英语语言学视角下对科技程式语词性分布特征研究

2020-07-09翟晓娜

现代英语 2020年17期

翟晓娜

一、引言

文章以Wray(2002）对公式化序列的定义为基石：“一个单词或其他意义成分组成的连续或非连续的序列是(或看起来是）预制的，即在使用中是整体存储或提取的，而不是通过语法生成也不是通过语法可以分析的。”

“程式”一词首先由语言学家Jespersen 在20 世纪20 年代创造。随后公式化序列(FS）便作为一种语言现象进入研究领域，包括从诗歌、祷告和日常程序的扩展，再到对EGP 然后是ESP 的对话。近年来，人们越来越注意在二语习得中掌握公式化序列(FSs）或语块的掌握(Lewis， 1993； Nattinger & DeCarrico， 1992；Willis，1990；Wray，2000）。有关公式化语言的文献越来越多，也证明了它在交际中的作用及其对第二语言学习环境的流畅性的贡献(Schmitt，2004；Wray，2002）。

二、程式语相关研究

国外对程式语的研究主要有三种观点，即认知观、语言教学观和社会观。从认知的角度来看，学者们一直在验证本土化程式语的掌握情况，并利用心理学所涉及的高科技设备试图勾画出人脑内处理程式语部分的功能构造。幸运的是，Sidtis 发现了大脑的左半球可以构建和创造语言，而右脑和皮质神经电路负责生产预制的程式语。至于语言教学观，相关文献也是最多，且都是基于一个相同的观点：教师应在教学过程中多教程式语。然而，如何教授程式语，以及哪一部分程式语应该得到更多的关注，悬而未决。社会观强调的是程式语与社会化的关系，问题是不考虑其形式或结构的情况下，是如何确定一个语域的所有程式语。国内，研究程式语的热情始于2000 年左右，数据显示程式语的相关研究论文迅速增加，热度一直延续到2012 年左右，之后速度突然放慢。主题从“形式”和“功能描述”转向“探索程式语在所有教学过层中的具体应用”。这一研究主题需要更多的耐心和创新。

由于语言学也具有自然科学的一面，对“程式语”的研究面将越来越广。实际上，有超过五十个词作为“程式语”的同义词，但程式语具有更广的涵盖面即相对完整性，就如自然科学中的公理和公式。因此，可以说这一术语能带来更丰富的洞见。

三、科技程式语

现在处于第四次革命的人们一直被诸如移动互联网、智能终端、大数据、云计算、高端芯片等信息技术所围绕。现今，智能手机有越来越多的功能：一个人可以通过在他的智能手机上打开应用程序来检查他的包裹路线；可以使用智能手机导航，可以随时随地呼叫出租车，购物，订购可口饭菜等，热点之一是人工智能。当然对于人工智能也有两类意义完全相反的程式语。Stephen William Hawking 对其持消极态度，而Mark Elliot Zuckerberg 认为它作为一种全新的工具能使专业人员更专业，这一观点是研究者在这里所支持的。

四、词性分布

英语单词的词性有实词和虚词之分，词汇量的多少主要取决于实词的掌握程度，而且实词在句子成分中承担着更加重要的语法角色，通常都是主干句必须有的成分。因此在学习语法时，词性通常作为语法学习的入门课。最常用的实词就是名词、动词和形容词。在调查过程中，确实发现词性有助于科技论文英语摘要的写作。例如：In this paper， an intelligent mobility management system based on Enhanced Multi-Objective Optimization Method by Ratio Analysis (E-MOORA） and Q-learning approach is introduced for handover optimization. 此例句中的“比率分析多目标优化方法”和“Q 学习方法的智能移动性管理系统”这两个名词词块直接决定了论文的关键词。

语言具有“任意性”的特点，因为语言作为交际工具，总是根据人的需求而改变。因为这个工具就如“橡皮泥”，它可以成为任意形状，如果有任何机会节省能量交流，人们肯定不会放弃这个机会。没有必要担心不正确，因为这本身就需要一个过程，但在人的控制内。因此，当信息时代到来时，人们仍然继续努力创建符号学，以简化沟通过程。为了简化计算机与人之间的通信，人们推衍出很多符号学，包括“正则表达式(regex）”，近年来在语篇一致性研究中经常使用，这再次证明了语言是一个简化的过程。

