韩国汉语学习者口语复杂度与口语水平的相关性研究

柴省三 马庆

[关键词]口语复杂度;口语水平;相关关系;回归分析;韩国学生

[摘要]本文以若干典型指标为基础对韩国中高级汉语学习者的口语复杂度与口语水平之间的关系进行了量化分析，研究结果表明：在口语复杂度的众多测量指标中，Guiraud指标、丙级词使用比率、甲级词使用比率、单元词语数量、内容复杂度、超纲词使用比率、每50词AS单位等指标与学生口语水平之间存在显著的相关关系;Guiraud指标、丙级词使用比率以及单元词语数量对口语成绩有较

强的解释力度。

[中图分类号]H195.3[文献标识码]A[文章编号]1674-8174（2021）04-0070-09

1.引言

口语复杂度（Complexity）是衡量第二语言学习者口语能力以及语言水平的一个重要维度。口语产出复杂度高的学习者能够使用更加复杂的词汇和句法结构，因此在表达更高层次的交际需求和情感需求时会更加自如，而口语产出复杂度低的学习者在相应的场景下则会相对受限。这在一定程度上说明，口语复杂度对汉語二语者的口语表达能力（水平）有重要的影响。然而，通过对相关文献的梳理，我们发现目前国内外关于口语复杂度的研究主要是集中在探究口语任务类型、难度、学习环境以及学习者个体差异等因素对表达复杂度的影响（程丽波、李杰，2008;刘瑜，2017;谭利思，2016;Mehnert，1998等）以及在资源有限假说（Limited Capacity Hypothesis）（Skehan，1998）、动态系统理论（Dynamic Systems Theory）（Larsen-Freeman，2006）和认知假说（Cognitive Hypothesis）（Robinson &Gilabert，2007）等理论框架下探究口语表达复杂度与准确度、流利度之间的相互关系（于涵静、戴炜栋，2019;李茶、隋铭才，2017;Larsen-Freeman ，2006;Leonard & Shea，2017等），而借助语料库（corpus）、实验设计等手段探究口语复杂度与口语表达水平之间的关系并在此基础上探讨如何提升口语复杂度的实证研究还相对薄弱。

同时，我们认为口语复杂度的相关实证研究在测量指标的选取上也存在一定差异，从而使得相关研究间缺乏可比性;此外，还有一些研究直接借用了英语中的相关测量指标，而并没有对这些测量指标在汉语作为第二语言相关研究中的有效性进行验证，因此本研究希望通过探究口语复杂度与口语能力表现之间的关系验证相关测量指标的有效性，从而为后续研究提供理论依据，同时也希望能够构建一个相对有效的口语复杂性指标测量体系。

鉴于上述研究现状，本研究将选择中国汉语水平考试（HSK）作为测量工具，以韩国学生的口语表达语料为基础，重点探究汉语作为第二语言的口语复杂度与口语水平之间的关系预计测量指标的有效性。

2.口语复杂度的测量方法

口语表达复杂度是反映口语水平高低的重要指标之一，因此复杂度的界定和量化指标的提取是复杂度研究中的核心问题。目前国内外针对口语复杂度的测量主要从词汇复杂度和句法复杂度两个方面进行，不同的测量指标对口语复杂度的测量和评价具有不同的优势与不足。

