2024年4月30日发(作者：)

皇　皇　壁　

基于ＣＲＩＴＩＣ加权赋值的汉语句子难度测定　

。郭望皓　

（解放军外国语学院外训系，江苏昆山２１５３００）　

【摘　要】论文利用汉语字、词难度，推算句子难度，考察了句子难度与字、词难度之间的数量关系，一方　

面选取最为合适的维度考察字、词在句子难度测定时的作用；另一方面计算字、词难度与句子难度的量化关　

系。通过ＣＲＩＴＩＣ加权赋值，得出８组句子难度的测定公式。检验结果显示，由８个公式计算得出的汉字、词　

汇的难度值与句子难度之间均存在显著的正相关关系，与加权之前相比，相关性均有增加。　

【关键词】ＣＲＩＴＩＣ加权赋值；句子难度；测定　

中图分类号：Ｈ　１４６．３　

一

文献标识码：Ａ　文章编号：１６７２—８６１０（２０１６）１２—００１０—０３　

（一）语料选取与处理　

、

研究目的及意义　

句子作为一个能够表达相对完整意思的语言单位，是一个无限　

１．语料选取。我们选取了《博雅汉语》系列教材中的２８篇课文作　

为实验的基本语料。《博雅汉语》系列教材共九册１２１篇课文，按照上　

文的分级，将九册教材分为初、中、高三个级别，初、中、高三级的课文　

总量分别为５５篇、３８篇、２８篇。在此基础上，考虑到难度分布的实际，　

按照不同的比例，等距离从这三个级别中分别选取１０篇、９篇、９篇课　

文。其中初级每六课选取一篇，中级每四课选取一篇，高级每三课选　

取一篇。　

和开放的集合。相对而言，字、词则可看作有限而且封闭的集合。因　

此，可以用频率估测字、词的难度，但对句子难度难以进行直接测定。　

通过定量研究的方式根据字、词难度推算句子难度，也就是考察句子　

难度与字、词难度之间的数量关系，是本文研究目的所在。具体而言，　

本文有以下两个研究目的：　

１．选取最为合适的维度考察字、词在句子难度测定时的作用；　

２．计算字、词难度与句子难度的量化关系。　

句子难度测定是文章难度测定的基础，可为文本易读性公式的　

拟合，实现文本难度的自动测算，迅速有效进行文本难度分类，提供　

可靠支持。　

二、测定方法　

２．语料处理。先将选取的２８篇课文录入计算机，共ｉ￣４０７２２字。然　

后运用北京大学詹卫东博士提供Ｉ￣ＴｅｘｔＰｒｅＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇ程序对文本进　

行预处理，具体包括删除空格、文本断句和句子编号三个步骤。通过　

机器自动断句，辅之以人工校对，共得到１２６１个句子，其中初级课文　

中的句子数量为２５３个，中级为３２０＋，高级为６８８个。最后采用分层随　

机抽样的方式，分别从这三个级别中选取３０＋句子考察句子与字、词　

难度的关系。随机数的生成采用Ｒａｎｄｏｍ．ｏｒｇＮ站上的随机数生成程　

本文选用的计算方法为ＣＲＩＴＩＣ（Ｃｒｉｔｅｒｉａ　Ｉｍｐｏｒｔａｎｃｅ　Ｔｈｒｏｕｇｈ　Ｉｎｔｅｒ—　

ｃｉｒｔｅｒｉａ　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ）￣１］权赋值法。ＣＲＩＴＩＣ法是Ｉ￣Ｄｉａｋｏｕｌａｋｉ提出的一种　

