柴省三 馬慶

[關鍵詞]口語復雜度;口語水平;相關關系;回歸分析;韓國學生

[摘要]本文以若干典型指標為基礎對韓國中高級漢語學習者的口語復雜度與口語水平之間的關系進行了量化分析，研究結(jié)果表明：在口語復雜度的眾多測量指標中，Guiraud指標、丙級詞使用比率、甲級詞使用比率、單元詞語數(shù)量、內(nèi)容復雜度、超綱詞使用比率、每50詞AS單位等指標與學生口語水平之間存在顯著的相關關系;Guiraud指標、丙級詞使用比率以及單元詞語數(shù)量對口語成績有較

強的解釋力度。

[中圖分類號]H195.3[文獻標識碼]A[文章編號]1674-8174（2021）04-0070-09

1.引言

口語復雜度（Complexity）是衡量第二語言學習者口語能力以及語言水平的一個重要維度。口語產(chǎn)出復雜度高的學習者能夠使用更加復雜的詞匯和句法結(jié)構，因此在表達更高層次的交際需求和情感需求時會更加自如，而口語產(chǎn)出復雜度低的學習者在相應的場景下則會相對受限。這在一定程度上說明，口語復雜度對漢語二語者的口語表達能力（水平）有重要的影響。然而，通過對相關文獻的梳理，我們發(fā)現(xiàn)目前國內(nèi)外關于口語復雜度的研究主要是集中在探究口語任務類型、難度、學習環(huán)境以及學習者個體差異等因素對表達復雜度的影響（程麗波、李杰，2008;劉瑜，2017;譚利思，2016;Mehnert，1998等）以及在資源有限假說（Limited Capacity Hypothesis）（Skehan，1998）、動態(tài)系統(tǒng)理論（Dynamic Systems Theory）（Larsen-Freeman，2006）和認知假說（Cognitive Hypothesis）（Robinson &Gilabert，2007）等理論框架下探究口語表達復雜度與準確度、流利度之間的相互關系（于涵靜、戴煒棟，2019;李茶、隋銘才，2017;Larsen-Freeman ，2006;Leonard & Shea，2017等），而借助語料庫（corpus）、實驗設計等手段探究口語復雜度與口語表達水平之間的關系并在此基礎上探討如何提升口語復雜度的實證研究還相對薄弱。

同時，我們認為口語復雜度的相關實證研究在測量指標的選取上也存在一定差異，從而使得相關研究間缺乏可比性;此外，還有一些研究直接借用了英語中的相關測量指標，而并沒有對這些測量指標在漢語作為第二語言相關研究中的有效性進行驗證，因此本研究希望通過探究口語復雜度與口語能力表現(xiàn)之間的關系驗證相關測量指標的有效性，從而為后續(xù)研究提供理論依據(jù)，同時也希望能夠構建一個相對有效的口語復雜性指標測量體系。

鑒于上述研究現(xiàn)狀，本研究將選擇中國漢語水平考試（HSK）作為測量工具，以韓國學生的口語表達語料為基礎，重點探究漢語作為第二語言的口語復雜度與口語水平之間的關系預計測量指標的有效性。

2.口語復雜度的測量方法

口語表達復雜度是反映口語水平高低的重要指標之一，因此復雜度的界定和量化指標的提取是復雜度研究中的核心問題。目前國內(nèi)外針對口語復雜度的測量主要從詞匯復雜度和句法復雜度兩個方面進行，不同的測量指標對口語復雜度的測量和評價具有不同的優(yōu)勢與不足。

2.1句法復雜度及其測量指標

句法是語言結(jié)構規(guī)則的反映，句法復雜度（Syntactic Complexity）是口語復雜度評價的一個重要維度。目前關于句法復雜度的研究日漸豐富，測量指標也越來越多。根據(jù)測量指標的不同性質(zhì)，大致可以分為頻數(shù)指標（Frequencyindex）和比率指標（Ratio Index）兩類。以往研究中常用的頻數(shù)指標主要有：平均句長、AS單位長度（The Analysis of Speech Unit）、平均單元小句數(shù)量、平均T單位①（Minimal Terminable Units）內(nèi)小句句長、平均T單位內(nèi)小句數(shù)量、T單位長度、每C單位（Communication Unit）詞匯數(shù)、AS單位句法等級、T單位內(nèi)動詞短語數(shù)量、小句內(nèi)動詞短語數(shù)量、話題鏈（Topic Chain）數(shù)量、話題鏈長度、話題鏈分句數(shù)、話題鏈分句總數(shù)、話題鏈分句長度、零形成分數(shù)量等（王亞瓊、馮麗萍，2017;吳繼峰，2018;Ellis，2009;Larsen-Freeman，2006;Iwashita & Noriko，2006;Polat& Kim，2014等）;以往研究中常用的比率指標有：各句法等級所占比例、小句與C單位數(shù)之比、從句與小句數(shù)之比、從句與C單位數(shù)之比、從句與T單位數(shù)之比、簡單句與T單位之比、句法成分類型數(shù)等（陳默、李侑璟，2016;韓笑，2016;Mora & Valls-Ferrer，2012;Skehan& Foster，1997;Yuan & Ellis，2003 等）。

