合型的区域性全方位发展”的理念引起国内外关注，中外媒体均对相关国际事件和倡议实施规划进行了各类解读报道。
批评话语分析，或CDA（ Critical Discourse Analysis），是通过分析语篇的语言特点和社会历史背景来考查语言结构以外的深层意义，揭示新闻语言、主题和情感态度之间的关系。
本文以“Beltand Road”作为检索关键词，基于35篇中美主流媒体于2018年对“一带一路”主题的英文新闻语篇分别构建语料库CNC（ Chinese News Corpus）和ANC（ AmericanNews Corpus）;借助语料库分析软件Antconc3.5.8与BSFU Collocator 1.0，通过分析相关新闻报道中关键词、索引行和搭配词方面的异同，探究中美双方媒体报道中展现的情感倾向和观点态度。
中美新闻语篇对比分析词汇分布词汇分布，或词汇密度是对语篇信息量的衡量，一般以“类符/形符”的比例衡量，用于说明所选用词汇的难度。
经统计，CNC和ANC中类符/形符比分别为2002与22.10，说明中美媒体在撰写新闻报道时，词汇丰富程度比较接近，词汇密度相差不多。
作为向社会传达讯息的语篇，新闻的功能主要是向公众展现观点与表明态度，在词汇上会选择通俗易懂的常见用词，使目标读者更易于接受。
高频词汇运用Antconc3.5.8软件的功能进行高频词的提取，有助于分析新闻报道的关注焦点及报道者的观点态度。
在筛选排除功能词、代词以及与“一带一路”倡议有关联的词汇如“China/Chinese” “Belt and Road”等以外，可看出在同一时期的新闻主题上，中美媒体的侧重点存在一定差异。
基于语料库的批评性话语分析
基于语料库的批评性话语分析
基于语料库的批评性话语分析是一种通过分析大量的中文语料库，来识别和分析其中带有批评性的话语的方法。
批评性话语是指针对某个对象或者事物，表达不满、不赞同或批评的言论。
在进行批评性话语分析时，首先需要构建一个大规模的中文语料库。
这个语料库可以包含各种类型的文本，例如新闻报道、社交媒体帖子、评论等。
这些文本来源的多样性可以帮助扩大样本的覆盖范围，提高分析结果的准确性和可靠性。
接下来，需要进行文本预处理，包括中文分词、词性标注、去除停用词等。
这些预处理步骤可以帮助把文本数据转化为可分析的结构化数据，方便后续的分析过程。
在进行批评性话语分析时，可以采用机器学习算法，例如支持向量机（SVM）或者深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）。
训练这些模型时，可以使用有标签的语料库，手动标注其中的批评性话语。
在应用训练好的模型进行批评性话语分析时，可以通过对文本进行分类，判断其是否存在批评性。
可以使用准确率、召回率等指标来评估模型的性能和效果。
通过批评性话语分析，可以帮助了解用户对某个产品、事件或者观点的态度和评价。
这对于企业、政府等机构来说，可以作为重要的反馈和参考，从中获取改进和优化的方向。
语料库与批判话语分析
语料库与批判话语分析语料库与批判话语分析引言语料库与批判话语分析是当前语言学领域中受到广泛关注的研究方法，它提供了一种利用大规模实际语言数据进行分析和研究的途径。
本文将介绍语料库和批判话语分析的基本概念，并探讨这两个领域之间的关系以及它们在当代语言学研究中的应用。
一、语料库概述语料库是指收集并整理的自然语言的大规模实际语言数据的集合。
它可以被视为语言的一个现实样本，通过对其进行分析，可以揭示出语言使用的规律和模式。
语料库的建设和应用涉及到语言学、计算机科学、统计学等多个领域的知识，因此具有很高的学科交叉性和应用性。
语料库可以分为专业语料库和通用语料库。
专业语料库以特定领域的语言为主题，如法律语料库、医学语料库等，它们可以用来分析语言在特定领域中的应用情况。
