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    英語新聞標題詞匯層面的計算文體學研究

    2018-05-29 11:16:31翁玉秀
    集美大學學報(哲社版) 2018年2期
    關(guān)鍵詞:高頻詞新聞標題語料

    翁玉秀

    (集美大學 誠毅學院,福建 廈門 361021)

    專門用途英語(English for Specific Purposes, 簡稱ESP),是英語語言學領(lǐng)域的一個分支學科。新聞英語是ESP的一個重要分支,在外語教學與研究中,有著不可忽視的重要地位。在語言學領(lǐng)域,對新聞英語語言特征的研究已有很長的歷史。而新聞標題作為新聞的“靈魂”和“眼睛”,是對新聞報道的濃縮和概括,具有提示、評價新聞內(nèi)容和吸引、引導讀者的作用。由于新聞標題在新聞報道中的獨特地位,歷來受到專家學者的重視,許多國內(nèi)外的學者從不同的角度對新聞標題進行了深入研究。有些學者從語言學的角度概括其詞匯[1]、句法[2]、修辭[3-4]等層面的語言特征;還有些學者主要研究新聞標題的功能,例如Iarovici和Amel探討了標題的雙重功能[5];Rew研究標題中標點符號的功能[6];而McIntyre總結(jié)了標題的五要素功能。[7]另外有些學者研究特定的某一類標題,如陶雪城、張萍研究NBA新聞標題的特點[8];或者標題的某一層面特征,如劉改琳、李定順研究標題中的詞匯分布特征。[9]

    詞匯是語言結(jié)構(gòu)的基本單位之一,是表達意義和實現(xiàn)交際目的的工具。Halliday認為,詞匯特征是一個語體最突出的特征,甚至可以單獨作為這一語體語言特征的標志符。[10]新聞標題作為新聞的濃縮精華所在,能幫助讀者以最小的努力獲得最佳的語境效果,其措辭往往簡潔而具體,行文流暢而不佶屈聱牙。新聞標題的語言具有時效性(timeliness)、簡潔性(succinctness)、醒目性(conspicuousness)等特點。[11]對新聞標題的詞匯特征進行量化分析,有助于讀者把握其用詞特點和措辭風格,提高新聞瀏覽效率。然而,在CNKI中,筆者以“英語新聞標題詞匯(特征)”為關(guān)鍵詞進行檢索,發(fā)現(xiàn)相關(guān)的中文期刊文章不多,這說明新聞標題的詞匯特征問題并沒有引起國內(nèi)學者足夠的關(guān)注。進一步分析這些文章發(fā)現(xiàn):只有極少數(shù)是基于語料庫的研究,其余皆是籠統(tǒng)的定性闡述,可見對英語新聞標題的詞匯特征的量化分析的研究很少。傳統(tǒng)的定性研究根據(jù)經(jīng)驗對文本進行分析,存在主觀判斷,研究結(jié)果缺乏說服力。因此,在新聞標題的詞匯特征研究中引進量化計算的方法亟待進行。

    一、理論背景

    20世紀30年代計算主義的發(fā)展,使人們意識到整個自然界都是由算法構(gòu)成的,定理證明、文字翻譯等都是計算。信息技術(shù)的發(fā)展加上文體分析中新興的統(tǒng)計理念,逐步催生了傾向于統(tǒng)計的分析方法。研究者希望通過機器全面、快速地找出文本標記,這種方法被定義為計算文體學(Computational Stylistics)或語料庫文體學(Corpus Stylistics)。[12]計算文體學作為計算語言學的分支,真正興起于20世紀60年代末,它將計算機技術(shù)和計算主義思想運用于語篇分析中,為理論分析找出科學的數(shù)據(jù)來證明。通過科學的計算技術(shù)手段發(fā)現(xiàn)那些被傳統(tǒng)方法所忽視的語言現(xiàn)象,在分析模式上加入了計算語言學、語料庫語言學和統(tǒng)計學的因素,使得有了數(shù)據(jù)支持的研究結(jié)果更可靠、更具說服力。例如,Mosteller和Wallace利用對高頻詞匯的概率分析,測定出當時有預(yù)謀的12篇匿名的“聯(lián)邦主義者”文件是美國第四任總統(tǒng)Madison所寫,而非政治家Hamilton。[13]Hori采用Dickens的小說語料庫,研究Dickens獨具特點的搭配形式。[14]計算文體學通過統(tǒng)計方法為文本分析提供數(shù)據(jù)支持,成功鑒定作者的身份、鑒別作品文體,彌補傳統(tǒng)定性分析在數(shù)據(jù)統(tǒng)計方面的不足,使研究結(jié)果更具可信度和說服力。

