1. 引言
学术短语(academic phrase)，作为学术文体中特有的高频词组，其结构介于词汇与子句之间，固化程度则超越自由组合，但不一定是惯用语[1]。在语言学领域，学术短语是程式语的一种类型。所谓程式语，是指由连续或非连续的语言单位构成的序列[2]。
近二十年来，基于语料库的研究在学术英语(English for Academic Purpose，简称EAP)领域取得了显著进展，为学习者和教育工作者构建学术短语列表方面尤甚。这些研究不仅探讨了构建此类列表的方法论问题，还提出了多种适用于教学的学术短语列表类型[3]-[9]。但是这些学术短语研究在特定学科、语域和语境情境下的应用尚未得到充分挖掘[10] [11]。
在国际上，Simpson-Vlach和Ellis 从功能角度对学术短语进行分类，并提出了一种新的研究方法，即通过计算每个程式语的教学价值(Formula Teaching Worth，简称FTW)分数来衡量短语的教学价值[5]。他们通过多元回归分析为所有程式语生成FTW得分，且最终的学术短语列表(Academic Formulas List，简称AFL)理论上只包含适用于教学的程式语。Cunningham从结构和功能上对学术短语进行分类，并从数学期刊论文引言中提取了180个学术短语，这有助于理解和提升数学学术写作[12]。Lu在此基础上构建了社会科学期刊论文引言的学术短语列表，以指导学术写作[11]。然而，这些研究主要集中于学术论文的引言部分，对其他部分如摘要、方法、结果和讨论等的关注相对较少。
相较于国际研究，国内基于语料库的学术英语研究主要聚焦于揭示英语学习者与本族语者在学术语块使用上的差异。此类研究多采用语料库对比法，将英语学习者语料库设为研究对象，并以本族语者语料库为参照基准，探讨学术语块的习得[13]、使用特征[14]、学科间使用差异[15]、语用认知及话语立场[16] [17]、功能分类等多个方面的问题[18]。然而，在构建学术词块或短语列表的研究领域，成果相对匮乏[19]，仅有少数如针对农科类学术短语的列表构建被提及[20]，而针对科技英语领域高引用论文的学术短语词表构建则鲜有探索。尽管有研究者如杨成等人[21]和潘璠[16]深入探讨了中外高水平期刊ESP论文英文摘要中四词词块的结构和功能，揭示了中外期刊在词块使用上的显著差异，但这些研究尚未与美国当代英语语料库(Corpus of Contemporary American English，简称COCA)进行对比。鉴于此，本研究通过与COCA这一广泛认可的大规模英语语料库进行对比，以期提供更加全面且具有代表性的英语学术论文摘要短语使用情况。除此之外，现有研究多集中于连续性学术短语中的三元序列和四元序列分析[14] [16] [17] [22]，同时对二元序列、三元序列、四元序列和五元序列的探讨则极为罕见。关于学术短语结构与功能分类标准，学术界亦存在多样性，如徐昉[14]采用了Cortes [23]的学术短语结构与功能分类标准，潘璠[16]采用了Biber等[24]的结构框架和Hyland [4]的功能框架。然而，同时参照如Biber [25]的结构分类标准和Simpson-Vlach & Ellis [5]功能分类标准的研究尚显不足。
综上，近二十年来，基于语料库的研究在构建学术短语列表和探讨其教学价值方面取得了显著成果。国际上，学者们不仅提出了多种学术短语分类和构建方法，还开发了用于衡量短语教学价值的FTW评分系统。然而，这些研究主要集中在学术论文的引言部分，对其他部分的关注较少，且特定学科、语域和语境情境下的应用尚未得到充分挖掘。相比之下，国内研究主要聚焦于英语学习者与本族语者在学术语块使用上的差异，但关于常用学术短语列表构建的研究相对较少。此外，尽管一些研究探讨了学术短语的结构和功能，但分类标准存在差异，且对连续性学术短语中不同序列长度的研究并不均衡。
鉴于此，本研究通过与广泛认可的大规模英语语料库（如COCA）进行对比，旨在提供更加全面且具有代表性的英语学术论文摘要短语使用情况，以期揭示出学术短语在不同语境和学科中的使用差异，为学术英语教学提供更加具体的指导。本研究还采用统一的学术短语结构与功能分类标准，以确保研究结果的准确性和可比性。通过整合不同学者的分类标准，本研究期望提出一套更加全面和实用的分类体系，为学术短语的研究和教学提供有力支持。
2. 研究设计
2.1. 研究问题
根据上述文献综述，本文旨在研究并回答以下问题：在科技英语摘要语域，国内英语学习者的学术短语习得与本族语者在结构类型及分布上有何差异？在科技英语摘要语域，国内英语学习者的学术短语习得与本族语者在功能范畴及分布上有何差异？国内大学EAP教师应该将哪类学术短语作为授课重点？
2.2. 语料库构建
本研究共采用了两组语料库：自建的科技英语摘要语料库和作为参考的COCA语料库。本研究从国内三所理工类院校学报(自然科学版)中收集了矿冶工程领域2014-2021年发表的高被引论文。经过数据清洗和人工筛查，共纳入556篇论文的摘要部分，形成科技英语摘要语料库，库容为124,147词。在创建该语料库前，本研究团队根据期刊的影响因子进行了筛选，并由两位学科专家确认了论文的代表性。采用目标抽样技术，从每种选定期刊的2014至2021年间抽取了6期样本，每期选取一篇研究文章的摘要，并以TXT格式保存。为保证数据的准确性，所有文件均经过了手动校对，纠正了数字转录错误和拼写错误，并去除了与学术短语无关的信息，例如“Abstract:”标识及出版年份等。