2.1句法复杂度及其测量指标

句法是语言结构规则的反映，句法复杂度（Syntactic Complexity）是口语复杂度评价的一个重要维度。目前关于句法复杂度的研究日渐丰富，测量指标也越来越多。根据测量指标的不同性质，大致可以分为频数指标（Frequencyindex）和比率指标（Ratio Index）两类。以往研究中常用的频数指标主要有：平均句长、AS单位长度（The Analysis of Speech Unit）、平均单元小句数量、平均T单位①（Minimal Terminable Units）内小句句长、平均T单位内小句数量、T单位长度、每C单位（Communication Unit）词汇数、AS单位句法等级、T单位内动词短语数量、小句内动词短语数量、话题链（Topic Chain）数量、话题链长度、话题链分句数、话题链分句总数、话题链分句长度、零形成分数量等（王亚琼、冯丽萍，2017;吴继峰，2018;Ellis，2009;Larsen-Freeman，2006;Iwashita & Noriko，2006;Polat& Kim，2014等）;以往研究中常用的比率指标有：各句法等级所占比例、小句与C单位数之比、从句与小句数之比、从句与C单位数之比、从句与T单位数之比、简单句与T单位之比、句法成分类型数等（陈默、李侑璟，2016;韩笑，2016;Mora & Valls-Ferrer，2012;Skehan& Foster，1997;Yuan & Ellis，2003 等）。

需要说明的是，上述很多指标主要是针对英语作为第二语言表达复杂度的测量指标，由于英语与汉语之间存在较大差异，汉语口语表达复杂度的研究不能简单借用上述指标。因此本研究在适当借鉴以往研究成果的基础上，结合汉语自身的句法特点和自建口语语料库的特征，拟将口语句法复杂度的测量指标确定为：每50词AS单位作数量、单元小句数量、单元词语数量。以上指标的具体含义及计算方法见表1。

2.2词汇复杂度及其测量指标

除句法复杂度以外，词汇复杂度也是评价口语复杂度的一个重要维度，按照Bulte&Housen（2012）的分类，词汇复杂度又可以进一步分为词汇密度（Lexical Density）、词汇多样性（Lexical Diversity）、语义透明度（Compositionality）以及词汇精确度（Lexical Sophistication）四个方面。其中词汇密度主要考察实词与虚词的使用比率;词汇多样性主要考察形符比（Type-Token Ratio）A Guiraud 指标等;语义透明度主要考察语素、音节与词汇的比值;词汇精确度则主要考察低频词语的使用比率。

①Hunt（1965：20-21）T单位被定义为主句和所有从句及附着或嵌入的非从句结构组成的句法单位。

②Foster & Wigglesworth（2000：354-375）将AS单位定义为：说话者产生的单一语句，这一语句可以有一个句子单元组成（以及内部相应的从句）也可以由一个独立的子句（以及相应的从句）组成。

陈默、李侑璟（2016）认为词汇复杂度还包括词汇难度，即不同等级词汇的使用情况。在以往词汇复杂度的研究中，学者们主要关注词汇密度、词汇多样性、词汇精确度以及词汇难度四个方面，针对以上四个方面使用频率较高的测量指标主要有：词汇类型、词汇总量、不重复词汇数、词的音节数、连词数、虚词数、不同的动词形式、名词短语的平均长度、形符比（TTR）、词汇比、词汇等级、Guiraud指标、D 指标①、言语分析单元内平均形符比等（陈默，2015;Bulte&Housen，2012;Ellis，2009;Larsen-Freeman，2006;Leonard & Shea，2017;Nora &Vall-Ferrer，2012;Skehan& Foster，1997等）。

考慮到有些指标要么在汉语口语复杂度的评价中很难进行操作性界定，要么不适合汉语口语的基本特点（如名词短语的平均长度、D指标等更加适用于英语口语语料），因此，本研究在综合考虑汉语词汇特征和适当借鉴前人研究结论的基础上，拟将词汇复杂度的测量指标确定为：实词使用比率、虚词使用比率、词汇难度（各等级词汇的使用比率）、连词使用比率、Guiraud指标②。以上指标的具体含义及计算方法见表2。

2.3其他测量指标

在以往研究中也有研究者（如吴继峰，2018等）将话题链作为衡量句法复杂度的一个指标，但是考虑到口语本身的特殊性，话题链很难作为衡量口语句法复杂度的一个指标，因此为了多方面考察口语产出的复杂度，我们试将内容复杂度纳入到口语复杂度的测量指标体系中，并将其界定为内容的丰富程度。具体来说，鉴于本研究在语料库的建设过程中，HSK口语测试的表达题目是要求考生“介绍中老年人延年益寿、保养身体的养生方法”，因此我们让经过培训的硕、博研究生统计考生针对这一问题的回答。如果考生给出1条养生建议，则内容复杂度记为1;考生给了2条建议，则内容复杂度记为2（依次类推）。