客观权重赋值方法ｍ。它的基本思路是以两个基本概念为基础确定指　

标的客观权数。这两个基本概念：一是对比强度，它表示了同一个指标　

序，该程序利用大气噪音生成随机数，相对于计算机生成的伪随机数　

而言，属于真随机数生成器。根据生成的９０＋随机数，提取序号相同　

的９０个句子作为我们实验的对象。它们所属的课文编号即是它们的　

难度。　

各个评价方案之间取值差距的大小，以标准差８　ｊ的形式来表现，即标　

准差的大小表明了在同一个指标内各方案取值差距的大小，标准差越　

大各方案之间取值差距越大。二是评价指标之间的冲突性，指标之间　

的冲突ｌ生以指标之间的相关性为基础，如两个指标之间具有较强的正　

相关，说明两个指标冲突性较低。第ｊ个指标与其他指标的冲突性的量　

接下来对９０＋句子进行切词及词性标注。切词、标注采用的是先　

机器自动切分标注，然后进行人工校对。校对的总标准以《汉语水平　

词汇与汉字等级大纲（修订本）》日词汇等级大纲为准，即大纲中作为　

一

化指标为∑Ｏ一　），其中ｒｋｊ是评价指标ｋ和ｉ之间的相关系数。各个指　

标的客观权重就是以对比强度和冲突性综合衡量的。诳ｊ表示第ｊ个评　

个词语的，实验材料中也划为一个词语。由于《大纲》中仅收录了　

价指标包含的信息量，则Ｅｊ可表示为：（１）ＥＪ＝ｓ　。一　）（　二　）　

Ｅｊ越大，第ｊ个评价指标包含的信息量越大，该指标的相对重要性也　

法既考虑了指标变异大小对权重的影响，又考虑了各指标问的冲突　

８８２２个词语，所以在校对过程中又同时参考山西大学计算机与信息　

技术学院的｛９７３当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范（草　

规范》　和北京大学计算语言学研究所的《北京大学现代汉语语料库　

基本加工规范　。　

在对词语校对的同时，对词语的难度进行标注。难度标注以《汉　

语水平词汇与汉字等级大纲》为标准。未收录在大纲中的词语一律标　

注为超纲词。　

（二）变量选取与处理　

》嘲，也参照中华人民共和国国家标准《信息处理用现代汉语分词　

就越大，所以第ｊ个指标的客观权重ｗｊ应为：（２）　一　ｆ　：　，ｓ１该　

案）

性。当标准差一定时，指标间的冲突性越小，权重越小；冲突性越大，　

权重也越大。由于这种方法不需人工干预、计算量不大等优点，故广　

泛应用于金融、医疗、农业等多种学科。　

三、实验步骤　

实验包括语料选取与处理、变量选取与处理、权重计算三个部分。　

ｌＯ　［作者简介】郭望皓，解放军外国语学院外训系讲师，文学硕士，研究方向：计算语言学及对外汉语教学。　

语ｌ塞　　

对９０＋句子的变量进行统计。统计的变量包括字次数、比例，字　

种数、比例，词次数、比例及词种数、比例在内的４大类８小组共计４０个　

变量。具体变量名称见表１。　

表１变量总表　

字次ｔｏｋｅｎ　字乖　’ｔｙｐｅ　词次ｔｏｋｅｎ　词种蛳ｐｃ　

甲级　甲级字　甲级　甲级字　珲Ｉ级词　甲级词　甲级词　甲级词　

字数餐　比例　字数量　比例　数量　比例　数量　比例　

乙级　乙级字　乙级　乙级字　己级词　乙级词　乙级词　乙级词　

字数量　比例　字数量　比例　数量　比例　数量　比例　

丙级　丙级字　丙级　丙级字　丙级词　丙级词　丙级词　＿闶级澜　

字数量　比例　字数量　比例　数量　比例　数量　比例　

丁级　丁级字　Ｔ　级　Ｊ‘级字　ｌ‘级词　Ｔ‘级词　丁‘级词　丁级阐　

字数量　比例　字数鼙　比例　数量　比例　数量　比例　

超纲　超纲字　超纲　超纲字　超纲词　越纲词　超纲词　超纲词　

字数量　比例　字数量　比例　数最　比例　数摄　比例　

下一步要对选取的４ｏ＋变量进行量化处理，具体方法是：　

字层面上：首先使用Ｍｉｃｒｏｓｏｔｆ　Ｏｆｉｆｃｅ　Ａｃｃｅｓｓ　２００７软件，计算每个　

句子包含的非重复字数（不含标点符号、人名及地名，但包括其他专　