需要說明的是，上述很多指標主要是針對英語作為第二語言表達復雜度的測量指標，由于英語與漢語之間存在較大差異，漢語口語表達復雜度的研究不能簡單借用上述指標。因此本研究在適當借鑒以往研究成果的基礎上，結(jié)合漢語自身的句法特點和自建口語語料庫的特征，擬將口語句法復雜度的測量指標確定為：每50詞AS單位作數(shù)量、單元小句數(shù)量、單元詞語數(shù)量。以上指標的具體含義及計算方法見表1。

2.2詞匯復雜度及其測量指標

除句法復雜度以外，詞匯復雜度也是評價口語復雜度的一個重要維度，按照Bulte&Housen（2012）的分類，詞匯復雜度又可以進一步分為詞匯密度（Lexical Density）、詞匯多樣性（Lexical Diversity）、語義透明度（Compositionality）以及詞匯精確度（Lexical Sophistication）四個方面。其中詞匯密度主要考察實詞與虛詞的使用比率;詞匯多樣性主要考察形符比（Type-Token Ratio）A Guiraud 指標等;語義透明度主要考察語素、音節(jié)與詞匯的比值;詞匯精確度則主要考察低頻詞語的使用比率。

①Hunt（1965：20-21）T單位被定義為主句和所有從句及附著或嵌入的非從句結(jié)構組成的句法單位。

②Foster & Wigglesworth（2000：354-375）將AS單位定義為：說話者產(chǎn)生的單一語句，這一語句可以有一個句子單元組成（以及內(nèi)部相應的從句）也可以由一個獨立的子句（以及相應的從句）組成。

陳默、李侑璟（2016）認為詞匯復雜度還包括詞匯難度，即不同等級詞匯的使用情況。在以往詞匯復雜度的研究中，學者們主要關注詞匯密度、詞匯多樣性、詞匯精確度以及詞匯難度四個方面，針對以上四個方面使用頻率較高的測量指標主要有：詞匯類型、詞匯總量、不重復詞匯數(shù)、詞的音節(jié)數(shù)、連詞數(shù)、虛詞數(shù)、不同的動詞形式、名詞短語的平均長度、形符比（TTR）、詞匯比、詞匯等級、Guiraud指標、D 指標①、言語分析單元內(nèi)平均形符比等（陳默，2015;Bulte&Housen，2012;Ellis，2009;Larsen-Freeman，2006;Leonard & Shea，2017;Nora &Vall-Ferrer，2012;Skehan& Foster，1997等）。

考慮到有些指標要么在漢語口語復雜度的評價中很難進行操作性界定，要么不適合漢語口語的基本特點（如名詞短語的平均長度、D指標等更加適用于英語口語語料），因此，本研究在綜合考慮漢語詞匯特征和適當借鑒前人研究結(jié)論的基礎上，擬將詞匯復雜度的測量指標確定為：實詞使用比率、虛詞使用比率、詞匯難度（各等級詞匯的使用比率）、連詞使用比率、Guiraud指標②。以上指標的具體含義及計算方法見表2。

2.3其他測量指標

在以往研究中也有研究者（如吳繼峰，2018等）將話題鏈作為衡量句法復雜度的一個指標，但是考慮到口語本身的特殊性，話題鏈很難作為衡量口語句法復雜度的一個指標，因此為了多方面考察口語產(chǎn)出的復雜度，我們試將內(nèi)容復雜度納入到口語復雜度的測量指標體系中，并將其界定為內(nèi)容的豐富程度。具體來說，鑒于本研究在語料庫的建設過程中，HSK口語測試的表達題目是要求考生“介紹中老年人延年益壽、保養(yǎng)身體的養(yǎng)生方法”，因此我們讓經(jīng)過培訓的碩、博研究生統(tǒng)計考生針對這一問題的回答。如果考生給出1條養(yǎng)生建議，則內(nèi)容復雜度記為1;考生給了2條建議，則內(nèi)容復雜度記為2（依次類推）。