3.研究方法

3.1研究问题

本文将基于上述口语复杂度的操作性指标（包括句法复杂度、词汇复杂度、内容复杂度三个方面），通过相关分析与回归分析探究口语复杂度测量指标与口语水平（口语水平以考

①D指标是用来衡量词汇多样性的一个指标。

②Guiraud指标是在TTR（Type-Token Ratio）的基础上发展而来的一个衡量词汇多样性的指标，它在一定程度上降低了文本长度给TTR带来的局限。

生的HSK口语成绩为基础）之间的关系，具体的研究问题包括两个方面：（1）口语复杂度的测量指标与口语成绩之间是否存在相关关系，如果有，在多大程度上相关？（2）口语复杂度的各测量指标对口语成绩具有多大程度的解释力？

3.2被试

考虑到口语语料处理、标注、统计和加工中遇到的特殊困难，我们不可能采用超大样本或全部被试进行实证研究，所以本研究首先从参加2010年4月HSK（高等）口语考试的4784名考生中选择2339名韩国考生作为研究对象，然后从这些韩国考生中随机筛选出90人作为本研究的被试，其中男生44人，女生46人，考生的平均年龄为23.4岁。需要说明的是，我们之所以选择单一母语背景的被试，主要是为了避免母语背景、民族文化等因素对研究结论造成的影响，但随之面临的一个问题是研究结论的推广可能会受到一定的限制。不过，虽然本研究的结论更加适用于韩国汉语学习者，但仍可为其他母语背景的相关研究提供一定的参照。

3.3语料收集与处理

3.3.1语料收集

本研究中所用到的口语语料均来自中高级韩国在华汉语学习者HSK（高等）口语考试。HSK（高等）口语考试包括两个部分，第一部分要求考生朗读一篇250字左右的短文，第二部分是两个命题说话，主要是让考生针对某个话题表达自己的看法或者提出建议。第一部分由于不能有效地考察口语产出的复杂度，因此不在本研究的考察范围之内;第二部分由于两个命题说话的体裁不同（一个是说明文，另一个是议论文），因此为了排除体裁对测量指标可能造成的影响，本研究只选择对命题说话中第一个题目（请你给中老年人介绍一个保养身体、延年益寿的养生方法）的回答作为研究语料。

3.3.2语料转写

筛选出特定的语料后，我们首先借助科大讯飞股份有限公司研发的转录软件“讯飞听见”对语料进行语码转录，然后由研究者组织若干语言学专业的硕、博士研究生对转录后的文本进行人工校对、修改，如果遇到疑难问题时，我们再向有关专家及汉语教师进行集中咨询，排除歧义，力求能够如实反映被试的口语表达面貌。经过多次校正最终获得约4万字的小型口语语料库。

3.3.3语料处理

语料处理主要包括分词处理和语料标注两个部分。两个部分的工作主要由3名硕、博研究生共同参与完成。他们均参与过大型的汉语作为第二语言口语考试的评分工作，且在正式进行语料处理之前均接受了培训。同时，为了保证语料处理和语料标注标准的一致性，分词结果的校对、小句的标注、AS单位的划分等工作分别由一人独立完成。

（1）分词处理

为了对口语复杂度进行测量，我们使用国家语委肖航教授设计的“分词和词性标注程序（Corpus Word Parser）”（来源于语料库在线网站WWW.CNCORPUS.ORG）对获得的语料进行分词。另外，为了降低分词误差，我们又对机器分词的结果进行了二级校对以提高分词的准确性。具体的校对过程如下：首先校对者对分词结果逐词查看，其次当对机器分词结果产生疑问时，通过查阅《汉语水平词汇与汉字等级大纲》和《现代汉语词典》排除歧义。此外，若在校对过程中，出现查阅相关标准后，仍对分词结果不明确的情况，我们会向一位从事词汇教学与研究的专家请教，根据专家意见结合语境确定最终的分词情况。