有名词），即重复出现的字只按一个计算，以消除各段汉字复现率不　

同带来的差异，计算非重复字数时不包括人名、地名用字。根据《汉语　

水平词汇与汉字等级大纲（修订本）》中的汉字等级大纲，利用Ｖｉｓｕａｌ　

Ｓｔｕｄｉｏ　２０１２进行编程，计算四个等级的汉字的字次数、字种数及其各　

自比例。　

词层面：根据切词的结果，同样使用ＶｉｓｕａｌＳｔｕｄｉｏ２０１２编程，根据　

《汉语水平词汇与汉字等级大纲（修订本）》中的词汇等级大纲，分别　

计算不包括人名、地名的四个等级的词次数、词种数及其各自比例。　

（三）权重计算　

根据上文选取的变量，我们一共统计了３６００个数据（９０×　

４０＝３６００），称之为原始数据。将这３６００个原始数据按照各级别字次　

数量（以下简称字次数），各级别字种数量（以下简称字种数），各级别　

占字次比例（以下简称字次比），各级别占字种比例（以下简称字种　

比），各级别词次数量（以下简称词次数），各级别词种数量（以下简称　

词种数），各级别占词次比例（以下简称词次比），各级别占词种比例　

（以下简称词种比），分成八组，每组分别进行数据标准化处理并用　

ＣＲＩＴＩＣ法计算各级别在本组中所占权重。具体方法如下所示。　

１．数据标准化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无　

量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，　

由于对不同性质指标直接加和不能正确反映不同作用力的综合结　

果，所以须首先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的　

作用力同趋化，再加和才能得出正确结果。在本实验中，考察甲级字、　

词的比例时，由于其数值与难度成负相关，要将该数据趋同化处理。　

数据无量纲化处理主要解决数据的可比性，在此采用指数化处理方　

法。指数化处理以指标的最大值和最小值的差距进行数学计算，把数　

据映射到区间［０—１］之上。具体公式如下：　

ｄ，　：　：竺　

ｍ＝Ｌ—ｍ　

！　Ｌ　ｆ

ＬＪ＝１，

　ｌ２…９２

２，

Ｉ３

３，４，５　

０１　

（４）ａｑ＝　

其中，ｉ表示句子编号，ｉ表示各组中的级别（从１到５分别表示甲级　

到超纲）　表示第ｉ个／ｆＪ－￣ｊ个级别的数据。在将甲级字次比、甲级　

字种比、甲级词次比、甲级词种比四组数据标准化时，采用公式（４）；　

其他数据标准化采用公式（３）。　

根据标准化后的数据，还可以得到标准化后数据的比例　

ｐ　。　的计算公式为：　

㈥ＰｔＪ＝　：　

堕　

２．ＣＲＩＴＩＣ加权赋值法　

下面给／￣ＣＲＩＴＩＣ法求权重的具体算法：　

步骤１：将原始数据ｉｉｊ标准化为ｄｉｊ（公式３或４）；　

步骤２：根据标准化数据ｄ　求其所占比例ｐｉｊ（公式５）；　

步骤３：根据ｐｉｊ计算５个级别之间的相关系数ｒｋｊ（ｓＰｓｓ计算相关　

系数）；　

步骤４：对１减相关系数ｒｋｊ进行加和运算，公式为：　一ｒ￣、　ｋｎ＝５　）；　

步骤５：求标准化数据　的标准差８ｊ（ｓＦｓｓ计算相关系数）；　

步骤６：计算第ｊ个级别包含的信息量Ｅｊ（公式１），即步骤４与步骤　

５所得结果之积；　

步骤７：求得最后的权重系数ｗｉ（公式２）。　

四、结果分析　

本部分根据ＣＲＩＴＩＣ法求出的每个级别的难度系数值　，求出每　

个句子的字、词难度，并将该字、词难度与句子难度进行相关分析，以　

探求如下两个问题：　

（１）运用ＣＲＩＴＩＣ法计算出来的各级别权重系数是否合理；　

（２）对分别计算的８组变量进行比较，看究竟哪几组变量与句子　

难度相关性更高。　

（一）句子难度与变量的相关性分析　

在上文中，我们将４０＋变量分为四大类八小组，这四大类分别是　

字次、字种、词次及词种。表２给出了各变量与句子难度的相关系数。　

