一、雙語語料分析定義？

概述研究背景、目標、語料類型、語料分析方法、結論和意義。

The Abstract concisely describes the background, objective(s), data type(s), data analysis method(s), result(s) and significance of the research.

本文采用語料分析來探討漢語主題突出特征對中國英語學習者英語寫作的影響。

This study discussed the influence of Chinese topic-prominence features on the Chinese learners' English writing on based the corpus collected by the author.

通過對小說《圍城》和《傅雷家書》的語料分析，可以透見交際者進行跨語言語碼轉換的社會文化及心理動因。

By the analysis of the conversations in the Besieged City and Letters from Fulei, this essay tends to clarify the cultural and psychological factors in code-switching.

二、語料分析的分類？

語料庫建設中涉及的主要問題包括：

（1）

設計和規劃：主要考慮語料庫的用途、類型、規模、實現手段、質量保證、可擴展性等。

（2）

語料的采集：主要考慮語料獲取、數據格式、字符編碼、語料分類、文本描述，以及各類語料的比例以保持平衡性等。

（3）

語料的加工：包括標注項目（詞語單位、詞性、句法、語義、語體、篇章結構等）標記集、標注規范和加工方式。

（4）

語料管理系統的建設：包括數據維護（語料錄入、校對、存儲、修改、刪除及語料描述信息項目管理）、語料自動加工（分詞、標注、文本分割、合并、標記處理等）、用戶功能（查詢、檢索、統計、打印等）。

（5）

語料庫的應用：針對語言學理論和應用領域中的各種問題，研究和開發處理語料的算法和工具。

我國語料庫的建設始于80年代，當時的主要目標是漢語詞匯統計研究。進入90年代以后，語料庫方法在自然語言信息處理領域得到了廣泛的應用，建立了各種類型的語料庫，研究的內容涉及語料庫建設中的各個問題。90年代末到新世紀初這幾年是語料庫開發和應用的進一步發展時期，除了語言信息處理和言語工程領域以外，語料庫方法在語言教學、詞典編纂、現代漢語和漢語史研究等方面也得到了越來越多的應用。

語料庫與語言信息處理有著某種天然的聯系。當人們還不了解語料庫方法的時候，在自然語言理解和生成、機器翻譯等研究中，分析語言的主要方法是基于規則的（Rule-based）。對于用規則無法表達或不能涵蓋的語言事實，計算機就很難處理。語料庫出現以后，人們利用它對大規模的自然語言進行調查和統計，建立統計語言模型，研究和應用基于統計的（Statistical-based）語言處理技術，在信息檢索、文本分類、文本過濾、信息抽取等應用方向取得了進展。另一方面，語言信息處理技術的發展也為語料庫的建設提供了支持。從字符編碼、文本輸入和整理，語料的自動分詞和標注，到語料的統計和檢索，自然語言信息處理的研究都為語料的加工提供了關鍵性的技術。

三、語料分析怎么做？

短信出現的時間在新的一年即將到來之際。學生首先發信。

學生：您好，孔老師！元旦后還上課嗎？其他老師到時都結課了.論文是下周交嗎

學生：研一論語學一班的同學

老師：我會按原定計劃結課.

老師：下周上課就會知道.

學生：方便現提前告知嗎？因為元旦要離開南京，明天得同時去買好返乘票

老師：該買就買.

學生：抱歉，還是沒弄明白.只是您的課不知是否結束了,其他課元旦后就放假不上了.如果論語學業不上.明天我就可以買晚幾天的返程票.

老師：我會像其他老師一樣結課.

－－－－－－－－完－－－－－－－－

分析視角：1）語言學視角；2）話語分析視角；3）語用學視角；4）心理學視角；5）社會學視角；6）其他視角

1）語言學視角

可以采用漢字切分系統(如ICTCLAS)，對語料進行詞的切分和標注。切分結果示例：學生：您/r好/a，/w 孔/n 老師/n ！/w 元旦/t 后/f 還/d 上/v 課/n 嗎/y ？/w 其他/r 老師/n 到/v

時//n都/d 結/v 課/n 了/y ./w 論文/n 是/v 下/f 周/n 交/v 嗎/y

然后統計分析各種詞性的詞使用的情況。

2）話語分析的角度

分析與回答：先是學生，最后是老師。

3）語用的角度（友好原則、合作原則、面子原則等等）

語用理論中有沒有“含蓄原理”和“間接原理”？

四、語料庫分析軟件？

LJCorpus中文語料庫分析軟件

是一套專門針對中文生語料庫的加工、抽取、統計與翻譯全自動的綜合語料分析系統，應用了領先的漢語詞法分析技術、新詞發現技術、統計挖掘技術以及詞語翻譯對齊技術，目前，東北師范大學中文系已經成功應用該軟件對新加坡的語言進行了分析，極大提高了研究的效率。

五、數據產品與數據分析區別？

數據產品是根據數據得出的產品，如統計率。數據分析是對數據產品進行研究，得出一定的結果

六、實證分析與數據分析的區別與聯系？

實證分析與數據分析的區別在于使用方法的不同，實證分析可以采用統計學的多元回歸以及其他方法進行大樣本檢驗，而數據分析可以用簡單的統計方法進行描述分析，實證分析與數據分析的聯系在于，它們都是采用大樣本進行數據挖掘。

