词典学语料库
语料库的发展历程
0.2 发展历史与现状
语料库语言学的发展历史，大致可以分为两个时期：
计算机化以前时期，可称之为传统语料库时期 计算机化以后时期，可称之为现代语料库时期
20世纪 50年代Chomsky的影响 第一代（1970－ 80年代） 第二代（1980－ 90年代） 第三代（1990年代） ?第四代（21世纪）
0.2.2 计算机化的语料库（现代语料库）
第二代语料库
朗文语料库(Longman Corpus Network)
商用语料库，建于上个世纪80年代 由三个大的语料库组成
朗文 /兰开斯特英语语料库（Longman/Lancaster English Language Corpus，即 LLELC） 朗文口语语料库（Longman Spoken Corpus，即 LSC） 朗文英语学习者语料库（Longman Corpus of Learners’ English ，即 LCLE）
CORPUS LINGUISTICS
0.1 语料库语言学的定义 语料库（corpus,复数形式为corpora），顾名思义就 是存放语言材料的仓库（或数据库）。而语料库语 言学则是一种以语料库为基础的语言研究方法，它 包含两层含义：
— 利用语料库对语言的某个方面进行研究，也就是说“语料 库语言学”不是一个新学科的名称，而仅仅反映了一个新 的研究手段。 — 依据语料库所反映出来的语言事实对现行语言学理论进 行批判，提出新的观点或理论。
CORPUS LINGUISTICS
0.2.2 计算机化的语料库（现代语料库）
第二代语料库
COBUILD语料库（Collins Birmingham University International Language Database） 英国国家语料库 国际英语语料库
语料库的分类、创建和检索简述
语料库的分类
语料库的分类
根据不同的标准，语料库可以分为多种类型。常见的语料库类型包括： 1、通用语料库：包含来自不同领域、不同语言的语料，适用于广泛的研究和 应用领域。
语料库的分类
2、专业语料库：针对特定领域或专业构建的语料库，例如医学、法律、金融 等。
3、口语语料库：包含口头语言 材料，如录音、口语表达等。
二、图像分类技术
另外，降维技术也可以用于图像分类。降维技术可以将高维的图像特征降维 到低维的空间，从而使得分类更加简单和高效。常用的降维技术有PCA、t-SNE和 autoencoder等。
三、图像语义检索与分类技术的 研究现状
三、图像语义检索与分类技术的研究现状
近年来，图像语义检索和分类技术的研究取得了显著的进展。在图像语义检 索方面，研究者们提出了多种基于内容、语义相似度和向量空间模型等方法。在 图像分类方面，SVM、神经网络和降维技术等算法的应用取得了重要突破。
一、图像语义检索技术
图像语义检索是指通过自然语言描述或者用户提交的查询关键词，从图像库 中检索出与查询相关的图像。近年来，研究者们提出了多种图像语义检索的方法。
一、图像语义检索技术
基于内容的图像语义检索是通过分析图像的内容，提取出图像的特征，然后 根据这些特征进行检索。例如，可以通过提取图像的颜色、纹理、形状等特征进 行检索。另外，还可以利用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）来提取图像 的特征，提高检索的准确性。
语料库的创建
此外，为了便于语料库的管理和检索，需要构建语料库的索引和词典。索引 可以记录每个单词在语料库中出现的位置和频率，而词典则包含了单词的语义信 息和语法信息等。最后，语料库的创建还需要注意保证数据的安全性和隐私保护。
语料库语言学简介
语料库语言学简介语料库语言学是指利用语料库（一种大规模的文本数据集合）进行语言学研究的方法和理论。
通过构建、标注和分析语料库，可以揭示语言在不同层面上的特征和规律，为自然语言处理、机器翻译等领域提供基础和支持。
语料库语言学的研究内容包括：语言的音系、形态、句法以及语义等方面；语言的变异、演化和变化；语言使用者的使用习惯、语言背景和社会属性等。
语料库语言学的主要方法包括：语料库的构建和管理、语料库的标注和注释、语料库的查询和分析、语料库的应用和评估等。
语料库语言学的应用领域包括：机器翻译、信息检索、语音识别、文本分类、自然语言生成等。