表２句子难度与字次、字种、词次、词种各级别变量相关系数表　

．

相关性在０．Ｏ１水平上显著（双尾）．　

．

相关性在０．０５水平上显著（双尾）．　

从表２中我们不难看出句子难度与其ｑｈ３３个变量在０．Ｏ１显著水平　

上呈相关，其中与甲级字比例有关的四个因素呈负相关；与１个变量　

（甲级词词次数量）在０．０５显著水平上呈正相关；与６个因素不相关，这６　

个不相关的因素分别是丁级字字次数量、丙级字字次比例、丁级字字　

次比例、超纲字字次比例、超纲字字种比例和甲级词词种数量。　

在这四十个变量中与句子难度相关性最高的变量是甲级词的词　

次比例，呈显著的负相关关系，相关系数的绝对值达到了０．７５９。在八　

个小组中，字种数、词次数、词次比和词种比四组变量中所有的子变　

量与句子难度呈显著相关。　

（＿￣）ＣＲＩＴＩＣ法赋值结果分析　

我们对３６０ｏ＋数据进行了分组演算，得到各分变量的权重系数　

矩阵。　

表３各分变量权重系数矩阵表　

甲（Ａ）　Ｚ　雨（Ｃ）　丁（Ｄ）　趣纲（Ｅ）　

字次数（１）　０　１４０　Ｏ２ｌ５　Ｏ．１７１　Ｏ　２Ｏｌ　０．２７３　

字种数（２）　０．１４８　Ｏ　１８２　Ｏ　ｌ３７　Ｏ２１５　０２７３　

字次比（３）　Ｏ．１３６　０．２５２　０．２９４　Ｏ．１８４　Ｏ．１３４　

字种比（４）　Ｏ．１５８　Ｏ．２８ｌ　０．２２９　Ｏ．１６９　Ｏ．１６ｌ　

词次数（５）　Ｏ．１５７　０．２ｏ６　Ｏ．１６３　Ｏ　ｌ６７　０　３０７　

词种数（６）　０．２１０　０．１６５　０．１５１　０．２０５　０．２６９　

词次比（７）　０　ｌ３２　Ｏ　１８５　０２４９　０．２４６　０　ｌ８８　

词种比（８）　Ｏ．１３３　０．２０３　Ｏ　２Ｏ７　０２４２　０．２１５　

设甲、乙、丙、丁、超纲五个级别的数量或比例分别为Ａ、Ｂ、ｃ、Ｄ、　

ｌ　Ｅ　

语言文字修辞　

Ｅ，ｙ为句子中字或词的难度。ｙ与Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ成线性相关关系，则　

６）ｙ＝８ＬＡ＋Ｉ３２Ｂ＋ｐ３Ｃ＋口４Ｄ十ｐｓＥ　

将表３的权重系数矩阵中的数据分别代入公式６，得到以下８个公　

式，分别代表以字次数、字种数、字次比、字种比求得的汉字难度，及　

由词次数、词种数、词次比、词种比求得的词汇难度。　

（６－１）ｙ＝０．１４０　Ａ＋０．２１５　Ｂ＋０．１７１　Ｃ＋０．２０１　Ｄ＋０．２７３　Ｅ　

（６－２）ｙ＝０．１４８　Ａ＋Ｏ．１８２　Ｂ＋０．１３７　Ｃ＋Ｏ．２１５　Ｄ＋Ｏ．２８３　Ｅ　

（６－３）ｒ＝０．１３６＂Ａ＋０．２５２＇Ｂ＋０．２９４＂Ｃ＋０．１８４＂Ｄ＋０．１３４＂Ｅ　

（６－４）　＝０．１５８　Ａ＋０．２８１　Ｂ＋０．２２９　Ｃ＋０．１６９　Ｄ＋０．１６１　Ｅ　

（６－５）　，＝０．１５７＂Ａ＋０．２０６　Ｂ＋０．１６３＂Ｃ＋０．１６７　Ｄ＋Ｏ．３０７　Ｅ　

（６－６）　，＝０．２１０　Ａ＋０．１６５　Ｂ＋０．１５１＂Ｃ＋０．２０５　Ｄ＋Ｏ．２６９　Ｅ　

（６－７）　，＝０．１３２　Ａ＋０．１８５　Ｂ＋０．２４９　Ｃ＋Ｏ．２４６　Ｄ＋０．１８８　Ｅ　

（６－８）ｙ－０．１３３　Ａ＋Ｏ．２０３　Ｂ＋０．２０７＂Ｃ＋０．２４２　Ｄ＋０．２１５　Ｅ　

将变量选取之后统计而得的３６００￣原始数据，分别代人以上八　

个方程，得到９０个句子汉字、词汇的各四组难度值。再把该难度值与　

句子难度进行Ｐｅａｒｓｏｎ相关分析，具体结果如下。　

１．汉字难度与句子难度相关性检验。经过加权计算得出的汉字　

难度与句子难度的相关系数见表４。　

表４汉字难度与句子难度相关性检验表　

句子难度　宇次数　宇种数　字次比　宇种比　

级别　（加权值）　（加权值）　（加权值）　（加权值）　

ＰｅａｒｓＯｎ　Ｃｏｌｒｅｌａｆｉｏｎ　１　Ｏ．８６３“　Ｏ．６６５＿ｌ　Ｏ　５３ｇ　０．４３０＂　

句子难　