（2）语料标注

语料标注部分主要包括言语分析单元（AS单位）的划分、小句的划分以及为了便于对各等级词汇进行统计而对某些词进行一定的标记。为了保证标准一致，言语单元的划分由研究者本人参照AS单位的定义以及王亚琼（2015）汉语中AS单位的划分原则进行处理，当我们存在分歧时集中向专家咨询，直到得到明确的结论。小句的划分由一名语言学专业的博士研究生完成，划分标准参考了储泽祥、王文格（2009）中现代汉语小句判断的标准，当在划分的过程中遇到困惑时，再集中向专家咨询。对某些词进行标记主要是指我们将《汉语水平词汇与汉字等级大纲》中重复的词（同一词汇等级里某个词出现两次及以上，如甲级词中“点”出现了三次;同形词分在不同的词汇等级里，如“白”同时存在于甲、乙两个等级）根据读音、词性等进行人工标注（如点[名]、点[量]、点[动]），并按照这种标注方法对每个被试的语料也进行准确标注，然后进行基本的数据统计。

4.研究结果与讨论

4.1描述统计结果

本文共采用了三个句法层面的口语复杂度指标，五个词汇层面的口语复杂度指标以及一个内容层面的口语复杂度指标，其描述统计结果如表3所示。

4.2相关分析结果

为了探究口语复杂度与口语水平之间的相关关系，我们将口语复杂度的各项测量指标与被试的口语成绩进行了皮尔逊积差相关分析，分析的结果请参见表4。

通过表4我们可以看出，在口语复杂度的各测量指标中，每50词AS单位数量、甲级词使用比率与口语水平存在显著的负相关关系;单元词语量、丙级词使用比率、超纲词使用比率、Guiraud指标、内容复杂度与口语水平存在显著的正相关关系，其中Guiraud指标与口语水平的相关系数最高（r=0.735）;单元小句数量、实词使用比率、虚词使用比率、连词使用比率、乙级词使用比率、丁级词使用比率与口语水平不存在显著的相关关系。

综上来看，词汇复杂度与口语水平的相关性总体要高于句法复杂度与口语水平的相关性，这也在一定程度上说明了二语者词汇能力在口语评价中的重要性。

4.3回归分析结果

为了进一步考察口语复杂性各测量指标对学生的HSK 口语成绩的解释能力，本研究将口语成绩作为因变量，口语复杂度的各测量指标作为自变量，采用SPSS中的逐步回归法（Stepwise）进行了回归分析（结果见表5～表7），并构建了口语成绩预测模型。具体分析过程是：首先从90个被试的数据中进行随机抽样，选取大约所有样本的70%（共69个样本）进行回归分析并构建回归方程，然后将抽样分析后剩余的21个被试的数据代入回归方程来验证预测结果与被试口语水平之间的一致性程度。如果该模型预测的口语成绩与已知的口语成绩（效标）相关程度较高，则说明选取的口语复杂度指标有效、可靠，该模型的预测效果较好、实用性高;反之，则说明选取的口语复杂度指标无效，模型的预测性较差，实用性低。