    通過對已有研究的檢索發(fā)現(xiàn):計算文體學的研究對象基本為基于語料庫的長篇文學作品,如小說、詩歌、散文、雜志評論文章、信件、科技文章等,鮮有以簡短的新聞標題為研究對象的相關(guān)研究。究其原因,大致是由于標題短小,收集起來費時費力,目前還沒有專門的英語新聞標題語料庫。本研究通過自建英語新聞標題語料庫,采用計算文體學的方法研究新聞標題詞匯層面的語言特點;利用計算機檢索從微觀入手,獲得大批單項或多項語言特征的實例,分析其出現(xiàn)的頻率、分布規(guī)律和語境特征,由此歸納出新聞標題詞匯層面的整體文體色彩和措辭風格。通過計算機技術(shù)發(fā)現(xiàn)英語新聞標題詞匯中特有的語言現(xiàn)象,如功能詞、“say”詞、人稱代詞等的使用頻率,為闡釋新聞?wù)Z體,特別是標題語域特有的用詞特征提供量化依據(jù)。另外,實踐教學經(jīng)驗告訴我們,目前許多外語能力測試(大學英語四/六級、雅思、托福等)都以報刊文章為素材,考生對報紙文章的理解效果卻不盡如人意,究其原因很重要的一點在于詞匯的理解存在障礙。本研究通過結(jié)合定量統(tǒng)計和定性分析新聞標題詞匯特征,以期減少英語新聞閱讀者和英語學習者詞匯理解方面的困難,同時為《英文報刊選讀》課程教學提供理論和現(xiàn)實幫助。

    二、研究設(shè)計

    本研究采用語料庫驅(qū)動的計算文體學分析方法,以真實語料為研究對象,對選取自紙質(zhì)版的《紐約時報》和美國新聞網(wǎng)站YAHOO News(雅虎新聞網(wǎng)站)的2 000個新聞標題的詞匯特征進行實證研究。

    1.研究問題。英語新聞標題是對新聞內(nèi)容的濃縮和概括,它在詞長、詞頻、詞匯密度方面有什么特征?為什么會產(chǎn)生這些詞匯特征?這些詞匯特征會產(chǎn)生怎樣的文體效果?本研究利用語料庫分析軟件就這些問題進行量化統(tǒng)計得出結(jié)果并加以歸納分析。

    2.研究對象。本研究以紙質(zhì)版《紐約時報》和美國新聞網(wǎng)站YAHOO News的新聞標題為研究對象。《紐約時報》作為美國嚴肅報刊的代表,在美國乃至全球都具有很高的發(fā)行量。由于其對國際、國內(nèi)重要事件詳細且忠實的報道,使得它在國內(nèi)外都擁有極高的權(quán)威性和公信力。而雅虎新聞網(wǎng)站是美國門戶最大的新聞網(wǎng)站,集結(jié)了全世界主流的新聞機構(gòu),包括美聯(lián)社、路透社、法新社、華盛頓郵報等。本研究從上述兩個媒體中各選取1 000個新聞標題,建立新聞標題語料庫。語料庫的建立嚴格按照Allan Bell對新建語料庫的原則要求:(1)語料收集要有一定的時間長度;(2)該時間長度內(nèi)要有不定次數(shù)的收集行為;(3)對同一板塊的內(nèi)容要有持續(xù)時間段的收集。[15]本研究所選取的標題時間段為2015年10月至2016年2月,在該時間段內(nèi)不定時對同一板塊的新聞標題進行隨意選取,以保證語料的代表性。最終收集到2 000個標題,共18 103個字符數(shù)、5 364個類符數(shù)。本研究選取的標題覆蓋面廣,涵蓋了國際新聞、國內(nèi)新聞、政治外交、財政經(jīng)濟、商業(yè)社交、教育文化、科學技術(shù)、體育健康、環(huán)境衛(wèi)生等。