度级荆　ｓＩｇ（２￣ａｉｌｅｄ）　０．００ｏ　０．０００　０Ｏｏ０　０．０Ｄ２　

Ｎ　。０　９０　ｇｏ　ｇＯ　ｇＯ　

Ｐｅａｒ＝ｏｎ　Ｃｏｎｅｌａｔｉｏｎ　Ｏ　∞３“　１　０．０７７“　Ｏ．２９　０　２２４ｔ　

（加权值）

字次数　

　Ｓｉｇ（２－ｔａｉｌｅｄ）　０．０００　０　０００　００Ｏ５　０．０３３　

Ｎ　ｇＯ　ｇＯ　９０　ｇＯ　９０　

Ｐｅａｎｍｎ　Ｃｏｍｄａｔｉｏｎ　０．６６５¨　０．０７ｒ　’　Ｏ．２　０．２２０‘　

（

字种数　

加权值）　Ｓｉｇ．（２－ｔａｉｌｅｄ）　０．０００　０∞Ｏ　Ｏ０ｏ６　０．０３７　

Ｎ　９０　ｇＯ　ｇｏ　９０　ｇＯ　

Ｐｅａｒｓｏｎ　Ｃｏｎ￣ａｔｉｏｎ　０　５３９‘‘　０．２８５　Ｏ２９２－‘　１　０．３７１‘’　

（加权值）

字次比　

　Ｓｉｇ（２－ｔａｉｌｅｄ）　Ｏ０ｏ０　００ｏ５　Ｏｏｏ６　０．００ｏ　

Ｎ　ｇｏ　ｇｏ　９０　ｇＯ　ｇＯ　

Ｐｅａｒ￣ｏｎ　Ｃｏｎ＇ｅｌａｔｉｏｎ　０柏０“　０．２２　０２２４ｔ　Ｏ．３７１”　１　

（加权值）

字种比　

　Ｓｉｇ．《２－ｔａｉｌｅｄ）　Ｏ．００２　０　０３３　Ｏ　０３７　００００　

Ｎ　９０　ｇｏ　９０　９０　９０　

．

相关性在０．Ｏ１水平上显著（双尾）。　

．

相关性在０．０５水平上显著（双尾）。　

从表中我们可以得到以下事实：　

（１）经过加权的字次数、字种数、字次比和字种比与句子难度都　

呈显著的正相关关系。相关系数最高的是字种数，相关系数最低的是　

字种比。　

（２）加权之后的字次数与字种数之间的相关性极高，达到了　

０．９７７。　

（３）从整体来看，加权后在汉字这一层面，字次数和字种数与句　

子难度的相关性更高。　

根据表４与表２的比较，可得出以下结论：　

加权后的汉字难度与句子难度相关性高于加权之前。加权之后　

相关性最高的是字种数，相关系数为０．６６５，最低的是字种比，相关系　

数为０．４３０，并且所有数值在０．０１水平上呈显著性正相关。而加权之前　

与句子难度相关性最高的是乙级字字次数量，相关系数为０．５８３，相　

关度最低的是超纲字字种比例，相关系数仅为０．０２２，在２０个数据中　

有５个相关性不显著。因此，可以认为加权后得到的汉字难度值与句　

子难度的相关性较加权之前有较大幅度的提高，加权不仅实现了降　

维的目的，而且较加权前的数据更具合理性。　

由于句中总字次数一般作为句长的测量标准，句长也是句子难　

三　度的重要指标，为避免线性回归中的共线问题，在这里选用加权后的　

语ｌ文ｌ　

　ｆ

字种数作为汉字的难度。即句中汉字难度的测量值为：　

（６－２）Ｙ　＝Ｏ．１４８＂Ａ＋０．１８２＂Ｂ＋０．１３７＂Ｃ＋０．２１５＇Ｄ＋０．２８３＊Ｅ　

（Ａ、Ｂ、ｃ、Ｄ、Ｅ分别为句中甲、乙、丙、丁、超纲字的字种数）　

我们选用的这一自变量与王蕾易读性公式中选用不重复字作为　

自变量实为同一种变量［６１。不重复字数即是字种数，二者正好可以相　

互印证，反映出汉字字种数确实在测量句子、文本的难度中有着不可　

忽视的重要作用。　

２．词汇难度与句子难度的相关陛分析。与上文中汉字难度的计算　

过程相同，通过（６～５）至（６—８）四个公式的计算，得到加权后的词汇　

难度值，从而实现将５个级别的词汇难度数值或比例用一个统一值表　

示，为下面易读性公式拟合时减少了自变量的数量，从而为提高公式　

的可靠性奠定基础。加权之后词汇难度与句子难度的相关性见表５。　

表５词汇难度与句子难度相关性检验表　

句子赡度　词次数　词种戴　词次比　词种比　

级别　（加权值）　（加投值）　（加权值）　（加权健）　

皮尔逊相关　１　０．５５６　Ｏ５ｏ７。　Ｏ．７６ｒ　０．５３３　

句子难度　

级别　显薯值８ｌ口．（双尾）　Ｏ．Ｏｏｏ　Ｏ∞Ｏ　０－０Ｏ０　Ｏ∞　

数量　９０　９０　９０　９０　９０　

皮尔避相关　Ｏ５５　１　Ｏ．９７曰　Ｏ．４３２　Ｏ．３∞’　