3.研究方法

3.1研究問題

本文將基于上述口語復雜度的操作性指標（包括句法復雜度、詞匯復雜度、內(nèi)容復雜度三個方面），通過相關分析與回歸分析探究口語復雜度測量指標與口語水平（口語水平以考

①D指標是用來衡量詞匯多樣性的一個指標。

②Guiraud指標是在TTR（Type-Token Ratio）的基礎上發(fā)展而來的一個衡量詞匯多樣性的指標，它在一定程度上降低了文本長度給TTR帶來的局限。

生的HSK口語成績?yōu)榛A）之間的關系，具體的研究問題包括兩個方面：（1）口語復雜度的測量指標與口語成績之間是否存在相關關系，如果有，在多大程度上相關？（2）口語復雜度的各測量指標對口語成績具有多大程度的解釋力？

3.2被試

考慮到口語語料處理、標注、統(tǒng)計和加工中遇到的特殊困難，我們不可能采用超大樣本或全部被試進行實證研究，所以本研究首先從參加2010年4月HSK（高等）口語考試的4784名考生中選擇2339名韓國考生作為研究對象，然后從這些韓國考生中隨機篩選出90人作為本研究的被試，其中男生44人，女生46人，考生的平均年齡為23.4歲。需要說明的是，我們之所以選擇單一母語背景的被試，主要是為了避免母語背景、民族文化等因素對研究結(jié)論造成的影響，但隨之面臨的一個問題是研究結(jié)論的推廣可能會受到一定的限制。不過，雖然本研究的結(jié)論更加適用于韓國漢語學習者，但仍可為其他母語背景的相關研究提供一定的參照。

3.3語料收集與處理

3.3.1語料收集

本研究中所用到的口語語料均來自中高級韓國在華漢語學習者HSK（高等）口語考試。HSK（高等）口語考試包括兩個部分，第一部分要求考生朗讀一篇250字左右的短文，第二部分是兩個命題說話，主要是讓考生針對某個話題表達自己的看法或者提出建議。第一部分由于不能有效地考察口語產(chǎn)出的復雜度，因此不在本研究的考察范圍之內(nèi);第二部分由于兩個命題說話的體裁不同（一個是說明文，另一個是議論文），因此為了排除體裁對測量指標可能造成的影響，本研究只選擇對命題說話中第一個題目（請你給中老年人介紹一個保養(yǎng)身體、延年益壽的養(yǎng)生方法）的回答作為研究語料。

3.3.2語料轉(zhuǎn)寫

篩選出特定的語料后，我們首先借助科大訊飛股份有限公司研發(fā)的轉(zhuǎn)錄軟件“訊飛聽見”對語料進行語碼轉(zhuǎn)錄，然后由研究者組織若干語言學專業(yè)的碩、博士研究生對轉(zhuǎn)錄后的文本進行人工校對、修改，如果遇到疑難問題時，我們再向有關專家及漢語教師進行集中咨詢，排除歧義，力求能夠如實反映被試的口語表達面貌。經(jīng)過多次校正最終獲得約4萬字的小型口語語料庫。

3.3.3語料處理

語料處理主要包括分詞處理和語料標注兩個部分。兩個部分的工作主要由3名碩、博研究生共同參與完成。他們均參與過大型的漢語作為第二語言口語考試的評分工作，且在正式進行語料處理之前均接受了培訓。同時，為了保證語料處理和語料標注標準的一致性，分詞結(jié)果的校對、小句的標注、AS單位的劃分等工作分別由一人獨立完成。

（1）分詞處理

為了對口語復雜度進行測量，我們使用國家語委肖航教授設計的“分詞和詞性標注程序（Corpus Word Parser）”（來源于語料庫在線網(wǎng)站W(wǎng)WW.CNCORPUS.ORG）對獲得的語料進行分詞。另外，為了降低分詞誤差，我們又對機器分詞的結(jié)果進行了二級校對以提高分詞的準確性。具體的校對過程如下：首先校對者對分詞結(jié)果逐詞查看，其次當對機器分詞結(jié)果產(chǎn)生疑問時，通過查閱《漢語水平詞匯與漢字等級大綱》和《現(xiàn)代漢語詞典》排除歧義。此外，若在校對過程中，出現(xiàn)查閱相關標準后，仍對分詞結(jié)果不明確的情況，我們會向一位從事詞匯教學與研究的專家請教，根據(jù)專家意見結(jié)合語境確定最終的分詞情況。