    本研究選取Brown語料庫作為參照語料庫。該語料庫收集了20世紀60年代有代表性的美國英語語料,語料選自各種出版物,建庫時考慮到了各種文體的平衡,嚴格按照隨機原則取樣,是一個標準語料庫。本研究選取Brown語料庫共1 202 022個字符數(shù)、44 403個類符數(shù)進行對比分析。

    3.研究方法和工具。本研究結(jié)合定量和定性分析,利用語料庫分析軟件和定量統(tǒng)計方法,從詞長、詞匯密度、詞頻三個維度對新聞標題語料和Brown語料庫進行實證對比分析。本研究中,主要使用AntConc和WordSmith兩個語料庫軟件進行語料庫基本統(tǒng)計、語料檢索、詞類考察等。其中,AntConc用于統(tǒng)計分析兩個語料文本的詞頻。WordSmith用于統(tǒng)計分析語料的詞長、類/形符比(TTR)以及標準化的類/形符比值(STTR)。

    三、數(shù)據(jù)分析與討論

    (一)詞長

    詞長(word length)是詞匯特征的一個重要衡量指標。詞長在一定程度上決定了文本的文風和難易程度。新聞用語作為特殊的語域,其詞長有自己的特點。同時由于受到新聞時效性和信息傳遞量的約束,編輯在標題的遣詞造句過程中力求簡明扼要、精煉通俗,從而節(jié)省篇幅以減少成本并節(jié)省受眾的瀏覽時間。通常,測量詞長有兩種方法:計算單詞的字母個數(shù)和計算單詞的音節(jié)個數(shù)。本研究采用計算字母個數(shù)的方法測量單詞的長度。通過運行WordSmith獲得圖1。

    圖1 新聞標題語料和Brown語料庫的詞長對比

    圖1顯示,隨著字母個數(shù)的遞增,單詞數(shù)量呈遞減分布。新聞標題的單詞集中在詞長為2—5個字母的單詞之間,占57%;Brown語料庫的單詞集中在2—4個字母的單詞之間,占64%??梢?,兩個語料文本的單詞長度都集中在2—5個字母之間。曾從事過新聞工作的美國著名作家馬克·吐溫說過:“普通英文單詞的平均長度為四個半字母。”[16]語言學界普遍認為2—5個字母的單詞為短小詞(midget word)。因此,新聞標題的用詞以小詞為主。通過再次運行WordSmith,獲得兩個語料文本的平均詞長分別為5.13和4.48。新聞標題的平均詞長稍長于Brown 語料庫。說明比起普通英語,新聞標題的措辭相對更正式、專業(yè),難度也相應(yīng)地更高。但整體上看新聞標題的詞匯以短小詞為主。其原因有三:(1)從文體學的角度分析,這與新聞標題的寫作理論和實踐相關(guān),早在1972年,Evans就指出新聞編輯應(yīng)該首選詞形簡單短小,詞義具體單一,有盎格魯-撒克遜起源的詞而非字形復(fù)雜抽象的外來詞。[17](2)從新聞?wù)Z體和標題功能的角度分析,通俗易懂是新聞?wù)Z言用詞的首要原則。新聞受眾是一般讀者,短小詞利于讀者閱讀,單詞越短讀者越容易抓住信息。新聞報道五要素中,動詞描述新聞主體的發(fā)展(how),特別是短小動詞和動詞短語的高頻使用,搭配揭示新聞事件主體(what)的名詞,如此一動一靜結(jié)合,完美傳遞新聞事件的要義。(3)從新聞出版業(yè)的角度考慮,由于排版需要,報紙版面空間有限,為節(jié)約版面空間,編輯們自然首選短小精悍、鏗鏘有力、字形短小的單音節(jié)名詞、動詞等。從以下例子可窺一斑:

    例1 Two European Drug Makers in Talks about Asset Swaps

    (《紐約時報》, 2015年12月16日)