此外，语料库语言学还被广泛应用于各种语言教学、语言规划和语言政策制定等领域。
总的来说，语料库语言学已经成为现代语言学和自然语言处理领域不可或缺的一部分，对于研究和应用语言都有着重要的意义。
一、语料库语言学的意义（一）定义和概述语料库语言学是指利用计算机对大规模语料库进行统计学分析、计算和比较，从而研究语言规律和现象的语言学方法。
语料库是指收集、整理、储存在计算机中的自然语言文本，包括书面文本和口语文本。
语料库语言学旨在通过对语言数据的分析，揭示语言的内在规律和现象，为语言学、语言教学、翻译等领域提供科学依据。
（二）语料库语言学的历史语料库语言学起源于20世纪50年代的美国，当时ChomSky等人提出了生成文法理论，但是这个理论无法解释自然语言的很多现象。
50年代后期，美国普林斯顿大学的SinClair教授提出了使用实际语言数据进行语言研究的观点，并开始编制语料库，由此开启了语料库语言学的先河。
之后，随着计算机技术的发展，语料库语言学得以快速发展，成为现代语言学研究和应用的重要领域。
二、语料库语言学的重要性（一）提供真实语言数据语料库收集大量的自然语言文本，包括书面语和口语，具有代表性和真实性。
这些数据包含了语言使用中的各种现象和规律，是研究语言的最基本素材。
（二）揭示语言规律和现象语料库语言学可以对语言数据进行分析、计算和比较，从而揭示语言的内在规律和现象。
论语料库应用于词典释义的优势和局限
近年来，随着认知语言学的发展和各语言数据库的构建，基于语料库揭示语词的语义特征和词汇关系的研究受到学界的广泛关注，随之而兴起的是基于语料库进行的词典学编纂研究。
语料库在现代被认为是词典编纂过程的必要组成成分，基于语料库的词典释义新型途径是对传统释义方式的一种重要补充。
本文对基于语料库进行词典释义的历史和现状研究进行分析，在此基础上阐述此类研究的优势和局限性。
一、语料库研究概述语言研究中的语料库是指以分析语言特征为目的而收集起来的文本集合。
（Landau2005：298），有一定的结构，有代表性，可被计算机程序检索，具有一定规模。
（冯志伟2009）。
Sinclair（1991）认为，语言描述只有以自然语境中的真实语言为基础才能进行准确客观的描述。
Biber等人（Biber，Conrad&Reppen1998：3）认为，语料库分析研究的目的不是为了判断语言语法的正确性，而是为了通过大规模的语言现实数据来揭示语言使用的典型模式。
Leech （1993：107）认为语料库语言学有如下特点：以语言的应用而不是语言能力为中心；以语言描写而不是语言普遍性为中心；以语言的定量及其定性模型为中心；以经验主义而不是理性主义的科学研究方法为中心。
目前国际主流英语词典均采用语料库进行编纂，如Collins Cobuild词典采用Sinclair主持的COBUILD语料库，朗文ESL词典使用朗文语料库进行词典编纂，《牛津高阶学习词典》使用BNC语料库，《剑桥国际英语词典》使用剑桥国际语料库。
此外，词典编纂也开始使用一些具有先进的检索分析工具和语法自动标注体系的语料库，如word sketch engine等语料库为语词提供了较为精确的词汇描述。
二、利用语料库进行词典释义编纂的优势语料库应用于词典编纂研究主要存在以下几点优势：1.提供更客观的语言事实。
语料库能够用来发现相关的、核心的、典型的事实（如例证、搭配等），它全面展现了母语者使用语词的自然语境，而这种语境恰好是非母语者所缺乏的语感。
机器翻译中的词典和术语库构建方法
机器翻译中的词典和术语库构建方法机器翻译（Machine Translation, MT）是指使用计算机和自然语言处理技术进行自动翻译的过程。
为了提高翻译质量和效率，构建有效的词典和术语库是机器翻译的关键之一。
本文将介绍。
一、词典构建方法1. 人工构建人工构建词典是最常见的方法之一。
翻译专家根据专业知识和语言能力，将词语和短语直接进行翻译，形成双语对照的词典。
这种方法可以保证翻译的准确性和专业性，但是构建过程耗时且需要大量人力资源。
此外，人工构建的词典需要定期更新和维护，才能适应新的语言变化和文化差异。
2. 自动抽取自动抽取是利用机器学习技术和大规模语料库，通过统计和推理方法自动提取词典。