“在实际研究中，视研究的需要，常常依据某种条件从一个大的语料库(如通用语料库)中抽取若干个符合条件的文本构建一个子语料库，以达到对比的目的”[26]。因此，本研究还使用了于2020年3月更新的最新版的美国当代英语语料库，选取了COCA语料样本(Sample)库中的学术期刊子语料库，经过数据清洗和人工筛查，建成COCA学术语料库，库容为1,351,064词。
2.3. 研究方法
根据自建语料库的库容，并参照前人的研究[11] [25] [27]，本研究聚焦于连续性的学术短语，从自建语料库中提取二元序列、三元序列、四元序列和五元序列。学术短语列表的构建、审查和比较过程分为四个阶段：短语结构提取、短语结构筛选、结构和功能审查与短语结构比较。
1) 短语结构提取。本研究采用了基于连续词序列直接提取的方法，并运用本研究团队开发的程序进行学术短语的提取。程序包括语料库数据清洗、语料库基本特征统计和学术短语提取。程序在Python 3.8.6环境下编写，使用了NLTK自然语言处理模块，借鉴了蕾蕾基础程序的编写逻辑[28]。将清洗过的语料提取短语后，得到依据频次降序排列的多词序列短语。
2) 短语结构筛选。鉴于所提取的学术短语数量庞大，且低频短语在教学应用中价值有限，本研究根据学术短语所出现的频次，选取了每个语料库中多元序列中的前200个短语进行进一步研究，共计1600个短语。同时，考虑到相互信息值(MI score)对短语结构的意义和教学价值的影响大于频次[5] [14]，本研究计算了这1600个短语的MI值，并按照MI值降序排列，最终选取每个语料库中多元序列的前100个短语进行分类研究，共选取了800个短语。
本研究参照了卫乃兴[29]的MI值计算方法，公式如下：
(1)
在语料库分析中，词形对a和b的共现概率表示为P(a, b)，而P(a)与P(b)分别代表词形a和词形b独立出现的概率。当两个词形之间的结合力较强时，即意味着它们经常一起出现，此时P(a, b)显著高于P(a)和P(b)的乘积，即P(a)·P(b)。这种情形下，搭配强度指标MI(a, b)将趋于正值，表明词形a与词形b之间存在强烈的搭配倾向。反之，MI(a, b)趋于负值，词形a与b搭配强度越低。假设语料库的总词容为Q，其中词形a的观测频次表示为F(a)，词形b的观测频次表示为F(b)，而F(a, b)则指代词形a与词形b在语料库中共同出现的频次，则
(2)
且
(3)
那么，两个词形共现的概率为
(4)
将(式4)带入(式1)，得
(5)
3. 结构分类和功能分类。本研究对所分析的800个学术短语进行了详细的结构与功能分类。在结构分类方面，参照Gray & Biber [25]的分类标准，将含有一个或多个动词、助动词或情态动词的短语归类为动词结构(例如“was used to”)。包含一个或多个名词、形容词或副词的短语归类为非动词类实词结构(例如“of this review”)。仅由功能词(如介词、连词、代词、限定词等)构成的短语则被归类为功能词结构(例如“on the other hand”)。
在功能分类上，本研究参照Simpson-Vlach & Ellis [5]的分类标准，将学术短语的功能划分为指示、立场、语篇三大类。与此同时，在每一主要类别下进一步进行了次级分类，将指示功能细分为六个子类别：属性说明、识别与聚焦、对比与比较、指示与定位、模糊标记及其他。立场功能被划分为模糊限制语、认知立场、强制性与指示、能力与可能性、评价、意图与预测这六个子类别。而语篇功能则分为元语篇与语篇指示、主题引入与聚焦、主题阐述、语篇标记这四个子类别。
4. 短语结构对比。本研究采用了对比分析方法，这是语料库语言学中常用的研究方法和分析视角[26]。所选取的基准语料库为美国杨伯翰大学语言学教授Mark Davies于2008年创立的美国当代英语语料库(COCA)。本研究系统对比自建科技英语摘要库与COCA学术语料库，分析短语结构和功能频率的分布情况。通过深入分析，本研究旨在识别并解析英语学习者在短语使用上的差异和挑战，并提出具体的改进建议。
3. 结果与讨论
3.1. 语料基本特征分析
本研究对两个语料库进行了基本指标分析，包括形符数(Token)、类符数(Type)、类/形符比(Type-Token Ratio，即TTR)、平均词长以及平均句长，以构建对语料库特性的基础了解[30]。分析结果详见表1 (如下表)。表1数据显示，两个语料库的平均词长基本一致，平均句长相差较小，但类/形符比差异显著，主要是两个库容差异悬殊造成的。在研究词汇复杂性时，需确保两个语料库的库容基本一致，这会对研究结果产生显著影响[30]。然而，对于学术短语的研究，体裁一致比库容更为关键，即两个语料库均应为学术文章。许家金[31]指出，语料库的代表性比大小更为重要，即可在统计上代表真实话语的类型。
Table 1. Statistical features of the two corpora