通用语料库则以各种领域的综合语言为主题，如语言学研究用的综合语料库、多语言对比语料库等，它们可以用来研究语言普遍性和多样性。
二、批判话语分析概述批判话语分析是一种研究社会文化问题的方法，它强调在话语中存在的权力关系、意识形态和社会结构等方面的问题。
该方法通常通过对社会实践中的话语进行深入分析，以揭示社会文化现象的内在因果关系。
批判话语分析关注话语背后的权力关系和话语的隐含意识形态。
它关注话语背后的表达方式、话语权力的行使者以及话语的消费者等方面。
批判话语分析的目标是通过揭示话语的复杂性和隐含意义，来理解和解释话语所涉及的社会关系和社会问题。
三、语料库与批判话语分析的关系语料库和批判话语分析都以实际语言数据为研究对象，但研究的侧重点有所不同。
语料库研究主要关注语言的现象和规律，通过对大规模语料数据的统计和计量分析，揭示出语言使用中的频率、分布、变异等规律。
语料库研究提供了一种基于实际数据的语言描述和分析方法，使语言学的研究更加客观和科学。
批判话语分析主要关注话语中隐含的权力关系和意识形态。
它通过对话语的语义、语用和语境等方面的分析，揭示出话语权力的行使者、话语的潜在意图以及话语的影响和效果。
基于语料库的批评性话语分析
基于语料库的批评性话语分析基于语料库的批评性话语分析是一种文本分析方法，通过收集大量的中文文本语料，利用自然语言处理技术和机器学习方法，对其中的批评性话语进行分类和分析。
这种方法可以帮助我们更好地了解人们对不同事物的批评态度，从而提供有关产品、服务或事件的反馈和评估。
收集和构建一个包含大量文本数据的语料库至关重要。
这个语料库可以包括各种类型的文本，例如社交媒体帖子、新闻报道、评论、博客文章等等。
这些文本数据应该涵盖各个领域和主题，以确保对不同话题的批评性进行全面分析和评估。
然后，对语料库进行预处理，包括分词、去停用词、词性标注等，以便于后续的特征提取和分析。
在中文文本处理中，还需要考虑中文特有的语言特点，例如短语的关系、多音字等。
接下来，通过使用机器学习算法，可以对语料库中的批评性话语进行分类。
常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
在这一步骤中，特征选择和特征工程是至关重要的，可以利用词袋模型、TF-IDF等方法提取文本特征，以便于算法的训练和分类。
在实际应用中，通过对语料库中的批评性话语进行训练和分类，我们可以得到一个批评性情感识别模型。
这个模型可以用于对新的文本进行情感分类，从而分析人们对不同事物的批评态度。
在产品评价中，我们可以利用这个模型来自动判断用户对产品的满意度、产品的缺陷和改进方向等。
需要注意的是，基于语料库的批评性话语分析也存在一些挑战和限制。
语料库的大小和质量会直接影响模型的性能和泛化能力。
收集和构建大规模的高质量语料库需要大量的人力和时间成本。
中文语言的复杂性和多样性对算法的性能也提出了挑战。
解决这些问题需要结合领域知识和专业技术，不断改进和优化模型。
基于语料库的英语报纸新闻的批评性话语分析
Ｓｕ ｂ ｔｂ ，Ｑｉ Ｙ ｆｎ ａ ｕａ ｇ等 尝试 把语 料库技术应用于批评性话语 ｎ 分析 ，并在这一领域做 出了重要 探索。用语料库方法进行新 闻话 语分析 就是 以一定 的研 究 目的搜集大 量 的类 型新 闻语 料建成语料 库 ，通过语料库工具如 ：词频 （ｒｑ ｅｃ ） Ｆ ｅｕ ｎｙ ，主 题词 （ ｙ ｏｄ ）统计 ，语料库索引 （ ｏ ｃ ｒａ ｃ ） Ｋｅ ｗ ｒｓ Ｃ ｎ ｏｄｎ ｅ ，搭配 （ ｏｌ ａ ｏ ） Ｃ ｌ ｔ ｎ ，词丛 （ ｌｓ ｒ ｃ ｏ ｉ Ｃｕｔ ）等信 息分析语言现象所 隐含 ｅ
［ 稿 日期］ ０２０ ．９ 收 ２ １．１２
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湖北广播 电视大 学学报