（

词次数　

加权值）　显著值ｓ　（取尾）　Ｏ．∞０　０Ｏ０ｏ　Ｏ．００ｏ　Ｏ．∞Ｏ　

数量　ｇＯ　ｇＯ　９０　ｇＯ　９０　

皮尔避相关　０５ａ７　０９７８“　１　０３７１　０　３６３“　

（加权值）

词种数　

　显著值ＳＩｇ．（双尾）　０　０００　０．０００　０．０００　Ｏ．Ｏ∞　

数量　９０　９０　９０　９０　９０　

皮尔逊相关　０．７６７　０．４３２．．　０．３７１　１　Ｏ．６４６“　

（加权值－

诃谈比　

　显著值ｓｊｇ（双尾）　０．０ｏＯ　００００　０．０００　０．０００　

数量　ｇＯ　ｇｏ　ｇＯ　ｇＯ　ｇＯ　

皮尔避相关　０５３３　０３６８　０３６３　０６４６　１　

（加权值）

词种比　

　显著值ｓＩｇ．（双尾）　Ｏ．Ｏ０ｏ　Ｏ０００　０．Ｏ∞　Ｏ．０００　

数量　９０　９０　９０　９０　９０　

料

．

相关性在０．Ｏ１水平上显著（双尾）。　

从表中可看出，加权后的词次比与句子难度级别的相关系数达　

到了０．７６７，其余三项与句子难度的相关系数处于０．５　０．６之间，全部　

四项相关系数均在０．０１水平上呈显著正相关。　

与加权之前的表２进行比较，在表２中相关系数最高的指标是甲　

级词词次比例，相关性的绝对值为０．７５９，低于加权之后最高值０．７６７，　

但高于其他三项指标的相关系数。即若采用加权后的词次数、词种数　

和词种比的任何一种作为词汇难度的测量标准，都不如直接采用甲　

级词词次比例作为标准的准确性高，因此，只能采用加权后的词次比　

作为词汇难度的测量标准。即词汇难度的测定公式为：　

（６－７）ｙ。＝０．１３２＇Ａ＋０．１８５＂Ｂ＋０．２４９＂Ｃ＋０．２４６＂Ｄ＋０．１８８＂Ｅ　

（Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄ、Ｅ分别为句中甲、乙、丙、丁、超纲字的词次比）　

五、结论　

本文我们对句子难度和汉字、词汇难度之间关系进行了量化分　

析。通过ＣＲＩＴＩＣ法对每个难度级别的字、词变量进行加权处理，得出　

八个测量汉字、词汇难度的公式，并对其进行相关系数的检验。检验　

结果显示，由８个公式计算得出的汉字、词汇的难度值与句子难度之　

间均存在显著的正相关关系。与加权之前相比，相关性均有增加。其　

中效果最好的两组公式分别以字种数测量汉字难度的公式（６—２）和　

以词次比测量词汇难度的公式（６　５　ｏ这两个公式，均以《汉语水平　

词汇与汉字等级大纲（修订本）》为难度划分的标准，以句中字、词难　

度分布为自变量，考虑到每一个字、词的作用，因而依靠其作为句子　

难度的测定公式，灵敏度要更高。另外，这两个公式测定的汉字与词　

汇的难度均可作为自变量进人文本易读性公式的拟合，从而实现了　

对自变量数目的控制，为公式的拟合优度提供前提和保障。　

（下转２Ｏ页）　

皇　！　壁　

（３）Ｔｈｅ　Ｂｒｉｔｉｓｈ　ｐｅｏｐｌｅ　ｈａｖｅ　ｍａｄｅ　ａ　ｃｈｏｉｃｅ．Ｔｈａｔ　ｎｏｔ　ｏｎｌｙ　ｎｅｅｄｓ　

ｔｏ　ｂｅ　ｒｅｓｐｅｃｔｅｄ　ｂｕｔ　ｔｈｏｓｅ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｌｏｓｉｎｇ　ｓｉｄｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｒｇｕｍｅｎｔ，ｍｙｓｅｌｆ　ｉｎ—　