表1. 语料库基本特征统计
| 语料库 |
形符数 |
类符数 |
类/形符比 |
平均词长 |
平均句长 |
| 科技英语摘要语料库 |
124,147 |
9136 |
7.36% |
4.95 |
26.82 |
| COCA学术语料库 |
1,351,064 |
52,337 |
3.87% |
4.58 |
23.79 |
3.2. 结构分类结果
参照Gray & Biber [25]的分类标准，表2展示了COCA学术语料库中学术短语的结构分类示例，表3统计了两个语料库中学术短语的结构分类结果。观察表3发现，在宏观层面，两个语料库都是非动词类实词结构占比最大(57%, n = 228)，动词结构次之，功能词结构占比最少。这一发现与Biber [25]的研究结论相一致，但已显示出差异性。Biber [25]指出，在学术写作中，功能词结构和动词结构的使用较为频繁，而非动词类实词结构的使用频率较低；相比之下，口语交流则更多依赖动词结构。在微观层面，科技英语摘要库中动词结构使用频率比COCA学术语料库高出4%，这一差异可能与英语和汉语的语言特性有关。连淑能[32]提出，英语倾向于使用名词，呈现静态叙述，而汉语多用动词，呈现动态。因此，英语学习者可能在学术英语写作中受到母语的负迁移影响，导致动词结构使用频率较高，使得学术写作产生口语化倾向。
表4和表5的统计结果显示，从二元序列至五元序列，非动词类实词结构的使用频率逐渐上升，而功能词结构的使用频率则逐渐下降。这表明随着短语长度的增加，非动词类实词的使用更为频繁，而功能词的使用则相对减少。在动词结构方面，COCA学术语料库的动词结构随着短语长度的增加，其使用频率有所下降。相比之下，科技英语库摘要语料库在二元、三元与四元序列中动词结构的使用较为均衡，
Table 2. Examples of structural classification phrase in the COCA academic corpus
表2. COCA学术语料库学术短语的结构分类示例
| 短语长度 |
动词结构 |
非动词类实词结构 |
功能词结构 |
| 二元序列 |
have been, should be |
levels of, nature of |
duo to, those who |
| 三元序列 |
there is no,they do not |
in physical education,the present study |
as well as,with respect to |
| 四元序列 |
was found to be |
the purpose of this |
at the same time |
| 五元序列 |
are less likely to report |
of the rule of recognition |
as a matter of fact |
Table 3. Structural classification proportions of academic phrases in the two corpora
表3. 两个语料库学术短语的结构分类占比
| 语料库 |
动词结构 |
非动词类实词结构 |
功能词结构 |
总计 |
| 科技英语摘要语料库 |
134 (33.5%) |
228 (57%) |
38 (9.5%) |
400 |
| COCA学术语料库 |
118 (29.5%) |
228 (57%) |
54 (13.5%) |
400 |
Table 4. Structural classification distribution of academic phrases in the COCA academic corpus
表4. COCA学术语料库学术短语的结构分类分布
| 结构分类 |
二元序列 |
三元序列 |
四元序列 |
五元序列 |
总计 |
| 动词结构 |
48 |
31 |
27 |
12 |
118 (29.5%) |
| 非动词类实词结构 |
30 |
54 |
60 |
84 |
228 (57%) |
| 功能词结构 |
22 |
15 |
13 |
4 |
54 (13.5%) |
| 总计 |
100 |
100 |
100 |
100 |
400 |
Table 5. Structural classification distribution of academic phrases in the EST abstract corpus
表5. 科技英语摘要语料库学术短语的结构分类分布
| 结构分类 |
二元序列 |
三元序列 |
四元序列 |
五元序列 |
总计 |
| 动词结构 |
37 |
37 |
38 |
22 |
134 (33.5%) |
| 非动词类实词结构 |
46 |
50 |
55 |
77 |
228 (57%) |
| 功能词结构 |
17 |
13 |
7 |
1 |
38 (9.5%) |
| 总计 |
100 |
100 |
100 |
100 |
400 |