五、科技程式语分布

首先，有必要确定程式语的长度。许多论文对程式语做了研究，有的注重3 词，而其他注重4 词。然而，很少有人关注2 词程式语。这里有一点值得一提，那就是“什么是程式化的语言？”这个词在理学和工程学中经常使用，它指的是自然界发现的科学规律，在此指语言中的一些规则。因为语言有层次，从语素到篇章，程式化序列应该是存在于每一个级别的。根据Wray 的有关程式语的几个标准：高频率，组合性，固定性，韵律性，流畅性等。因此，文章的研究对象包括2词，3 词到4 词，包括语音、语义和语用三个层面。

设置搜索词的规范为：n 词长度，最少2，最多5；最小频率10；最小文本跨度5。

表1 典型通信科技程式语的类符/型符比

不管是从类符的角度还是型符的角度，表1 都显示2 词程式语都占有最大比率。可以推断：程式语出现的频率随着程式语长度的增加而减小。这一推断是根据Zipf 的省力原则来解释人类在日常生活中做出所有选择的内在动因。它的基本概念是在一定程度上努力最小实现最佳。虽然单个的词应该是事实上的绝对答案，两字是最好的答案，但是事实却非如此，其他元素也应该考虑在内，不只是只有长度，也有语法和上下文的因素。单个单词可以被视为程式语，但是，除了一些包含声音节奏的单词，它们很容易被遗忘，也很容易被记住。所以不管是对于学生还是教师而言，都应该认识到2 词程式语的重要性，不但容易记忆，同时，它们也更容易被调用。

从类/型符比数字来看，可以得到的结论是：2 词程式语的重复率最高。相对而言，2 词程式语中有更多的GE 程式语。而ESP 程式语在较长的程式语中出现更频繁。那是因为随着科技的发展，越来越多的新词语产生。所以，作为通信专业的学生，他应该更注重GE 的灵活性和ESP 词汇的及时更新。

这些图表也证实了人类的记忆对较短的单词更敏感，而且容易被传递。很多时候，人们把较长的部分切成更短的。所以重点应放在2 词和3 词的程式语上，从学习效率来看，不需要学习6 词或更长的程式语。

文章主要研究了两类主要的词性：一类是动词，另一类是名词。在前两年课程中学习科技英语典型特征的基础上，文章集中讨论了实词。

通过Ant Conc 的分析，具体分布如下(见表2，表3）。

表2 动词和动名词的分布

表3 名词和动词的分布

从以上两个表格得知，部分词性的分布是清晰的。首先，有大量的动名词，并且在动名词之前，多为名词、动名词，这一现象被称为“名词连用”。科技英语(EST）是一个具有自身特点的语域，在词法和句法上都是简洁的。动名词有更多的名词特征。就是论文中总是会简单地给出一个概念，而不去考虑谁是主体，是否存在某个客体，行为是否复杂，这些都是科技英语语域特征。尤其是名词连用，如“保健设置(health-care setting）”“传递传感(deliver sensing）”“病人定位(positioning of patients）” “经济调度开始(beginning of economic dispatch）”，都极大地缩短了大脑的反应回路，节省精力和空间给重要的想法。其次，是动词和情态动词占据很大的权重。在be 动词中，多倾向于使用“is”。关于be 动词的is，其作用体现在信息功能的水平上。信息功能，即这是一个事实，这个事实无疑是正确的。情态动词表达更多的人际意义：告诉读者没有绝对的真理，并对某些结论留下质疑和发展的空间。另外，形容词比动词使用频繁。众所周知，形容词应该伴随着动词。原本动词与形容词应该相当数量。但事实并非如此。一个原因是，一个动词后面有两个或两个以上形容词，另一个是形容词伴随着动名词出现。在本语料库中，形容词多为定语，形容词的多样化增加了研究的乐趣，并且提升了研究的新颖性。