第 ３期
阐释过 程的作用 （ ａ ｃ ｕ ｈ１ ８ ：２ ） Ｆ ｉ ｌ ｇ ９ ９ ６ 。 ｒｏ 三、 语料库技术在 新闻语篇 的批评性话语分析 中的应用 基 于语 料库 的新 闻语篇 的批评 性研究 ， 以量化 分析 为 主 ，减少研究者 的主观偏 见，有助于发现大量话语 中呈现 出 的累积效应所呈现 出的说话人 的主观性 （ 如有关评价 ， 情态 ， 立场 的研究 ） 和社会性 （ 身份认 同， 性别差异 ， 意识 形态 等 ） 。 将语篇 的文本分析与社会语境 分析相结合 ， 于语料库 的新 基 闻话语 研究包含着研究者 定性 的，阐释性的概括及分析 ，是 定量与 定性相结合的方法 ，正解 决了 Ｗｉｄ ｗｓｎ和 Ｓｕ ｂ ｄｏ ｏ ｔｂ ｓ 等 语 言 学 家 所 提 出 的 传 统 批 评 性 话语 分 析 缺 乏 客 观 性 （ ｂｅｔ ｉ ）和 有效性 （ ａｉｉ ）的问题 。 国内外许 多学 Ｏ ｊｃｖｔ ｉｙ Ｖｌ ｔ ｄｙ
西方媒体视野里的中国梦一项基于语料库的批评话语分析
西方媒体视野里的中国梦一项基于语料库的批评话语分析一、本文概述本文旨在通过对西方媒体视野下的中国梦话语进行批评话语分析，揭示西方媒体对中国梦的歪曲报道和意识形态偏见。
通过建立基于语料库的研究方法，我们收集并分析了大量西方媒体关于中国梦的新闻报道、评论及访谈等语料，以探究西方媒体对中国梦的认知和解读方式。
在此基础上，我们将提出相应的讨论和建议，以期为促进中西媒体间的互信与交流提供参考。
研究背景近年来，随着中国的崛起和国际地位的提高，西方媒体对中国的关注度也在不断增加。
然而，在这样的大背景下，一些西方媒体却对中国梦持有不同的看法和态度。
他们或是将中国梦简单等同于“中国威胁”，或是将其描绘成一种虚幻的、不切实际的国家愿景。
这些观点不仅违背了客观事实，也反映了西方媒体在理解中国及其发展道路上的偏差和误读。
研究方法为了深入探究西方媒体对中国梦的认知和解读方式，我们采用了基于语料库的研究方法。
我们收集并分析了大量来自西方主流媒体的新闻报道、评论及访谈等语料，包括《纽约时报》《华尔街日报》等。
这些语料的来源涵盖了不同政治立场、文化背景和专业领域的西方媒体，具有广泛的代表性。
通过对比和分析这些语料，我们可以更好地揭示西方媒体对中国梦的歪曲报道和意识形态偏见。
研究发现一些西方媒体在报道中国梦时存在着明显的偏见和误解。
他们往往只关注中国在经济、科技等领域取得的成就，而忽视了中国在扶贫济困、环境保护等方面所做的努力。
这种片面的报道方式不仅无法真实反映中国的发展现状，也容易导致西方观众对中国产生刻板印象和偏负面评价。
另有一些西方媒体则在一定程度上意识到了中国梦所蕴含的积极意义和价值，但在报道过程中却未能充分展现出中国梦的文化内涵和民族特色。
他们往往只是简单地翻译或复制了中国官方媒体的内容，缺乏自己的思考和判断。
这种缺乏独立性的报道方式不仅影响了西方受众对中国梦的全面认识，也会导致他们对中国的认知出现偏差甚至错误。
在一些西方媒体的报道中，我们还看到了对中国梦的恶意抹黑和诋毁。
国内基于语料库的批评话语分析研究综述
国内基于语料库的批评话语分析研究综述一、本文概述随着语言学研究的深入发展，批评话语分析（Critical Discourse Analysis, CDA）作为一种重要的语言学研究方法，在国内语言学界逐渐受到广泛关注。
本文旨在综述国内基于语料库的批评话语分析研究的现状和发展趋势，以期为相关研究提供有益的参考和启示。
本文将简要介绍批评话语分析的基本理论框架和研究方法，阐述其在语言学研究中的重要地位和作用。
本文将重点回顾和分析国内基于语料库的批评话语分析研究的主要成果和贡献，包括研究主题、研究方法、研究数据等方面的内容。
在此基础上，本文将探讨当前研究中存在的问题和不足，并展望未来的研究方向和发展趋势。