但在五元序列中使用频率降低。在三大类结构中，本研究结果与陈艳君[20]的研究结论相一致，即在学术写作中，动词结构与非动词类实词结构都占据了主导地位，而功能词结构的使用相对较少。这种趋势可能与词序长度有关，即词序越长，动词及其他实词的使用概率越高。与之不同的是，本研究通过与COCA学术语料库的对比分析，发现随着短语长度的增加，英语学习者在功能词方面存在使用不足的问题，在动词方面存在过度使用的倾向，这可能与英语学习者的语言习得背景和写作习惯有关。
3.3. 功能分类结果
依据Simpson-Vlach & Ellis [5]提出的功能分类框架，本研究对筛选后的短语进行了一级与二级功能分类，并提供了具体的分类实例(详见表6)。基于归类结果，本研究进一步分析了COCA学术库与科技英语摘要库中学术短语一级功能的分布情况(详见表7)。
Table 6. Examples of functional classification of the two corpora
表6. 两个语料库学术短语的功能分类示例
| 一级分类 |
二级分类 |
科技英语摘要语料库 |
COCA学术语料库 |
| 指示功能 |
属性说明 |
on this basis, a new method for, is an effective method for |
the presence of, on the basis, the amount of, of two kinds of teachers |
| 识别与聚焦 |
such as, there are, has been, to be, is one of the most |
there will be, such as, it is, that is not, this is not the case |
| 对比与比较 |
less than, compared with, on the other hand, the relationship between |
more than, on the one hand, on the other hand, the relationship between |
| 指示与定位 |
in China, iron and steel industry, |
at the university, the state of Florida |
|
模糊标记 |
无 |
et al. |
| 立场功能 |
模糊限制语 |
the main, is the main, are the main |
should be, may not be, is likely to be |
| 认知立场 |
according to |
according to, was found to be, have been shown to |
| 强制性与指示 |
无 |
must be, should not be, to ensure that |
| 能力与可能性 |
can be, (was/were) carried out, be used as, was obtained by |
can be, be able to, it is likely that, it is possible |
| 评价 |
is beneficial to, which is consistent with, has little effect on |
it is true that, it is important, (of) the positive turn |
| 意图与预测 |
to study, in order to explore, to solve the problem(s) |
to make, to participate in, in order to understand, I would like to |
| 语篇功能 |
元语篇与语篇指示 |
(in) this paper, is found to be, (in) this study, it is shown that |
of this study was, are presented in table, found to be |
| 主题引入与聚焦 |
in recent years |
for example, the first, the second |
| 主题阐述 |
due to, experimental results, are as follows, the results show |
due to, as a result, the fact that, in order to, the effects of |
| 语篇标记 |
in addition, as well as, there is no obvious, at the same time |
rather than, in other words, at the same time |
Table 7. Functional classification proportions of academic phrases in the two corpora
