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　　1. Please find out the collocations of “arouse”？
　　语料库语言学鼓起于上世纪六十年月，它在英国和美国鼓起并发达成长。跟着电脑技能以及网络技能遍及运用于科学研究、出书及解说等规模，语料库语言学家们利用电脑来快速、准确的泛起以及提取大量真实的语料成为了大概。通过这些泛起以及提取事情，他们足以展现词汇在利用以及词汇意义方面的语言倾向纪律以及其所承载的成果性、文化性意识。何安平（2010）认为语料库语言学就是把语言当作是一种社会行为以及一种行为模式。McEnery （2012：135） 则认为固然语料库语言学在成长的进程中，有着遍及的争议，可是它作为一种有用的资源的职位无可厚非，语料库已经成为语言学的一种通例研究手段。语料库语言学应该被认定为一种新的研究要领的名称，而不是一个新兴的学科，因为它只是利用语料库去研究语言的某个方面。诚然，通过把语料库和语言学相团结，我们能通过一个全新的视角或依附一种新的理论来促进研究：通过语料库所泛起的语言实料，我们能更正许多现有的针对语言学及二语习得所做出的结论。通过基于语料库的实证研究，也同样会推进语料库语言学的理论化及系统化的历程。
　　2. What kind of words comes up before “arouse”？
　　浩瀚海表里的学者针对词汇学及词汇解说做了大量的研究。韩礼德（2009）在《词汇学简论》一文中谈到，词汇学的理论和实践重大成长有赖于数据处理惩罚的新技能和以文本为基本的研究。其焦点资源是计较机和语料库。本文试图团结今朝发达成长的语料库语言学摸索词汇解说的新途径，以此来拓宽视野和思路，提高英语词汇解说效率，更好地处事于英语解说。
　　大学英语词汇解说是遍及应用语料库的规模之一。Sinclair（2004）认为语料库除了为英语词汇解说提供大量的真实语料外，还为从定量及定性方面阐明词汇解说提供了实践基本。首先，语料库研究发明，在自然语言的口语勾当中所利用的很多领域同样可用于书面语描写，反之则否则，因而语言研究该当更多地注重口语，而不是将书面语的模式强加于口语。第二，语料库研究表白，语法与词汇在实现意义时是交叉一起的，必需整合描写才气起到表词达意的浸染。意义的根基单元是由多个单词组成的语块（chucks），语法例饰演着渲染意义、组称身分和构筑意群的脚色。语料库语言学对语言学研究的理论孝敬进一步展现了语法和词汇的辩证干系。Sinclair以语料库为基本提出了从语法和词汇相团结的要领来描写英语的概念。这种概念推翻了传统的将语法和词汇分隔解说的方法，为基于语料库的语言解说开发了一条新路。在传统的英语解说中，语法和词汇一直被认为是语言的两个根基领域，而语法的职位远远高出词汇：前者是根基框架，后者仅是填充物，而语言的意义则来自于由语法先搭好的架构然后再按语礼貌则填入切合必然词性的词（何安平，2009：53）。Sinclair（2004：165 -169）认为这种“slot-and-fill”的模式没能充实展现语言的本质， 这种过于简朴的意义构建模式是“前计较机时代”不足充实和完善的语言调查手段的范围所致。可以或许嵌入语法框架内的词并非只要求词性沟通，某种语法意义的实施也不是单单依靠句法形式。词汇和语法同等重要，甚至要优先以词汇作为出发点来构建语言模式。在传统英语解说中，单词一直被认为是语言最小的表意单元。可是词汇语法理论却认为构建语言意义的最根基单元不是单词，而是语块。Sinclair和Renouf在大量的语料库研究基本上提出了词汇纲要的思路和设想：英语解说的重点应放在语言中最常见的词形、词形的焦点用法模式（patterns of usages）以及它们的典范组合（combinations）上。Sinclair的词汇语法理论将短语从词汇学研究的边沿带回到焦点职位，为基于语料库的词汇解说提供了坚硬的理论基本。
　　在大学英语词汇解说勾当中，隧道真实的语言输入和输出起着要害性的浸染。然而，作为西席与学生打仗最多的语料来历，教科书却不能提供足量的真实语料。老师们在讲授词汇的用法及特性时，往往苦于没有足够的语言实例让学生更深入的相识词汇的搭配、语义韵及类联接方面的常识。学生在举办自主进修时，也往往因为教科书上例句过少，而本身收集例句难度较大而影响词汇自主进修的效率。一些大型的在线语料库（如BNC、COCA等）的降生使这些问题迎刃而解。下面将以全新版大学英语综合教程（2）（吴晓真等，2013）的单词为例表明如何操作美国今世英语语料库（COCA）设计词汇用法解说。
　　三、基于语料库的词汇解说实例
　　 　一、引言
　　3. What kind of words comes up after “arouse”？
　　二、基于语料库的英语词汇解说
　　传统的用法搭配解说一般是由老师讲授词汇的用法特点并配以相关例句来传授学生这些搭配的详细利用。而基于COCA的用法搭配解说则可以辅佐学生实现“调查-接头-再调查-结论”这样的数据加任务驱动下的进修。以arouse为例，老师可以设计这样的任务：