通过本文的综述，我们希望能够为国内批评话语分析的研究者提供全面的研究视角和深入的理论思考，推动国内批评话语分析研究的进一步发展。
本文也期望能够引起更多学者对批评话语分析的关注和兴趣，共同推动语言学研究的深入和创新。
二、国内批评话语分析的发展历程批评话语分析（Critical Discourse Analysis, CDA）作为一种语言学研究方法，自20世纪70年代末在西方兴起以来，逐渐受到国内外学者的关注。
在中国，批评话语分析经历了从引进介绍到自主研究的发展历程，成为语言学领域的一个研究热点。
早期的研究主要集中在翻译和介绍西方的批评话语分析理论和方法，如Fairclough的三维分析框架、Wodak的话语-历史分析方法等。
这些研究不仅为国内学者提供了理论支撑，也为后续的实证研究奠定了基础。
随着研究的深入，国内学者开始结合中国的社会文化背景，对批评话语分析进行本土化改造。
他们运用批评话语分析的理论框架，分析中国的社会问题，如贫富差距、性别歧视、环境污染等。
这些研究不仅揭示了社会问题的语言表征，也提出了相应的解决策略。
近年来，随着语料库语言学的发展，基于语料库的批评话语分析逐渐成为国内研究的新趋势。
学者们利用大规模语料库，对特定话题或事件进行定量和定性分析，揭示其背后的社会、政治和文化因素。
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基于语料库的批评性话语分析
随着社交媒体的发展，批评性话语在网络上越来越普遍。
批评性话语指的是针对品牌、公司、政治人物、社会事件等方面的指责或负面评价。
这些言论的发表不仅会对被批评对
象造成影响，也会对社交媒体用户产生一定的心理影响。
因此，在自然语言处理(NLP)领
域中，批评性话语分析已成为一项热门研究课题。
本篇文章将介绍基于语料库的批评性话
语分析的研究现状和实践。
基于语料库的批评性话语分析是指通过对大量已经标记的语料库进行分析，训练出具
有分类能力的机器学习模型，用于对未标记的新文本进行分类，识别其中的批评性话语。
该方法的优点之一是可以使用较小的标记数据来训练模型，因为语料库中通常都包含大量
的样本。
批评性话语分析的目标是将文本划分为批评性和非批评性两类。
批评性话语的认定不
是单一的概念。
通常一些词语，如"坏"、"糟糕"和"负面"等，在不同的语境下有不同的意义。
因此，通常需要较为复杂的算法来实现文本分类。
现有的基于语料库的批评性话语分
析方法可以分为三类。
第一类是基于词汇的方法。
这类方法主要是基于构建词表，根据预先设定的卡方统计值，筛选出词项集合，然后利用词项集合计算文本的批评性评分。
这种方法的优点是简单
易用，但是需要预先构建词表，无法应对新的词汇的出现，同时也无法处理不同词汇在不
同语境下的意义。
第二类是基于机器学习方法的，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树和随机森林等。
这种方法基于大量的已标记语料库，通过训练机器学习模型，实现对未知文本的批评性分析。
这种方法适用于不同领域和语境的批评性分析，并且可以利用新的未知文本来进一步
改进分类器。
第三类是基于深度学习的方法，包括卷积神经网络(CNN)、长短时记忆网络(LSTM)和
注意力机制网络等。
深度学习方法具有较强的自适应性能，能够自动学习特征表示，使分
类器的性能得到进一步提升。
这种方法通常需要大量的标记数据和计算资源，并且模型难
以解释。
基于语料库的批评性话语分析研究的目标是提高模型的分类准确率和泛化性能。
因此，选择合适的特征表示方法和分类器是十分重要的。
此外，由于涉及到敏感信息，必须注意
保护隐私和数据安全。
总之，基于语料库的批评性话语分析已成为自然语言处理领域的重要课题。
对于社交
媒体用户，及时识别和处理批评性话语可以有效地提高沟通质量和保护精神健康。