（2）語料標注

語料標注部分主要包括言語分析單元（AS單位）的劃分、小句的劃分以及為了便于對各等級詞匯進行統(tǒng)計而對某些詞進行一定的標記。為了保證標準一致，言語單元的劃分由研究者本人參照AS單位的定義以及王亞瓊（2015）漢語中AS單位的劃分原則進行處理，當我們存在分歧時集中向?qū)＜易稍儯钡降玫矫鞔_的結(jié)論。小句的劃分由一名語言學專業(yè)的博士研究生完成，劃分標準參考了儲澤祥、王文格（2009）中現(xiàn)代漢語小句判斷的標準，當在劃分的過程中遇到困惑時，再集中向?qū)＜易稍儭δ承┰~進行標記主要是指我們將《漢語水平詞匯與漢字等級大綱》中重復的詞（同一詞匯等級里某個詞出現(xiàn)兩次及以上，如甲級詞中“點”出現(xiàn)了三次;同形詞分在不同的詞匯等級里，如“白”同時存在于甲、乙兩個等級）根據(jù)讀音、詞性等進行人工標注（如點[名]、點[量]、點[動]），并按照這種標注方法對每個被試的語料也進行準確標注，然后進行基本的數(shù)據(jù)統(tǒng)計。

4.研究結(jié)果與討論

4.1描述統(tǒng)計結(jié)果

本文共采用了三個句法層面的口語復雜度指標，五個詞匯層面的口語復雜度指標以及一個內(nèi)容層面的口語復雜度指標，其描述統(tǒng)計結(jié)果如表3所示。

4.2相關分析結(jié)果

為了探究口語復雜度與口語水平之間的相關關系，我們將口語復雜度的各項測量指標與被試的口語成績進行了皮爾遜積差相關分析，分析的結(jié)果請參見表4。

通過表4我們可以看出，在口語復雜度的各測量指標中，每50詞AS單位數(shù)量、甲級詞使用比率與口語水平存在顯著的負相關關系;單元詞語量、丙級詞使用比率、超綱詞使用比率、Guiraud指標、內(nèi)容復雜度與口語水平存在顯著的正相關關系，其中Guiraud指標與口語水平的相關系數(shù)最高（r=0.735）;單元小句數(shù)量、實詞使用比率、虛詞使用比率、連詞使用比率、乙級詞使用比率、丁級詞使用比率與口語水平不存在顯著的相關關系。

綜上來看，詞匯復雜度與口語水平的相關性總體要高于句法復雜度與口語水平的相關性，這也在一定程度上說明了二語者詞匯能力在口語評價中的重要性。

4.3回歸分析結(jié)果

為了進一步考察口語復雜性各測量指標對學生的HSK 口語成績的解釋能力，本研究將口語成績作為因變量，口語復雜度的各測量指標作為自變量，采用SPSS中的逐步回歸法（Stepwise）進行了回歸分析（結(jié)果見表5～表7），并構建了口語成績預測模型。具體分析過程是：首先從90個被試的數(shù)據(jù)中進行隨機抽樣，選取大約所有樣本的70%（共69個樣本）進行回歸分析并構建回歸方程，然后將抽樣分析后剩余的21個被試的數(shù)據(jù)代入回歸方程來驗證預測結(jié)果與被試口語水平之間的一致性程度。如果該模型預測的口語成績與已知的口語成績（效標）相關程度較高，則說明選取的口語復雜度指標有效、可靠，該模型的預測效果較好、實用性高;反之，則說明選取的口語復雜度指標無效，模型的預測性較差，實用性低。

通過表5中的多元回歸分析結(jié)果可以看出，模型3的擬合效果最好。在模型3中R⁼0.821，R²=0.673，調(diào)整后R²=0.658，F(xiàn)_{（1，65）}=6.834，p=0.05，這說明回歸方程是有意義的。此時共有三個變量進入了回歸模型，即Guiraud指標、丙級詞使用比率以及單元詞語數(shù)量，這三個變量能夠解釋口語成績65.8%的變異。按照Cohen（1988）的效應量參照體系，R²的小、中、大效應量的標準分別是0.02、0.13、0.26，因此模型3中R²達到了大效應量。此外，為了客觀地評估口語復雜度在口語成績中的重要性，我們將本研究的結(jié)論與相關研究結(jié)論進行了比較（由于缺乏相關的口語研究，我們只能通過與相應的寫作研究進行對比來說明），以吳繼峰等（2019）為例，吳文指出漢字正確性、詞匯復雜性、詞匯多樣性、句法復雜性等正確度和復雜度兩個層面能共同解釋寫作成績64.9%的變異，而本研究中僅復雜度便可解釋口語成績65.8%的變異，雖然指標的選取存在一定差異，但這也能從側(cè)面說明本研究中的回歸模型擬合度較高，即口語復雜度在口語成績的解釋中占有重要位置。