具体步骤包括：分词，统计词频和概率，根据一定的阈值选择高频词汇作为词典的候选词，然后利用上下文信息进行进一步筛选。
自动抽取的优点是可以快速构建较大规模的词典，但是抽取过程中可能出现语义漂移和误抽取等问题，需要进行后期的人工校对和纠错。
3. 词性标注与词义消歧在词典构建过程中，词性标注和词义消歧是非常重要的环节。
词性标注可以帮助机器翻译系统准确判断词语的句法角色和语义关系，进而提高翻译的准确性。
词义消歧则是根据上下文信息对多义词进行判断，从而确定正确的翻译。
词性标注和词义消歧可以通过规则、统计和机器学习等方法进行。
二、术语库构建方法术语库是机器翻译中处理特定领域或专业术语的重要工具。
下面介绍几种术语库构建方法。
1. 人工构建与词典类似，人工构建术语库是一种常见的方法。
翻译专家根据领域知识和语言能力，将特定领域的术语进行整理和翻译，形成双语对照的术语库。
人工构建的术语库可以保证翻译的准确性和专业性，但是构建过程耗时且需要大量人力资源。
2. 自动抽取自动抽取是指利用机器学习和大规模语料库，通过统计和推理方法自动提取术语库。
具体步骤包括：根据特定领域的文本和上下文信息，统计词频和共现频率，根据一定的阈值选择高频词汇作为术语的候选词，然后利用上下文信息进行进一步筛选。
语料库语言学
语料库语言学维基百科语料库语言学（英语：corpus linguistics）是基于语言运用的实例（即语料库）的语言研究。
语料库语言学可以对自然语言进行语法与句法分析，还可以研究它与其他语言的关系。
语料库最初由手工完成，而现在主要是由计算机自动完成。
语料库语言学家相信，可靠的语言分析需建立在新鲜的语料、自然的语言环境，和最小的实验干扰之上。
在语料库语言学中，语料标注的意义众说纷纭，从约翰·辛克莱[1]主张最少量的标注，并允许文本“为自己说话”，到“英语用法调查组”（设在伦敦大学学院）[2]鼓励更多的标注，并认为它是通向更完备和严谨的语言理解的道路。
目录∙ 1 历史∙ 2 方法∙ 3 参考文献o 3.1 引用o 3.2 期刊o 3.3 书籍∙ 4 外部链接∙ 5 参见现代语料库语言学的一个里程碑是亨利·库切拉和W.纳尔逊弗朗西斯在1967年出版的《当代美语的计算分析》（Computational Analysis of Present-Day American English）一书。
该项工作基于对布朗语料库的分析，布朗语料库是一个精心编制的美国英语语料库，规模约有一百万词次。
库切拉和弗朗西斯将这些语料用于各种计算分析，获得了丰富和多样化的成果，该成果结合了语言学、语言教、心理学、统计学、和社会学元素。
另一关键出版物是1960年伦道夫·夸克的《当代英语语法》（Towards a description of English Usage）[3]，在这本书中他介绍了“英语用法调查”项目（The Survey of English Usage）。
此后不久，波士顿出版商霍顿米夫林邀请库切拉为其新的美国传统英语字典提供百万词次，三线引文的来进行词典编纂。
《美国传统英语字典》创新地将规定性元素（应如何使用语言）和描述性元素（语言实际上是如何被使用）结合在了一起。
其他出版社纷纷效仿。
语料库的功能
语料库的功能
(The functions of language corpora)
语料库的核心功能是反映语言使用的实际情况，也就是说人们究竟是如何使用语言的。
具体而言，语料库的第一个重要功能是统计词汇频率和词汇意义使用频率。
大家都知道，语言学习者不可能也不必要学习某种语言的全部词汇。
那么如何决定学习哪些词汇、不学习哪些词汇呢?另外，有些单词有几种甚至几十种意义，那么学习者应该学习哪些意义、忽略哪些意义呢? 很显然，学习者应该学习那些使用频率较高的词汇和词汇意义。
般地，大型语料库能够对基本词汇及其意义进行准确、可靠的频率统计，这对语言教学和教材编写有重要的意义。
另外，频率统计还有利于解决语言使用中一些有争议或模糊不清的问题。
比如：英语中的begin、start和commence都有“开始”的意思，但这3个词到底有什么区别?很多词典尽力解释这3个词的意义区别和用法区别，但大多数英语学习者还是不清楚这3个词到底有什么区别。
其实，根据COBUILD的语料库The Bank of English的统计，这3个同使用的语境和用法没有根本的区别，但它们的使用频率却不同。