表7. 两个语料库学术短语的功能分类占比
| 语料库 |
指示功能 |
立场功能 |
语篇功能 |
总计 |
| 科技英语摘要语料库 |
261 (65.3%) |
68 (17%) |
71 (17.8%) |
400 |
| COCA学术语料库 |
277 (69.3%) |
74 (18.5%) |
49 (12.3%) |
400 |
观察表7，我们发现科技英语摘要库中指示功能和立场功能方面的学术短语占比略低于COCA学术库；相反，科技英语摘要库中语篇功能的学术短语所占比例略高于COCA学术库。图1分析的结果显示，在指示功能方面，两个语料库的五元序列最为常见，且随着学术短语长度的增加，其指示功能趋于显著(详见图1(a))。在立场功能方面，两个语料库都是五元序列出现频率最低，且科技英语摘要库从二元序列至五元序列呈现递减趋势(详见图1(b))。在语篇功能方面，两个语料库均显示出递减趋势(详见图1(c))。各大分类下的子类分布情况将如何呈现？英语学习者与本族语者的学术短语应用在功能分类上有何具体差异？接下来本文将基于功能分类的标准，结合具体的二元、三元、四元及五元学术短语实例，对上述问题进行深入讨论。
(a) (b)
(c)
Figure 1. Comparison of the functional distribution of academic phrases in the two corpora ((a) referential expressions; (b) stance expressions; (c) discourse organizing expressions)
图1. 两个语料库中按功能分类的短语数量对比((a) 指示功能；(b) 立场功能；(c) 语篇功能)
1. 指示功能类。根据Biber et al. [3]的定义，指示功能类短语用于指向具体或抽象实体，或者指明上下文中的内容，旨在明确它们的身份或强调其特定的重要属性。如表7所示，两个语料库中指示功能类短语的占比接近三分之二。本研究采用Simpson-Vlach & Ellis [5]提出的二次分类框架，进一步细分了学术短语的指示功能为六个子类别：属性说明、识别与聚焦、对比与比较、指示与定位、模糊标记与其他。
观察表8发现，COCA学术库中属性说明类短语和指示与定位类短语所占比重相同(22%, n = 61)；科技英语摘要库中属性说明类短语所占比重最大(42.9%, n = 112)，约是COCA学术库的两倍，指示与定位类短语次之(10.7%, n = 28)。在Simpson-Vlanch & Ellis [5]的分析中，属性说明类的指示短语亦是占比最大。
Table 8. Statistics for referential expressions phrases in the two corpora
表8. 两个语料库中指示功能短语分类统计
| 指示功能分类 |
科技英语摘要库 |
COCA学术语料库 |
| 属性说明 |
112 (42.9%) |
61 (22%) |
| 识别与聚焦 |
18 (6.9%) |
52 (18.8%) |
| 对比与比较 |
20 (7.7%) |
16 (5.8%) |
| 指示与定位 |
28 (10.7%) |
61 (22%) |
| 模糊标记 |
0 (0%) |
1 (0.1%) |
| 其他 |
83 (31.8%) |
86 (31%) |
| 总计 |
261 |
277 |
此外，识别与聚焦类短语，(如such as the, there are, it is not, I do not know, this is not to say)包括典型的说明性短语以及带有系动词、助词、情态动词结构的句子或从句的词干，用以举例或指示对象[5]，本研究中COCA学术库的识别与聚焦类短语占比约为科技英语摘要库的三倍，以下是分别从科技英语摘要库和COCA学术库中选取的文本1和文本2，可以更加直观的对比英语学习者与本族语者识别与聚焦类短语(下划线加粗标出)的使用差异。
文本1 (科技英语摘要库)：
To solve the non-uniform gas-particle mixing problems such as the falling raw concentrate remain, shorter reactor shaft lifetime and less oxygen utilization at the high loading flash smelting process with a CJD burner, a mathematical model of a CJD burner with distribution air was built up… The results show that the process air is concentrated inside the circular cone under the nozzle, the particle distribution is effectively controlled by the momentum ratio...
