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构式语法研究中R语言的量化与分析
内容提要
1. R语言及其在语言学中的应用
· R语言简介：了解R语言作为开源统计分析工具的优势，特别是其强大的数据处理、可视化和建模能力。
· 相关R包介绍：重点介绍用于多重对应分析（Multiple Correspondence Analysis, MCA）和邻近聚类分析（Hierarchical Clustering on Principal Components, HCPC）的相关R包，如FactoMineR和cluster.
2. 多重对应分析模型（MCA）
· 原理讲解：深入解析多重对应分析的工作原理，解释它如何帮助识别变量之间的关系模式，尤其适用于分类数据。
· 案例演示：通过实际构式语料库的数据，展示如何使用MCA来揭示不同时间段内构式用语的变化趋势，以及这些变化背后的社会文化因素。
· 结果解读：指导参与者如何解读MCA生成的图表和数值输出，理解各变量之间的关联强度及方向。
3. 邻近聚类分析模型（HCPC）
· 方法论介绍：详细说明邻近聚类分析的过程，包括主成分分析（PCA）降维、距离矩阵计算以及层次聚类树的构建。
· 应用场景：结合构式语料，演示HCPC如何用于识别和分组具有相似特征的语言单位，从而探索共时变体的分布规律。
· 动态分析：利用HCPC模型进行历时比较，观察特定构式随时间的发展轨迹，探讨可能的影响因素。
4. 互动环节
· Q&A：设置专门的时间段供听众提问，解答关于R语言操作、数据分析方法的具体疑问。
· 实践练习：鼓励参与者自带笔记本电脑，在讲师指导下尝试使用MCA和HCPC对提供的样本数据集进行分析，增强动手能力和理解深度。
温馨提示
本次讲座适合对构式语法感兴趣的语言学学者、研究生、本科生，以及所有希望提升其语言数据分析技能的人士。
建议参与者提前准备好带有R/RStudio安装的笔记本电脑，以便于跟随讲师操作实践。
【特别声明】版权归原作者或平台所有，本公众号文章出于传递信息之目的，并没有任何商业目的。本公号尊重知识产权，如无意中侵犯了您的权益，请及时联系后台，本公号将及时删除。
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