其中start的使用频率大约是commence的125倍。
另外，begin和start在意义和用法方面几乎没有什么区别，但start的使用频率比begin高10%左右。
语料库网站网址
中央研究院近代汉语标记语料库：
语料库语言学在线：(搜LOCNESS就能出来LOCNESS)
北京大学中国语言学研究中心，简称CCL语料库检索系统（包括：现代汉语语料库、古代汉语语料库、汉英双语语料库）
闽南语典藏：.tw/
或
中国科学院计算所的双语语料库：/corpus/query_process.php
每个邮箱可以注册一次，免费期是一个月，免费期过了就再注册一个邮箱，再注册一次。
其中汉语语料库是没有加工的生语料库，使用价值不大。
关键是其中的英语语料库实际上是原来要付费才能使用的BNC，可以好好利用。
The Lancaster Corpus of Mandarin Chinese/scripts/download.php?otaid=2474
【在线字典、工具类】
爱词霸汉语词典/（有汉字笔顺Flash的演示，不错。
PS：爱词霸的其它链接也不错）
韩国21世纪世宗计划语料库（21세기세종계획）http://www.sejong.or.kr/ 【计算语言学里面使用最广的汉语树库】
Chinese PropBank (By U of Colorado) /chinese/cpb/。
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词典学语料库
引言
随着时代的发展，语言也在不断地演变和发展。
为了更好地研究语言，我们需要收集各种语言材料（即语料库）。
而这些语料库可以是书籍、文章、新闻等各种文本资料。
在研究语言中，词典也是一种不可或缺的资源，词典中收录了各种词语的解释、用法、发音等相关信息。
本文将介绍词典学语料库的概念、分类、应用以及构建方法。
什么是词典学语料库？
词典学语料库可以理解为一种收集、整理各种词典信息的语料库。
它的特点是包含有关语言的各种信息，而这些信息又可以用于统计、分析和研究语言。
词典学语料库的分类
从数据来源的角度，词典学语料库可以分为以下三类：
印刷类词典语料库
这类语料库一般指已出版的印刷类词典，比如《汉语大词典》、《现代汉语词典》等。
这类语料库一般由一些学术团体或者私人机构制作，主要是将各种词典信息进行数字化整理而成的。
在线词典语料库
这类语料库是指在线上使用的各种词典信息，比如百度词典、新华字典、汉典等。
这些词典在网上一般会以文字或者图片等形式展现出来，常常被各种搜索引擎所引用。
全文类词典语料库
全文类词典语料库是通过电子文本资料进行收集的，包括各种教材、小说、新闻等。
这种语料库通常需要一些特殊的工具对文本进行预处理，而后再提取合适的词典信息。
词典学语料库的应用
词典学语料库的应用一般分为以下两类：
词典信息提取
这种应用主要是用于从语料库中提取有用的词典信息，比如词语的音、义、形等信息，以及一些相关的用法和例句等。
这些提取出来的信息可以帮助人们更好地理解和应用语言。
语言研究
另一种应用是对语言进行研究，比如通过语料库进行语言分析、语言模型建立等。
这种应用主要是通过分析语料库中的各种词典信息，来研究语言中的规律和演化。
如何构建词典学语料库？
构建词典学语料库主要需要以下几个步骤：
语料库的收集
首先要准确地确定语料库的范围和目标，然后从书籍、文章、新闻等各种渠道收集语料，并将其进行去重、筛选等工作。
语言文本预处理
语料库通常需要进行一些文本预处理工作，比如去除无用标点符号、停用词、词干还原等，以减少数据噪音和提高处理效率。
词典信息提取
词典信息提取需要通过一些自然语言处理技术，比如分词、命名实体识别、词性标注等，从语料库中提取出各种词典信息。
语言模型建立
语言模型建立需要通过语言数据的统计分析，来研究语言的规律和特点。
生成模型可以根据语言模型的统计参数进行生成。
总结
本文主要介绍了词典学语料库的概念、分类、应用以及构建方法。
词典学语料库是一种收集、整理各种词典信息的语料库。
它的应用包括词典信息提取、语言研究等。
通过准确定义语料库范围和预处理语言文本，可以构建出质量高、信息全面的词典学语料库。