文本2 (COCA学术库)：
Putting a senior lawyer with technology experience in charge of a technology project doesn’t guarantee success to mediate disputes…It is the legal staff facing off against the IT staff. Unfortunately, these two sides tend to speak different languages and perceive work issues from different points of view. And that’s not even mentioning the systems integrators and the software vendors often have different views on how best to implement a system…At the same time, there will be people who will resist using a new system for understand…
根据Simpson-Vlach & Ellis [5] 19~20的定义，属性说明类短语由三部分组成：抽象概念类短语、可测量的名词短语及前置指代和后置指代类短语。在20世纪80年代，杨惠中[33]对科技英语术语进行了研究，并提出了区分科技术语的三个标准，即语域(register)、文类(genre)和主题(topic)，以及信息流或概念结构。这些标准强调了术语在不同语域、文类和主题中的局部性和特异性。图2(a)的结果表明，两个语料库中属性说明类短语的趋势线分布基本一致，数量上的差异可能是两个语料库的主题差异导致。COCA学术库包含各个领域的学术期刊，而科技英语摘要库则专门收录矿冶领域学术期刊的摘要。
此外，本研究在科技英语摘要库中并未发现模糊标记类短语，这可能是因为模糊标记类短语与摘要文本的简洁性和精准性的要求相悖，导致此类功能短语的缺位。相比之下，COCA学术库由于全文收录而非只收录摘要，因此提取了一个模糊标记类短语。Simpson-Vlach & Ellis [5]也只在学术书面语篇中发现了一个此类学术短语and so on。
2. 立场功能类。立场功能类的短语用于解释后续命题，传达认知状态，并对行为或事件展示说话者的态度[3]。依据Simpson-Vlach & Ellis [5]的二次分类框架，本研究将两个语料库中的立场功能类学术短语细分为六个子类：模糊限制语、认知立场、强制性与指示、能力与可能性、评价、意图与预测(见表9)。
(a) (b)
(c) (d)
Figure 2. Comparison of the number of referential expressions phrases in the two corpora ((a) specification of attributes; (b) identification and focus; (c) contrast and comparison; (d) deictics and locatives)
图2. 指示功能短语数量对比图((a) 属性说明；(b) 识别与聚焦；(c) 对比与比较；(d) 指示与定位)
Table 9. Statistics for stance expressions phrases in the two corpora
表9. 两个语料库中立场功能短语分类统计
| 立场功能分类 |
科技英语摘要库 |
COCA学术语料库 |
| 模糊限制语 |
3 (4.4%) |
27 (36.5%) |
| 认知立场 |
1 (1.5%) |
4 (5.4%) |
| 强制性与指示 |
0 (0%) |
9 (12.2%) |
| 能力与可能性 |
46 (67.6%) |
15 (20.3%) |
| 评价 |
6 (8.8%) |
11 (14.9%) |
| 意图与预测 |
12 (17.6%) |
8 (10.8%) |
| 总计 |
68 |
74 |
统计结果显示，COCA学术库中模糊限制语占比最大(36.5%, n = 27)，能力与可能性类短语次之(20.3%, n = 15)。科技英语摘要库中能力与可能性类短语占比最大(67.6%, n = 46)，超过COCA学术库中模糊限制语和能力与可能性类短语占比之和，其次是意图与预测类短语(17.6%, n = 12)。
在学术写作中，模糊限制语是作者表达判断、推进主张的重要手段，它介入文本并与读者展开对话，增强了作者的交互作用，使得观点得以表述，同时也可预见潜在的反对意见[34]。图3(a)的分析显示，COCA学术库中的模糊限制语的使用频率是科技英语摘要库的十倍，这表明国内科技英语学习者在论述时与读者互动不足，表述观点和态度时很少采用间接和缓和的语气，需要加强此类短语的习得与应用。这与杨成[21]的研究结论相符，学习者缺少人际互动。与之不同的是，杨成的结论是基于学习者多用被动表达和固定句型得出的，而本研究是基于学习者极少使用模糊限制语得出的。