    例2 British PM Defends Google Tax Deal

    (雅虎新聞網(wǎng)站,2016年1月26日)

    例1中,talks和swaps都是5個字母的小詞,分別意為negotiation和exchange。例2中,縮略詞PM的完整形式為Prime Minister, deal意為exchange。顯然兩個標題例子中所選用的詞語更為簡潔易懂,阻礙讀者閱讀的可能性小。同時小詞的使用使整個標題視覺上簡潔大方,協(xié)調(diào)對稱,易于排版。信息時代背景下,讀者每天接觸大量信息,費事耗時的新聞標題自然不會得到青睞。因此,新聞標題中多使用生動、靈活、語義固定的短小詞,少用或不用意義空泛、概念抽象的詞。美國語言學家H. L. Mencken把這類經(jīng)常使用于新聞標題的簡短詞稱為“萬能同義詞(synonyms of all work)”。[18]以上兩例中,這類簡短詞常用于替換與其同義的較長詞匯。如:deal替代negotiation;hit/harm/hurt替代damage;blast/crash/ram替代explode;aim常用于替代purpose、intention、object;cop替代policeman/policewoman等。

    (二)詞匯密度

    詞匯密度(lexical density)是詞匯豐富性的四個觀測變量之一,是語言應(yīng)用特點的重要表征。在語料庫語言學中,詞匯密度用于分析或衡量語料中的詞類范疇和種類。一般來說,語料文本的類/形符比越高,說明其用詞變化性越大,詞類越豐富。關(guān)于詞匯密度的測量,學界存在兩種方法:一種是利用類/形符比(TTR)來測量。即語料庫中所有類符(type)與所有形符(token)的數(shù)量比。由于存在這樣的事實:一定時期內(nèi),語言的類符不會發(fā)生大的變化,所以語料庫越大,其類/形符比就越小。因此,Scott提出了標準化的類/形符比(STTR)的測量方法,即將語料文本分為若干個特定的基數(shù)單位(WordSmith的默認基數(shù)為1 000)來計算類/形符比值,最后取其平均值。[19]用STTR來計算詞匯密度,有效地避免了因語料庫的大小而產(chǎn)生的對TTR的影響。另一種測量詞匯密度的方法是由Stubbs提出的,是一種根據(jù)語料文本中的實詞數(shù)與總詞數(shù)的比值來測量語料庫的詞匯密度的方法。[20]限于篇幅,此種方法不作贅述。本研究中,由于兩個研究對象語料文本大小存在較大差異,故采用Scott的STTR測量法。根據(jù)WordSmith的分析結(jié)果,新聞標題語料和Brown語料庫的詞匯密度如表1所示。

    表1 新聞標題語料和Brown語料庫的詞匯密度

    從表1的數(shù)據(jù)可見,新聞標題和Brown語料庫的類/形符比值分別為29.63和4.24,而兩者的標準化類/形符比值(STTR)分別為63.07和39.01,兩個語料在詞匯密度上顯示出較大的差距。如前所述,標準化類/形符比值越高,語料文本的詞匯密度越大,可見新聞標題的詞匯密度要遠高于Brown語料庫。說明比起普通英語,新聞標題的用詞更豐富多樣。其成因主要有三方面:(1)本研究所用語料選材范圍大、覆蓋面廣,涉及國際政治、經(jīng)濟、商業(yè)、文化、科技、體育、衛(wèi)生等。(2)新聞標題作為新聞報道的濃縮,為保證新聞報道信息傳遞的最大化,措辭上傾向多樣化。(3)為使標題立意新穎、吸引眼球,編輯在遣詞造句上力求詞匯多樣性和豐富性。而Brown語料庫作為普通英語的代表,其用詞重復(fù)性高,因此STTR較小。

    井上紅梅直接翻譯為“西施”,并沒有作過多解釋,而竹內(nèi)好選用了“小町”一詞。這個詞也源自一個傳說,指的是日本的小野小町,傳說她是平安初期宮中詠和歌六歌仙之一,直到現(xiàn)在這個詞多用來指一個地方的美女。所以,竹內(nèi)好用了“歸化”翻譯,對于目的語的讀者來說更容易理解。