ｃｌｕｄｅｄ，ｓｈｏｕｌｄ　ｈｅｌｐ　ｔｏ　ｍａｋｅ　ｉｔ　ｗｏｒｋ．　

ｔｒｉｅｓ　ａｎｄ　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　ｃｉｔｉｚｅｎｓ　ｌｉｖｉｎｇ　ｈｅｒｅ　ｔｈａｔ　ｔｈｅｒｅ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ｎｏ　ｉｍｍｅｄｉａｔｅ　

ｃｈａｎｇｅｓ　ｉｎ　ｙｏｕｒ　ｃｉｒｃｕｍｓｔａｎｃｅｓ．Ｔｈｅｒｅ　ｗｉｌｌ　ｂｅ　ｎｏ　ｉｎｉｔｉｌ　ｃｈａｎｇｅ　ｉａｎ　ｔｈｅ　

ｗａｙ　ｏｕｒ　ｐｅｏｐｌｅ　ｃａｎ　ｔｒａｖｅｌ，ｉｎ　ｔｈｅ　ｗａｙ　ｏｕｒ　ｇｏｏｄｓ　Ｃａｎ　ｍｏｖｅ　ｏｒ　ｔｈｅ　ｗａｙ　

ｏｕｒ　ｓｅｒｖｉｃｅｓ　ｃａｌｌ　ｂｅ　ｓｏｌｄ．　

在这个句子中使用ｎｏｔ　ｏｎｌｙ…ｂｕｔ…进行让步，指出英国人民　

的脱欧选择不仅应得到尊重，而且反对脱欧的一方还应协助脱　

欧工作的实施。在这句语中，命题一尊重选择不是重点，命题二　

辩论中失败方应协助脱欧工作成为卡梅伦强调的重点。　

（４）Ｔｈｉｓ　ｉｓ　ｎｏｔ　ａ　ｄｅｃｉｓｉｏｎ　Ｉ　ｈａｖｅ　ｔａｋｅｎ　ｌｉｇｈｔｌｙ．ｂｕｔ　Ｉ　ｄｏ　ｂｅｌｉｅｖｅ　ｉｔ　

ｉｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｎａｔｉｏｎａｌ　ｉｎｔｅｒｅｓｔ　ｔｏ　ｈａｖｅ　ａ　ｐｅｒｉｏｄ　ｏｆ　ｓｔａｂｉｌｉｔｙ　ａｎｄ　ｔｈｅｎ　ｈｅ　ｎｅｗ　ｔ

