基于MIPVU的中国英语学习者隐喻识别研究

2016-05-14 04:35李卓妍
读与写·教育教学版 2016年4期

摘 要:本文以中国科学院大学研究生为受试,基于Pragglejaz Group 提出MIPVU的隐喻识别方法,设计关于隐喻识别的测试材料,并且利用SPSS相关软件分析实验数据以便研究被试隐喻识别能力。结果表明,英语CET水平与隐喻识别能力有关,隐喻识别能力与除隐喻词外的生词量没有显著相关性,被试隐喻识别错误类型集中在错误定位(mistargeted),动机错误以及理解太局限于源域。被试隐喻错误类型的分析有助于改善提高英语隐喻的教学。

关键词:中国英语学习者 MIPVU 隐喻识别能力 英语隐喻的教学

中图分类号:H315.9 文献标识码:A 文章编号:1672-1578(2016)04-0001-01

1 引言

Lakoff & Johnson在1980年出版的《我们赖以生存的隐喻》一书中提出隐喻可以形成我们的经验,认知和行为而不被我们意识到。针对于隐喻识别的方法也是层出不穷,从Word Sense Disambiguaion(WSD)到词汇的范畴说再到后来的词簇研究隐喻识别。

MIPVU是由十位资深的隐喻研究专家通过六年的不懈努力研究出来的隐喻识别方法,它具有实际操作性强的特点,同时也为隐喻识别提供了正确的研究方向。

从1995年到2015年这十年间国内关于隐喻的研究多为参考国外相关研究,大致上分为两个方向,一是理论的解释方面,主要研究隐喻本身,隐喻与认知,隐喻语义学,以及隐喻与语用学;二是将隐喻理论用于实践中,主要为应用于语言的翻译和教学。

2 术语界定

Pragglejaz Group是由10位资深语言学家构成的团队,他们开发了MIP即隐喻识别过程。MIPVU (MIP & VIP),其中MIP即Metaphor Identification Procedure, VIP为Vehicle Identification Procedure,MIP & VIP 的共同点就是当词项的基本意和一定语境中的意义有出入时就认为出现了隐喻意义;不同点就是研究的词项单位不一样,MIP是以一个词为研究对象,而VIP的研究对象则是短语。

3 研究问题

MIPVU作为隐喻识别方法操作性强,但是将MIPVU的隐喻识别方法应用于实证研究在国内鲜有,即使是在国外也只是局限于伯明翰大学Littlemore的三次重要研究中。因此本文尝试基于MIPVU的隐喻识别方法,探索中国英语学习者隐喻识别能力与英语水平的关系以及隐喻识别错误类型的归纳分析,希望可以更好地指导教学以及提高学习者隐喻识别能力。

本文的研究框架基于认知语言学和二语习得这两个角度,认知语言学主要采用Pragglejaz Group的MIPVU隐喻识别方法和基于Littlemore 2011年隐喻识别研究中归纳的隐喻错误类型加以研究。

4 研究方法

4.1 受试

本研究受试为中国科学院大学研究生,随机抽取英语A班,英语B班以及英语A+班一共132人。测试前,所有被试都没有接触过隐喻相关的学习。

4.2 研究工具

测试材料由一篇雅思阅读文章和一篇托福阅读文章组成,从官方网站上随机下载各三篇,雅思三篇文章随机分别编号为1,2,3,同理,三篇托福文章随机编号1,2,3。因“环境”的话题与被试最为紧密相关,因此选择题材为“环境”。其中,雅思1和托福1的阅读文章构成第一类测试材料,基于MIPVU识别出阅读文章中的隐喻数量为61,两篇文章总词数为1662,因此隐喻数量在文章总词数的词频出现率为3.67%。本次实验共收取了132份测试材料,有效利用125份,其中三类测试材料的数量比值接近1:1:1。

4.3 研究步骤

本次实验总共分为两步:首先,要求被试划线标出阅读文章中理解有困难的词项;其次,被试对黑体字的隐喻词项(我们基于MIPVU的隐喻识别方法已经识别出的隐喻词项并且用黑体字标出)用中文给出解释。

4.4 数据采集与分析

分析125份有效测试材料,获得每一位被试的CET英语水平数据(四级或者六级),以及相对应的正确识别隐喻的数量,一个为一分。水平与隐喻识别量之间采用独立样本T检验的方法,大学四级和六级的人数比值为58:67,接近1:1;Sig=0.009<0.05,因此英语水平与隐喻正确识别量之间具有一定的关系,其中四级水平的被试隐喻正确识别平均量为52.1034,六级水平隐喻正确识别量为56.6866,六级水平好于四级水平的隐喻识别能力。

这也验证了隐喻能力可以一定程度上反映学习者的英语水平。

我们根据统计出的125份中隐喻正确识别总数量为6820,125份测试材料中的隐喻总量为9071,因此隐喻正确识别百分比为75.18%。

假设被试划线标出的理解有困难的词项数量与隐喻正确识别数量之间没有太大相关性,隐喻的正确识别主要是基于相关语境而非与隐喻无关的词汇量。我们统计125份测试材料中隐喻识别正确的数量与划线标标记理解有困难的词项数量,两个数量水平之间采用Pearson相关检验,得到隐喻正确识别的平均数量为54.5600,理解有困难的词项平均量为39.1440;Sig=0.940>0.05,因此假设正确,隐喻正确识别数量与划线理解有困难的词项数量之间没有太大的相关性。

5 结论与启示

中国研究生隐喻识别研究再次反映了MIPVU作为隐喻识别方法的可操作性和可靠性,同时也强调了隐喻作为一种重要的教学方法,可以解释,阐明,总结,以及评估文本。可是学生只有58.2%的隐喻可以正确识别,将近一半的隐喻内容不能做出正确的把握,这不仅对学习者是一个巨大的损失而且对于教育者来说也是应当考虑并且改进的地方。此篇论文也是对指导学生在隐喻理解方面的尝试性研究。

参考文献:

[1]Lakoff, G & Johnson, M.1980. Metaphors we live by[M].University of Chicago Press.

[2]李福印.研究隐喻的主要学科[J].四川外语学院学报,2000.(4).

作者简介:李卓妍(1990-),女,陕西省汉中市人,中国科学院大学外语系外国语言学及应用语言学硕士。主要研究:认知语言学和二语习得,以及英语教学。