(a) (b)
(c) (d)
Figure 3. Comparison of the number of stance expressions phrases in the two corpora ((a) hedges; (b) ability and possibility; (c) evaluation; (d) intention)
图3. 立场功能短语数量对比图((a) 模糊限制语；(b) 能力与可能性；(c) 评价；(d) 意图与预测)
能力与可能性短语则引出了潜在的或实际的行为或提议[5]。图3(b)的对比结果表明，科技英语摘要库的能力与可能性类短语是COCA学术库的三倍，这可能与国内科技英语学习者重视描述试验结果和价值有关，而国际上则更倾向于描述试验过程。其他同类研究并未提及学习者对于该类短语存在过度使用现象。
3. 语篇功能类。语篇功能类短语在文本中起到组织和连接作用，有助于建立语句之间的逻辑关系，指示信息结构，管理话题流程。这些短语可以用于引入新的话题、转换话题、总结前述内容、表明因果或对比关系等，从而促进读者对文本的理解和解读。正确使用语篇功能类短语是实现学术写作有效沟通的关键。根据Simpson-Vlach与Ellis [5]的分类标准，该大类可以进一步划分为四个子类别：元语篇与语篇指示、主题引入与聚焦、主题阐述、以及语篇标记。表10中的统计结果显示，COCA学术库中语篇标记类短语占比最大(36.7%, n = 18)，主题阐述类次之(30.6%, n = 15)，主题引入与聚焦类占比最小(8.2%, n = 4)。科技英语摘要库中元语篇与语篇指示类短语占比最大(46.5%, n = 33)，主题阐述类次之(36.6%, n = 26)，主题引入与聚焦类占比最小(1.4%, n = 1)。
表10中的统计结果表明，主题引入与聚焦类短语在两个语料库中的占比均为最低。而科技英语摘要库的元语篇与语篇指示类短语占比接近COCA学术库的两倍，可能存在过度使用的问题。
Table 10. Statistics for discourse organizing expressions phrases in the two corpora
表10. 两个语料库中语篇功能短语分类统计
| 语篇功能分类 |
科技英语摘要库 |
COCA学术语料库 |
| 元语篇与语篇指示 |
33 (46.5%) |
12 (24.5%) |
| 主题引入与聚焦 |
1 (1.4%) |
4 (8.2%) |
| 主题阐述 |
26 (36.6%) |
15 (30.6%) |
| 语篇标记 |
11 (14.9%) |
18 (36.7%) |
| 总计 |
71 |
49 |
4. 结论和教学启示
本研究深入对比分析了国内科技英语摘要库和COCA学术语料库中的学术短语使用情况，并据此构建了一份详尽的科技英语摘要学术短语列表。这一研究旨在揭示两种语料库之间的语言使用差异，并为学术英语写作教学提供指导。研究发现，本研究与前人的研究存在一些共性。首先，两个语料库中动词结构的使用比例均居中，这与Biber [25]研究结果一致；其次，属性说明类指示短语的使用频率最高，与Simpson-Vlach & Ellis [5]的发现相吻合；最后，英语学习者在学术写作中存在缺乏人际互动的问题，这与杨成[21]的研究结论相符。此外，也与前人的研究存在一些差异，通过与COCA语料库的详细对比，我们发现如下特征：
结构分类特征：在国内科技英语高引学术论文摘要中，动词类及非动词类实词学术短语占了绝大多数，而功能词类短语的出现频率相对较低。相较于本族语者，国内科技英语学习者在英语写作中更倾向于使用动词结构。这一现象反映了中英两种语言在语法结构上的根本差异，即英语倾向于使用名词，而汉语则更多使用动词。国内科技英语学习者在输出英语时出现的母语负迁移现象提示我们，在学术英语写作教学中需加强语言思维转换的训练。
功能分类特征：在功能分类方面，指示功能类短语在两个语料库中均占了绝大多数，尤其是科技英语摘要库中的属性说明类短语数量庞大，这可能与科技期刊摘要文本的特征密切相关。立场功能类短语的使用占比接近五分之一，两个语料库在模糊限制语和能力与可能性短语方面的使用存在显著差异，这可能与国内科技英语学习者倾向于使用确定语气表达观点，以及更多关注试验的结果和价值的习惯有关。语篇功能类短语中，元语篇与语篇指示类短语存在过度使用的问题，因此在学术英语写作教学中，应强调元语篇与语篇指示类短语的重要性，帮助学生学会如何清晰地组织文章结构，使读者能够容易地跟随作者的思路。
在学术英语写作教学中，教师应该鼓励学生积累和应用功能词、识别与聚焦类短语、模糊限制语和语篇标记类短语，以增强学术写作的准确性和逻辑性，加强人际互动。此外，学生应适度减少能力与可能性类短语、元语篇与语篇指示类短语的使用，以避免语言的冗余和过度使用。本研究的语料选取局限于矿冶类高引用学术期刊，仅探讨了连续性短语的结构与功能分布，未来的研究可以将视野扩展至不同学科领域，以及非连续性短语的使用情况。
基金项目
昆明理工大学2022年课程思政教改项目一般课题“融育于教、以用促学”大学英语混合式思政课程建设与实践的阶段性研究成果。