七、深入探討：語料分析在大數據時代的重要性與應用

在當今信息爆炸的時代，數據的獲取與處理變得前所未有的便利。**大數據**的興起，不僅改變了商業運作模式，也為各個學科提供了新的研究視角。而**語料分析**作為一種重要的數據處理方法，在大數據時代顯得尤為重要。本文將深入探討語料分析與大數據的關系，揭示其在多個領域中的應用及潛在價值。

什么是語料分析？

語料分析是指通過對語言資料（語料）的系統分析，提取出有價值的信息。語料一般是指經過收集和整理的文本數據，這些數據可以是書籍、文章、社交媒體內容、用戶評論等。

在語料分析中，研究者通常使用多種工具和技術，例如文本挖掘、自然語言處理（NLP）等，來發現文本中的模式、趨勢和關聯。這些分析結果可以幫助我們理解語言的使用方式、用戶情感及其與主題的關系。

大數據的概念與特點

**大數據**指的是無法用傳統的數據處理技術有效處理的海量、多樣性和高速增長的數據集合。其主要特征包括：

• 體量大：大數據的規模巨大，常常以TB（兆字節）、PB（千兆字節）甚至EB（百萬兆字節）為單位。
• 多樣性：數據類型多種多樣，包括結構化數據（如數據庫中的表格數據）、半結構化數據（如XML文件）和非結構化數據（如文本、圖像和視頻）。
• 速度快：數據生成的速度非常快，傳統的數據處理方法往往無法實時處理。
• 價值密度低：在海量的數據中，能夠提取出的有用信息相對較少。

語料分析在大數據中的重要性

在大數據環境下，語料分析承擔著幫助人們從海量文本數據中提取有效信息的重要角色。通過將語料分析與大數據相結合，可以實現以下目標：

1. 提高信息獲取的效率

傳統的信息獲取方法往往需要人工篩選與判斷，而語料分析利用自然語言處理、機器學習等技術，可以快速分析海量文本，自動提取關鍵信息，提高信息篩選的效率。

2. 識別趨勢與模式

通過對大規模語料的分析，可以有效識別出潛在的趨勢與模式。例如，在社交媒體分析中，通過分析用戶的評論與反饋，企業可以快速掌握消費者的偏好與行為變化。

3. 提升決策的科學性

數據分析所提供的見解能夠幫助企業和組織更明確地理解市場及用戶需求，從而制定更科學、合理的決策。語料分析能夠為用戶需求提供數據支持，提高決策的準確性。

4. 情感分析與用戶體驗優化

通過對用戶評論和反饋的語料分析，企業能夠識別用戶情感和情緒，及時調整產品和服務，提升用戶體驗。這對于維持客戶忠誠度和市場競爭力至關重要。

語料分析的應用領域

在大數據時代，語料分析的應用領域非常廣泛，主要包括：

• 市場營銷：通過分析消費者的反饋和評論，獲取市場趨勢，優化營銷策略。
• 輿情監測：及時掌握公眾對事件、人物或品牌的看法，實施危機公關。
• 醫療健康：通過對醫療文獻和患者反饋的分析，輔助醫療決策和研究。
• 教育：分析學習者的反饋與行為，以優化課程設計與教學方法。
• 社會科學：借助語料分析進行社會現象研究，改善公共政策。

總結

綜上所述，**語料分析**在**大數據**時代中發揮著越來越重要的作用。通過對海量數據的分析與提煉，研究者和決策者不僅能夠獲取有價值的信息，還能識別趨勢、優化決策、提升用戶體驗。隨著技術的不斷進步，未來語料分析必將在更多領域中展現其廣闊的應用前景。

感謝您閱讀這篇文章，期望本篇能夠幫助您理解語料分析在大數據時代的重要性，并激發您在這一領域深入探索的興趣。

八、數據科學與分析就業前景？

數據科學與大數據技術專業學生畢業生能在政府機構、企業、公司等從事大數據管理、研究、應用開發等方面的工作。同時可以考取軟件工程、計算機科學與技術、應用統計學等專業的研究生或出國深造。

重視數據的機構已經越來越多，上到國防部，下到互聯網創業公司、金融機構需要通過大數據項目來做創新驅動，需要數據分析或處理崗位也很多;常見的食品制造、零售電商、醫療制造、交通檢測等也需要數據分析與處理，如優化庫存，降低成本，預測需求等。人才主要分成三大類：大數據系統研發類、大數據應用開發類、大數據分析類。

九、數據追溯與分析的定義？

定義：

1、將數據溯源定義為從源數據到數據產品的衍生過程信息；

2、在數據庫領域將其定義為“數據及其在數據庫間運動的起源”;

3、數據溯源是對目標數據衍生前的原始數據以及演變過程的描述;

4、數據溯源是一種元數據，用來記錄工作流演變過程、標注信息以及實驗過程等信息。

十、數據科學與分析是什么？

數據科學與分析是指根據數據的統計與排列對其規范化的描述與分析其規律，