论溯源与反思，《中国外语教育》（4）：3845.
基本观点
词汇中心教学法坚持以词项（lexis）单词短 语结构为基本单位的语言观；重视频率在大缸 设计及教学中的作用；词汇中心教学法本质上 采取的是交际法，它强调将词项置于真实语言 素材中，并贯穿于真实任务中加以学习。同时 提倡学生自主的发现式学习。
Step1 打开Sub-corpus creator，导入seccel（只能导入 单个文件夹），显示文本文件，勾选case sensitive（区 分大小写），file contains “T1=”，获得男生/女生文本，保 存生成子库。
Step2 用PowerConc对两个子库进行比较。
2 趋势
small & specific
标记（mark-up）与标注
Sinclair和他的clean text policy （Sinclair认为语料库语言学应摒弃旧理论一切重来）
语料库语言学界对标注的态度（大部分研究者认为应该标 注），世界最大的语料库Bank of English可以进行词类检 索。
标注的主题
1. 人工标注 （Brown语料库） 2. 机器标注（准确率97-98%）
Step1:新建文件夹1：observeText 新建文件夹2：referenceCorpus
Step2：安装PowerGREP Step3: 设置PowerGREP （preferencegeneral,勾选1、2空格）
Step4: 格式转换（UTF-8转换成ANSI）：
1) 找到04Academic，单击右键，出现search with PowerGREP(若有子文件，选第search subfolders)
语言学习观：行为主义 （行为主义）
教学实施方案：句型操练
两大教学法之二：交际法
语言观组活动
What and how
教什么 怎么教
词汇中心教学法
The Lexical Approach 许家金，2009，词汇中心教学法的交际观：理
8.2上午
（一）梁茂成 手工标注
1）自动标注 TreeTagger
word_Pos word-Pos_Lemma(原形)
2) 手工标注: BFSU Qualitative Coder
语料库的手工标注
BFSU Qualitative Coder 1.1 1）根据codelist，修改制定需要的mycodelist 2）打开BFSU Qualitative Colder 3) 打开需标注的.txt文档，导入mycodelist，进 行手工标注 4）BFSU中可做统计（点statistics，跳出网页） 5）保存为.txt文档后，用powerconc检索分析， 如：检索<LIT> free hand</LIT>
Why concordancing? 上下看强形式搭配，左右看综合分析用法。
基本概念 type （独特词形），token，KW/SW/Node word span (一个span可视作一个mini text) collocates (观察从collocationcolligationsemantic meaning) cotext, context, co-occurrence(同现)，recurrence(复现)
基本观点
然而，由于过分依赖频率信息，语言观和语言 教学完全基于词项，将词汇中心教学法嫁接于 任务型教学且缺乏创新，归纳式的自主。。。
实例演示
新闻英语教学设计 以新闻英语常用动词教学设计为例 powerConc with China Daily Political new 2011
Words cluster as people do
e.g. Search: no attempt 用法 Regex: \bno\b\s\battempts?(ed/ing)\b 观察collocation and co-occurrence
作业：hair: 单数与复数的隐喻 body metaphor
出结果后，点击keyness，出现load Ref.wordlist，导入 academicOnewordlist, count ④自设主题词临界值，如前20词，按照by value进行比较。
理据
我们对真实世界的理解表达为知识 知识表现为不同的语义场 语义场表现为各种词语场 各种词语场实现为各个词群（单词或短语） 特定话题触发独特词群 具有特定话题的文本包含独特词群，该词群一
replace
e.g.replace：空格1不填，空格2填 ST$，出现从1开始排序的新文件名。
3. 文本清理，元信息标记、语言学标记
8.1下午
（三）梁茂成 语料库的标注
标注与干净文本原则 标注的常见类型 词性标注 手工标注
标注与干净文本原则
标注（annotation）： The process of applying additional information to corpus data.
contrastive studies 3 建库准备
建库原则，文本收集，文本分类，文本处理， 标记（外部信息），标注（annotating notes, 语言学标注）
e.g. <Year>1990</Year><Sex>Male</sex>
8.1下午
（二）许家金 语料库采集与整理
1. 基本要素
① Text format: . txt ② Filename: short&alphanumeric(字母数字组
得出结论： reporting verbs：
said told added
检索make，2-gram词表
make +adj
教学实施要点
真实语言材料，真实语境 频率优先原则（材料的编排与选择） 归纳式、发现式学习
8.2上午
（二）李文中 主题词分析
分析文本时注意备份，把需分析的语料放入 新建的文件夹中。
练习：使用语料： 04Academic/4Genres_RAW/Four_Genres/01 _General_corpora/Data
1. 创建2个对比文件夹，用PowerGREP转换 格式，并把text放入这2个文件夹
合，不超过8词，不用汉字，不出现空格） ③ encoding ANSI：英语，汉语
三种格式： UTF8：平行语料库 Unicode：其他语言
④ versions of corpora: RAW, POS, with metadata
2. 批量文件名修改
insert
SuperbBatchRenamer
般不在其它话题中出现
因此
某个特定话题的文本包含的独特词群具有异常 高频
参照语料库代表了某一类型语言运用的常态 对比两个词表，可以提取那些超常高频的词群
比什么：条件控制
控制相似变量 突出差异焦点
描述
观察文本 具有明确主题的完整文本或一致主题的文本集
参照语料库 具有足够的代表性 足够大 同质语料
① 打开PowerConc, 导入referencecorpus进行N-gram统计， 结果save到PowerConc根目录下，命名为 academicOnewordlist.
② 打开academicOnewordlist, 删除前4行，保存。 ③ 再打开PowerConc，导入observetext，N-gram，count，
标注的客体
1. 语音与音调的标注 2. 词性标注（part-of-speech tagging） 3. 句法标注（parsing，斯坦福大学做的较好） 4. 语义标注（semantic tagging） 5. 错误标注（error tagging 学习者语言，人工） 6. 停顿标注等。。。
标注的常见类型
④ context
二、为什么要研究语料库语言学
1）使语言学研究更具科学性 2）可验证，不是玩具 3）大数据，更具说服力 4）enables you to look at a lot of language at once
8.1上午
（二）李文中
Brown-Raw 语料库范例 Span 跨距 （KWIC，一般左5右5） 检索排序(sort)，以necessarily为例，观 察得出结论：经常与not连用。
标注必须基于科学、合理的分类体系 1. 与研究目的相关 2. 分类的穷尽性 3. 各子类不应该相互重叠 4. 关于“其他”类（应该是最小类）
标注的常见类型
标注集/赋码集（tagset）是标注中所使用的代 码集，是对分类体系的操作化。
Tagset: A collection of tags (or coldes) in a tagging scheme.
<by value>: datamin10, 即过滤掉频率<10的词 <by Regex>: I\S+|C\S+表示介词+连词 √ exclude 表排除
不勾选表示选中 “Save distribution” 保存分布信息，即按文本单独保存。
8.1下午
（一）李文中
1. 标注信息的添加与使用
e.g. 用PowerConc检索 dataleanerseccl 问题：男生与女生在口语中使用情态动词有无差异
8.1上午
（三）许家金
PowerConc设计原则 most powerful least effort doing more with less
基本操作
N-gram list：n词词表 Hits：相当于 Token概念 Items：相当于Type概念 Size：包括单词、符号、数字 Filter mode：过滤掉不需要的