表6是方差分析的結(jié)果，結(jié)果顯示模型3 具有統(tǒng)計學意義，F(xiàn)_{（3，65）}= 44.688，p<0.01，這也說明在顯著性0.01水平下，被試的口語成績與Guiraud指標、丙級詞使用比率以及單元詞語數(shù)量之間存在線性關系。

表7給出了各模型的回歸系數(shù)，通過標準化回歸系數(shù)可知，在模型3中Guiraud指標、丙級詞使用比率以及單元詞語數(shù)量對口語成績的解釋力分別為0.666、0.218、0.192。而且經(jīng)過T檢驗，標準化系數(shù)的概率p均小于0.05，即在顯著性水平0.05的情況下，具有統(tǒng)計學意義。同時，根據(jù)表中給出的數(shù)據(jù)我們可以得到模型3的回歸方程為：

Y=-14.999+10.483*Guiraud指標+137.268*丙級詞使用比率+0.665*單元詞語數(shù)量

4.4回歸分析有效性檢驗

為了檢驗上述復雜度指標及回歸方程的有效性，我們將隨機抽樣分析后剩余21個被試的Guiraud指標、丙級詞使用比率、單元詞語數(shù)量代入到上述回歸方程，計算出了這21個被試的預測成績，然后將該預測成績與考生的實際口語成績（效標）進行了相關分析，分析結(jié)果見表8：

根據(jù)表8我們可以發(fā)現(xiàn)，在0.01顯著性水平上考生的實際成績與預測成績之間存在顯著的正相關關系（p<0.01），因此該模型的口語評估效果較好，指標體系具有良好的預測價值。

5.結(jié)論與展望

本研究以口語復雜度為切入點，重點考察了口語復雜度的各項測量指標與口語水平之間的相關關系以及這些測量指標對口語成績的解釋力。通過實證研究我們可以發(fā)現(xiàn)：（1）在口語復雜度的各項評價指標中，Guiraud指標、丙級詞使用比率、單元詞語數(shù)量、內(nèi)容復雜度、超綱詞使用比率等指標與口語成績之間存在顯著的正相關關系，每50詞AS單位、甲級詞使用比率與口語成績之間存在顯著的負相關關系;（2）在口語復雜度的各指標中，Guiraud指標、丙級詞使用比率以及單元詞語數(shù)量能夠解釋口語成績65.8%的變異。

以上的研究結(jié)果對漢語作為第二語言的口語教學具有一定的啟示：在教學過程中可以通過提高詞匯使用的多樣性、增加中高級詞匯使用頻率以及進行長句訓練等途徑來提升學生的口語復雜度，從而能夠提高他們的口語表達質(zhì)量，并幫助學生在進行更高需求的表達時能夠更加自如。

此外，對于本研究的結(jié)論還有一點需要說明：雖然在回歸模型的驗證中考生實際成績與預測成績之間存在顯著的正相關關系，但我們也僅是證明了口語復雜度是解釋口語成績的一個重要維度，我們并不排斥將其他維度（準確度、流利度等）納入到口語水平的評價中去，相反我們希望在之后的研究中，可以驗證其他維度在口語評價中的重要性，以便提取能夠全面反映口語水平的若干理想指標，從而形成一套完整、有效的口語評價指標體系，為漢語作為第二語言的口語教學與研究提供可靠的依據(jù)。

當然本研究也存在一定局限性：第一，句法復雜度的測量指標選取得不夠全面，我們僅選擇了部分頻數(shù)指標，而沒有涉及比率指標;第二，本研究僅選擇了韓國漢語學習者作為被試，研究結(jié)論在推廣時會受到一定的限制，因此在接下來的研究中，我們會把不同母語背景的被試納入到我們的考察范圍內(nèi)，以期研究結(jié)果具有更高的概化價值。

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Correlation Analysis of Oral Chinese Complexity and Performance of Korean Learners of Chinese

Chai Xingsan，Ma Qing

（School of Psychology，Beijing Language and Culture University，Beijing 100083，China）

Key words：oral complexity;oral performance;correlation;regression analysis

Abstract：This study carries out a quantitative study of the relationship between the complexity of oral Chinese speeches and the performance of oral Chinese by Korean Chinese learners. The results show that among the measures of the complexity of oral speeches，Guiraud index，the rate of 丙-level words，the rate of 甲-level words，the words per AS unit，content complexity，the rate of outline words and AS unit per fifty words are significantly correlated with oral speeches performance;Guiraud index，the rate of 丙-level words and the words per AS unit have strong explanatory power for oral speeches performance.