这两句表达则重复使用了中值情态动词ｗｉｌｌ和低值情态动　

词Ｃａｌｌ，表达卡梅伦对于英国未来的展望。第一句用ｗｏｕｌｄ这种意　

愿情态动词降低断言ｒｅａｓｓｕｒｅ的肯定性，表明卡梅伦认为退欧暂　

时不会对于居住在欧盟各国的英国人以及居住在英国的欧盟公　

民产生影响。ｗｉｌｌ描述的未来是基于语言使用者自身的展望而不　

是事实，因此开放了对话的空间。同时，ｗｉｌｌ也是卡梅伦对于未来　

的一种承诺，用以使民众继续支持这届政府。“Ｃｎ”这种模糊介　ａ

入标记一方面可以委婉地表明语言使用者自己的判断，一方面　

也降低了语言使用者对于自己判断的肯定程度。低值情态动词　

具备高度协商陛，并引导读者／听者思考，影响其判断。　

四、结束语　

ｌｅａｄｅｒｓｈｉｐ　ｒｅｑｕｉｒｅｄ．　

这个句子表达了卡梅伦试图与英国脱欧撇清关系并力求全　

身而退的意愿。否认ｎｏｔ，反对ｂｕ汲断言Ｉ　ｄｏ　ｂｅｌｉｅｖｅ三种介入标记　

都是收缩性话语资源，基本上关闭了听众参与对话的空间，引导　

民众认同英国需要新领导人这一观点，为下文的辞职做好铺垫。　

（二）对话扩展资源　

对话扩展指语言使用者允许来自内部或外部其他对话声音　

出现。对话扩展强调多声的协商，扩大了对话空间。卡梅伦演讲　

中运用较多的是接纳性资源（ｅｎｔｅｒｔａｉｎ）。接纳性资源展现了作者　

一

通过以上分析我们可以看出，在表述退欧是民众的选择这　

观点时，卡梅伦较多使用对话紧缩型资源，表明退欧是民众选　

择及自己尊重这一选择，关闭讨论空间，不容他人质疑公投是民　

对人际对话“多声”的包容程度，因为“多声”能够影响读者对语　

篇产生不同的解读。演讲者如果运用接纳性资源，允许多声的协　

主的伟大胜利。在表述退欧可能的影响及辞职时，卡梅伦较多使　

用对话扩展资源，表明退欧的影响并非自己可以掌控，而且作为　

留欧派已经无法根据民众的意愿带领英国继续前行，辞职并非　

商，则表明演讲者“不仅能够提供还能够包容不同的观点和意　

见”。（姚俊，２０１０：３０）　

（１）Ｔｈｅ　Ｂｒｉｔｉｓｈ　ｐｅｏｐｌｅ　ｈａｖｅ　ｖｏｔｅｄ　ｔｏ　ｌｅａｖｅ　ｔｈｅ　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｕｎｉｏｎ　

ａｎｄ　ｔｈｅｉｒ　ｗｉｌｌ　ｍｕｓｔ　ｂｅ　ｒｅｓｐｅｃｔｅｄ．　

本意而是不得已为之。此时我们可以看出卡梅伦辞职演讲传达　

的意义非常明确：一是巧妙地将民众的关注点转移到公投是民　

主的胜利这一现象上来，二是主动辞职从而减轻了作为留欧派　

的保守党执政不力被攻击的尴尬。　

【参考文献】　

［１］Ｍａｒｔｉｎ，Ｊ．Ｒ．＆Ｐ．Ｒ．Ｗｈｉｔｅ．Ｔｈｅ　Ｌａｎｇｕａｇｅ　ｏｆ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ：ＡＰ—　

ＰＲＡＩＳＡＬ　ｉｎ　Ｅｎｇｌｉｓｈ．Ｌｏｎｄｏｎ：Ｐａｌｇｒａｖｅ，２００５．　

（２）Ｔｈｅ　ｗｉｌｌ　ｏｆ　ｈｅ　Ｂｒｔｉｔｉｓｈ　ｐｅｏｐｌｅ　ｉｓ　ａｌｌ　ｉｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ　ｔｈａｔ　ｍｕｓｔ　ｂｅ　

ｄｅｌｉｖｅｒｅｄ．　

（３）Ｗｅ　ｍｕｓｔ　ｎｏｗ　ｐｒｅｐａｒｅ　ｆｏｒ　ａ　ｎｅｇｏｔｉａｔｉｏｎ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　Ｕ—　

ｎｉｏｎ．　

这三个句子中使用了高值情态动词ｍｕｓｔ，属于义务型情态　

动词，说服力是显而易见的。演讲中，作为留欧党成员的卡梅伦　

在概述了此次公投的结果后，使用ｍｕｓｔ表明自己尊重这一结果。　

第二句中的ｍｕｓｔ体现了民主体制下民众意愿的充分表达，强调　

了退欧是民众的意愿。第三句则是提及这次公投会带来的改变，　

表明退欧不仅仅是单方面的公投就完成了，还需要与欧盟协商　

一

［２］胡壮麟，朱永生，张德禄，李战子．系统功能语言学概论［Ｈ］．北　

京大学出版社，２００５．　

［３］穆从军．中英文报纸社论之元话语标记对比分析［Ｊ］．外语教学　

理论与实践，２０１０（４）．　

［４］王振华．评价系统及其运作：系统功能语言学的新发展［Ｊ］．外　

国语，２００１（６）．　

系列后续问题，这是政府的义务。这种接纳性介入资源将持各　

种意见的听众作为潜在参与者，看似是单方面观点的强行输出，　

实质是将留欧派和中立派的声音都纳入对话。　

（４）Ａｎｄ　１　ｗｏｕｌｄ　ｌａｓｏ　ｒｅａｓｓｕｒｅ　Ｂｒｉｔｏｎｓ　ｌｉｖｉｎｇ　ｉｎ　Ｅｕｒｏｐｅａｎ　ＣＯＵｎ—　

（上接１２页）　

［５］王振华，路洋．介入系统嬗变［Ｊ］．外语学刊，２０１０（３）．　

［６］姚俊．英语论文摘要的语篇模式与作者介入［Ｊ］．外语教学，　

２０１０（４）．　

［３］杨尔弘．９７３当代汉语文本语料库分词、词性标注加工规范（草　

案）［Ｄ］．山西大学计算机与信息技术学院，２００３．　

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