    (三)詞頻

    詞頻(word frequency)是指特定單詞在文本中出現(xiàn)的次數(shù),某種程度上反映了一個文本的語體特征,是發(fā)現(xiàn)文體或語體特征的重要參考指標。Johansson對比分析了學術(shù)文本語料庫和小說文本語料庫中詞頻最高的50個詞。發(fā)現(xiàn):oxides、constants和equations這些詞匯屬于學術(shù)文本語料庫,而mister、cheek、sofa和wallet屬于小說文本語料庫。[21]這說明語體、語境不同,其高頻詞也不同。新聞?wù)Z體中高頻詞實際承擔一定的語篇功能。通過AntConc 的單詞列表功能,檢出兩個語料文本的前50個高頻詞,因篇幅所限這里僅列出前5個以及一些具有典型特征的詞項(見表2)。

    表2 新聞標題語料和Brown語料庫的前50個高頻詞列舉

    表2顯示, 新聞標題文本的前50個高頻詞中31個為功能詞,占62%;Brown語料庫的前50個高頻詞皆為功能詞。標題文本的前5個功能詞為in、to、of、a 和the。In作為經(jīng)常搭配時間和地點狀語的介詞,在新聞用語中出現(xiàn)頻率很高,位列第一。To具有作為介詞和不定式的符號的雙重功能,在語言中使用廣泛,排在第二位。Brown語料庫的前5個功能詞為the、of、a、and和to。分析兩個語料的50個高頻詞,總結(jié)英語新聞標題高頻詞的使用特點如下。

    1.功能詞省略現(xiàn)象明顯。為進一步研究新聞標題中功能詞的使用情況,將兩個語料文本的50個高頻詞中的功能詞按詞性細分(見表3)。

    表3 新聞標題語料和Brown語料庫50個高頻詞中的功能詞分布

    從表3可見,兩個語料文本的功能詞中存在諸多重疊,從比例對比可見,新聞標題語料中的功能詞在50個高頻詞中的比例遠低于Brown語料庫。因為新聞標題中功能詞省略現(xiàn)象明顯。首先,從文體學的角度分析,新聞?wù)Z體要求簡潔易懂,為使標題語言簡練、短小,一些不妨礙讀者理解的功能詞常被省略;其次,從新聞出版的角度看,報刊雜志的版面空間極其寶貴,從節(jié)約空間以及方便排版的角度考慮,編輯在寫作技巧上傾向于選擇實義詞而略去諸如冠詞、助詞、連詞等功能虛詞。

    例3 Glen Sonmor,86,a Brawling N. H. L. Coach

    (《紐約時報》,2015年11月16日)

    例4 Teen Shot by Chicago Cop Called 911 Three Times Asking for Help

    (雅虎新聞網(wǎng)站,2016年1月26日)

    例3中,書面完整的句子應(yīng)為:Glen Sonmorwhois86yearsold,isa Brawling N. H. L. Coach。而在實際出版時省略了定語從句的引導詞(who)、謂語動詞(is),以及主句的謂語動詞(is)。例4中,完整句子為:TheTeenwhowasShot by Chicago Cop Called 911 Three Times Asking for Help。在不妨礙讀者理解的前提下,雅虎新聞網(wǎng)站的編輯發(fā)布該條新聞時省略了先行詞的定冠詞(the)、定語從句引導詞(who)以及表示被動語態(tài)的be動詞的第三人稱單數(shù)(was)。從例3、例4可以看出,新聞標題中省略功能詞的現(xiàn)象普遍,且省略了功能虛詞的新聞標題語義簡明扼要,句式精干對稱而不繁冗拖沓,版面干凈利落、節(jié)省空間且吸引眼球。

    表4 新聞標題語料和Brown語料庫的人稱代詞對比

    3.新聞詞匯具有時代特征。新聞標題語料的前50個高頻詞中有19個實義詞,占50個高頻詞的38%。其中16個名詞(16個名詞中有些與政治相關(guān),例如,president、police、court、case;有些與商業(yè)經(jīng)濟相關(guān),如year、deal、talk),1個動詞和2個形容詞(見表5)。

