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Abstract: The author intendstoexplore and provesome characteristicsof EST(English for Science and technology)vocabulary on the basis of the study of some English corpora by virtue of statistic waysof analysis.The author com-pares several corpora with different styles and topics - JDEST,LOB,Brown and JPEC,etc.,and tries to discusssome representative characteristics of EST vocabulary in its construction,the use of function words (including pro-nouns,articles and prepositions,etc.) and the difference in the use of content words compared with GE (GeneralEnglish) vocabulary.The article is hoped to be of some help and reference to the teachers of EST and scientificworkers.

Key Words: Corpus; Frequency; Coverage; Function Words; Content Words　　

科技英语(EST)是专门用途英语(ESP)的一个主要分支。在我们对ESP的理解中,EST占据了主导地位。EST既是一个教学上的概念,因为它起源于教学,扎根于教学,并极大地推动了英语语言教学的发展;但作为一种现代英语变体,它又是一个语言学的概念,值得深入探讨。本文尝试用语料库语言学的研究方法,通过科技英语词汇的一些统计特征,探索科技英语词汇中的一些现象,加深我们对科技英语的理解。语料库语言学是计算语言学的一种研究方法。根据Sampson的定义,语料库指的是用随机取样的方式构成一个相当大的机器可读的语言样本的集合,从而可以针对语言的整体或语言的某种特定风格,为语言的真实使用提供一个有代表性的典型。根据统计学的原则,语料库作为一种语言样本,只要这个样本是具有代表性的,只要选样过程的随机性可以得到保障,只要样本足够大,那么就可以认为它真实地反映了整体的特性。因此,对于语料库的研究就相当于对于语言整体的研究。语料库语言学的一切研究都是基于语料库基础上进行的,它在很大程度上依赖于计算机对语料库数据的处理。

目前,我们已经发展出词频统计、词语检索、赋码等很多不同的方法来进行这些工作。本文将主要涉及三个语料库,一个是科技英语语料库JDEST,另两个为通用英语(GE)的语料库LOB和Brown。到目前为止,JDEST是一个350万词的科技英语语料库,其中包括文、理、工、医四大类32个专业6316篇500词左右的语料单元。Brown是机读语料库的先驱,完成于20世纪60年代,包含有各种体裁、各种风格的美国英语的语料单元共100万词。LOB完成于1978年,是与Brown对应的英国英语语料库。本文是在这三个语料库的原始材料的基础上进行的,旨在通过对比来探讨和验证科技英语词汇的一些典型特征。

一、专业性和词汇量的关系　　

科技英语词汇的第一个明显的特征就是在相同篇幅的语料样本下,语言材料的专业性越强,所需的词汇量越小。我们可以比较一下三个专业化程度不同的语料库的词汇覆盖率:LOB、JDEST和JPEC。其中JPEC是一个100万词的仅仅涉及石油英语的语料库。词汇覆盖率是指一定数量的经过归并的单词,其累计的实际频数在整个语料库总词数中所占据的百分比,它能反映某种风格的文章所需的词汇量大小。

用曲线图来表示覆盖率和词形数的关系,可得到下图(见图1):　　三个语料库的词汇覆盖率对比非常直观地反映了它们的词汇特征。总的来说,它们的变化趋势是一样的,词形数较小时,覆盖率上升极快,而当词形数增大时,上升放慢。但是曲线的不同仍然显示出不同的语料类别需要不同的词汇量。要达到相同的覆盖率,不同的语料库需要拥有不同数量的词形。如:JPEC只需要1061个词形即可达到80%的覆盖率,JDEST就需要1423个,而LOB则需要2704个。很显然,石油英语作为一种极为专业化的科技英语,其核心词汇量也较小。而像LOB这样的通用英语语料库有着更为广泛的题材,因而也具有更为庞大的核心词汇量。也就是说,语言材料越专业,其词汇量越小。从下面的示意图(见图2)不难看出我们阅读所需的词汇量是与我们阅读的范围紧密相关的。

二、人称代词的使用　　

从JDEST的覆盖率表可以发现,最常用的1000个词覆盖了大约3/4的语言材料。对这些单词的进一步分析可以获得科技英语词汇的更多资料。下表列出了LOB,Brown和JDEST的频数最高的前20个词。

观察上表,我们会发现其中没有一个实义词,而且三个语料库中的前7个词除了顺序略有差别之外是完全一样的。这说明这些功能词在各种场合和各种语料范围内都起到了同样重要的作用。有趣的是,JDEST的前20个词中没有表示人的代词,这一点与通用英语截然不同。事实上,在JDEST的频率词表中,人称代词“you”,“he”,“his”,“I”等出现得远比它们在GE语料库中晚,甚至像“she”,“her”,“me”等人称代词已不在前2000词的范围之内了。但是“it”和“they”的位置并没有多大改变,这可能和它们所指代的对象有关。再比较一下这些人称代词在EST和GE中出现的情况。区别系数用来说明两个语料库之间的频率差别度。区别系数的值介于+1和-1之间,正值表示该词在JDEST中的频数大于其在LOB中的频数,负值则相反。区别系数的绝对值越大就意味着区别越大。在所列的14个人称代词和所有格动词中,除了“its”外,其余的都是负值。这意味着在JDEST中,人称代词和所有格代词的出现频率比在通用英语中要低得多。这一点很容易理解,因为EST涉及的是事实,现象,状态,理论,物体等,而GE却探讨日常生活和人类情感。上表还显示大多数区别系数的绝对值都很高,有8个超过了0.5,这说明科技英语与通用英语在人称代词上的运用非常不同,其中“she”在JDEST中的频率甚至还不到它在LOB中的频率的1/20。

三、冠词和介词的区别　　

在经过赋码后的英语语料中,我们可以更为清晰地了解代词在科技英语和通用英语之间的差别。表4中的CECS是JDEST的一个子语料库,指的是计算机英语。　　从表4中展示的区别系数上可以看出,区别最大的就是代词了。其他的词类中专业英语相对较少的是动词、副词和疑问词。而专业英语中名词、介词、形容词、数词和动词不定式的比率都明显大于通用英语。这是因为通用英语表现出更强的动词性特征,而科技英语因为主要讨论的是事物、现象、状态等,而不是日常生活和个人情感,往往具有较强的名词性特征,其语言材料中会有更多的名词词组和介词短语。因而,用来修饰名词的冠词、介词和形容词也随之增加了。再从频率词表(表5)中观察介词和冠词的频率特征。

这些最常用的功能词具有正值的区别系数,但绝对值较低。可以想见,这种现象和人称代词相对较少的现象是相符的。区别系数最大的两个介词,一个是本论文由英语论文网提供整理，提供论文代写，英语论文代写，代写论文，代写英语论文，代写留学生论文，代写英文论文，留学生论文代写相关核心关键词搜索。