基于隱喻使用的多維法與語域分析
發(fā)布時間:2023-04-28 03:38
Biber的多維分析法通過識別語言特征和解析功能維度進行語域分析,其不足之處在于分析語域的語言特征均為語法特征。本研究以語域?qū)iT隱喻的語義特征(源域)和語法特征(詞性)為變量,設(shè)計并運用基于隱喻使用的多維分析法。結(jié)果表明,隱喻使用可以是語域的區(qū)別性特征,此方法不僅如Biber多維分析法一樣能分析出觀察語料的語域類型和主要語域特征,還能補充Biber的多維分析法,即揭示語域交際意圖的具體內(nèi)容;此方法還可以解析觀察語料的基于隱喻使用的3個維度,說明觀察語料的隱喻使用之間的關(guān)系及隱喻使用的基本結(jié)構(gòu)。
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 語域分析與隱喻使用
3 研究設(shè)計
4 結(jié)果與討論
4.1 基于MDA的結(jié)果
4.11 觀察語料的語域類型與主要維度特征
4.12 觀察語料的主要語言特征
4.2 基于M-MDA的結(jié)果
4.21 M-MDA的變量與因子分析
4.22 M-MDA的維度Ⅰ:基于[人物運動]隱喻的信息性表達
4.23 M-MDA的維度Ⅱ:基于[物體增大]隱喻的非敘述性表達
4.24 M-MDA的維度Ⅲ:基于[物體方位]隱喻的信息性表達
4.3 M-MDA的優(yōu)勢
5 結(jié)束語
本文編號:3803664
【文章頁數(shù)】:8 頁
【文章目錄】:
1 引言
2 語域分析與隱喻使用
3 研究設(shè)計
4 結(jié)果與討論
4.1 基于MDA的結(jié)果
4.11 觀察語料的語域類型與主要維度特征
4.12 觀察語料的主要語言特征
4.2 基于M-MDA的結(jié)果
4.21 M-MDA的變量與因子分析
4.22 M-MDA的維度Ⅰ:基于[人物運動]隱喻的信息性表達
4.23 M-MDA的維度Ⅱ:基于[物體增大]隱喻的非敘述性表達
4.24 M-MDA的維度Ⅲ:基于[物體方位]隱喻的信息性表達
4.3 M-MDA的優(yōu)勢
5 結(jié)束語
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