通过表5中的多元回归分析结果可以看出，模型3的拟合效果最好。在模型3中R⁼0.821，R²=0.673，调整后R²=0.658，F_（1，65）=6.834，p=0.05，这说明回归方程是有意义的。此时共有三个变量进入了回归模型，即Guiraud指标、丙级词使用比率以及单元词语数量，这三個变量能够解释口语成绩65.8%的变异。按照Cohen（1988）的效应量参照体系，R²的小、中、大效应量的标准分别是0.02、0.13、0.26，因此模型3中R²达到了大效应量。此外，为了客观地评估口语复杂度在口语成绩中的重要性，我们将本研究的结论与相关研究结论进行了比较（由于缺乏相关的口语研究，我们只能通过与相应的写作研究进行对比来说明），以吴继峰等（2019）为例，吴文指出汉字正确性、词汇复杂性、词汇多样性、句法复杂性等正确度和复杂度两个层面能共同解释写作成绩64.9%的变异，而本研究中仅复杂度便可解释口语成绩65.8%的变异，虽然指标的选取存在一定差异，但这也能从侧面说明本研究中的回归模型拟合度较高，即口语复杂度在口语成绩的解释中占有重要位置。

表6是方差分析的结果，结果显示模型3 具有统计学意义，F_（3，65）= 44.688，p<0.01，这也说明在显著性0.01水平下，被试的口语成绩与Guiraud指标、丙级词使用比率以及单元词语数量之间存在线性关系。

表7给出了各模型的回归系数，通过标准化回归系数可知，在模型3中Guiraud指标、丙级词使用比率以及单元词语数量对口语成绩的解释力分别为0.666、0.218、0.192。而且经过T检验，标准化系数的概率p均小于0.05，即在显著性水平0.05的情况下，具有统计学意义。同时，根据表中给出的数据我们可以得到模型3的回归方程为：

Y=-14.999+10.483*Guiraud指标+137.268*丙级词使用比率+0.665*单元词语数量

4.4回归分析有效性检验

为了检验上述复杂度指标及回归方程的有效性，我们将随机抽样分析后剩余21个被试的Guiraud指标、丙级词使用比率、单元词语数量代入到上述回归方程，计算出了这21个被试的预测成绩，然后将该预测成绩与考生的实际口语成绩（效标）进行了相关分析，分析结果见表8：

根据表8我们可以发现，在0.01显著性水平上考生的实际成绩与预测成绩之间存在显著的正相关关系（p<0.01），因此该模型的口语评估效果较好，指标体系具有良好的预测价值。

5.结论与展望

本研究以口语复杂度为切入点，重点考察了口语复杂度的各项测量指标与口语水平之间的相关关系以及这些测量指标对口语成绩的解释力。通过实证研究我们可以发现：（1）在口语复杂度的各项评价指标中，Guiraud指标、丙级词使用比率、单元词语数量、内容复杂度、超纲词使用比率等指标与口语成绩之间存在显著的正相关关系，每50词AS单位、甲级词使用比率与口语成绩之间存在显著的负相关关系;（2）在口语复杂度的各指标中，Guiraud指标、丙级词使用比率以及单元词语数量能够解释口语成绩65.8%的变异。

以上的研究结果对汉语作为第二语言的口语教学具有一定的启示：在教学过程中可以通过提高词汇使用的多样性、增加中高级词汇使用频率以及进行长句训练等途径来提升学生的口语复杂度，从而能够提高他们的口语表达质量，并帮助学生在进行更高需求的表达时能够更加自如。

此外，对于本研究的结论还有一点需要说明：虽然在回归模型的验证中考生实际成绩与预测成绩之间存在显著的正相关关系，但我们也仅是证明了口语复杂度是解释口语成绩的一个重要维度，我们并不排斥将其他维度（准确度、流利度等）纳入到口语水平的评价中去，相反我们希望在之后的研究中，可以验证其他维度在口语评价中的重要性，以便提取能够全面反映口语水平的若干理想指标，从而形成一套完整、有效的口语评价指标体系，为汉语作为第二语言的口语教学与研究提供可靠的依据。

当然本研究也存在一定局限性：第一，句法复杂度的测量指标选取得不够全面，我们仅选择了部分频数指标，而没有涉及比率指标;第二，本研究仅选择了韩国汉语学习者作为被试，研究结论在推广时会受到一定的限制，因此在接下来的研究中，我们会把不同母语背景的被试纳入到我们的考察范围内，以期研究结果具有更高的概化价值。

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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.