    表5 新聞標題語料50個高頻詞中的實義詞

    新聞詞匯體現(xiàn)了新聞?wù)Z言的時代感和實效性特點。例如Clinton、Trump、President和Zika這幾個詞還原了標題選取時間段內(nèi)國際上發(fā)生的大事件。前三個詞展現(xiàn)了2016年美國社會的大事件——總統(tǒng)大選,作為世界超級大國總統(tǒng)候選人的希拉里·克林頓和唐納德·特朗普自然成為媒體關(guān)注的焦點。而當大選慢慢退出人們的視線,這些詞匯可能被人們慢慢遺忘。Zika是波及了幾乎整個美洲的致命性病毒,關(guān)乎民生,自然也是媒體關(guān)注的焦點所在。另外,在16個實義詞中位列第一的是China,在前50個高頻詞中位列第21位,出現(xiàn)55次,這說明隨著全球經(jīng)濟一體化的發(fā)展以及中國國際影響力的不斷提升,與中國相關(guān)的新聞成為美國媒體和國際媒體關(guān)注的焦點,因此許多與中國相關(guān)的新聞見諸報端。這些詞匯特點體現(xiàn)了《紐約時報》和雅虎新聞網(wǎng)站的時代性和嚴肅性,也體現(xiàn)了新聞標題詞匯的時代性特征。

    4.“say”詞的高頻使用。表5中的數(shù)據(jù)顯示,實義詞中只有一個動詞says,says是say的第三人稱單數(shù)形式。在新聞?wù)Z言中編輯常需要直接引用新聞當事人或者說話者的言論,以示新聞的客觀性和可靠性,因此新聞中常有…says/say/said…句式。通過運行Microsoft Excel的查找功能,獲得含有say的詞條搜索結(jié)果為87。也就是說,除了50個高頻詞表中顯示的69例的says之外,還有18例的say;進一步搜索say的一般過去式said,沒有得到相關(guān)的詞條。

    新聞標題中高頻使用的say詞還原了新聞事件,讓標題更顯客觀、具有說服力。 標題中還有一些詞語與say有異曲同工之妙處,如testify、warn、imply、find、argue等,但是相比之下,后者更長、意義更豐富,不如say簡短且意義單一穩(wěn)定,易于理解和閱讀。

    例5 WHO Says Zika Likely in all but 2 Countries in Americas

    (雅虎新聞網(wǎng)站,2016年2月19日)

    例6 Leading a Nation May Mean a Shorter Life, A Study Says

    (《紐約時報》,2015年12月15日)

    例7 Vaccine for Zika Virus May Be Years Away, Disease Experts Warn

    (《紐約時報》,2015年12月10日)

    例8 Some Afghans View Taliban as the Key to Aid, Study Finds

    (《紐約時報》,2015年12月16日)

    例5、例6中編輯用says來直接引用新聞當事人的話語,站在第三者的角度凸顯新聞敘事性報道的本質(zhì)特征,使報道更具客觀真實性和權(quán)威性。例7、例8中的warn和finds在功能上等同于say,凸顯記者站在第三者的角度報道新聞事件的事實,不加入個人評論和感情色彩,顯示媒體的中立態(tài)度和報道的可靠性和嚴肅性。

    四、結(jié) 語

    本研究基于真實的語料,采用語料庫驅(qū)動的計算文體學研究方法,量化統(tǒng)計分析英語新聞標題中詞匯的詞長、詞匯密度和詞頻分布特征。發(fā)現(xiàn)英語新聞標題中的詞匯多為平均詞長5個字母左右的小詞;標題中的詞匯密度遠高于普通英語,體現(xiàn)了新聞標題中措辭的多樣性和豐富性;對詞頻的統(tǒng)計分析表明:在新聞標題中省略了那些在句子中起語法作用的功能詞和虛詞,使標題在結(jié)構(gòu)上更簡潔、對稱、易于排版;標題中沒有第一和第二人稱代詞,這是由新聞的本質(zhì)特征決定的;新聞詞匯具有時代特征;此外,新聞標題中高頻使用“say”詞,這是新聞標題特有的語言現(xiàn)象。通過量化分析以上詞匯特征及其文體效果和成因,幫助讀者提高標題瀏覽速度,更好地理解新聞標題。

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