基于語料庫的語篇回溯范疇實證研究

陳 虹

（安徽財經(jīng)大學(xué) 文學(xué)院英語系）

一、引言

廣義來講，每個語篇都建立在回溯的基礎(chǔ)上，因為閱讀是不斷積累信息的過程，沒有前面的信息很難理解當(dāng)前的內(nèi)容。俄羅斯學(xué)者И.Р.Гальперин（1981：106）語篇范疇理論中的回溯（ретроспекция）是一種特別的現(xiàn)象，它屬于語法范疇，故意把讀者的注意力引導(dǎo)至上文，使讀者關(guān)注先前敘述的事實內(nèi)容信息，并同時能夠把先前的內(nèi)容和當(dāng)前的內(nèi)容統(tǒng)攝為一體。因此，回溯范疇是作者構(gòu)建語篇結(jié)構(gòu)、表現(xiàn)主題思想的重要手段和方法，對它的研究有助于更好的理解語篇形式和內(nèi)容上的關(guān)聯(lián)，具有重要的語言學(xué)意義。

二、回溯范疇的先行研究情況

目前，國內(nèi)外學(xué)者對語言學(xué)中回溯范疇的研究主要集中在兩個方面。一是對其理論的探討，包括回溯的判定、基本特征、表現(xiàn)形式、作用和功能等；另一個是在對文學(xué)作品的時間范疇進(jìn)行研究時，把它作為一種文學(xué)時間的延展方式。

回溯范疇在理論方面的研究至今沒有超出И.Р.Гальперин的思想框架，眾多學(xué)者都是以Гальперин回溯范疇理論為中心來進(jìn)行研究。Гальперин（1981：105）認(rèn)為，回溯由事實內(nèi)容信息引起，其基本特征是時間發(fā)生前移，引導(dǎo)讀者回顧過去。А.Ф.Папина（2002：169）在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步認(rèn)為，只要時間往回推就構(gòu)成回溯。但Е.Е.Анисимова（2003：36）認(rèn)為，Папина的觀點把回溯泛化了，只有在時間回推的過程中出現(xiàn)跳躍才出現(xiàn)回溯。我國學(xué)者史鐵強(qiáng)和安利（2008：45-46）比較傾向于Анисимова的觀點，他們認(rèn)為，在語篇敘事中通常會有一個主線推動情節(jié)發(fā)展，但語篇并不總是呈現(xiàn)為線性，敘事中作者會插入議論或描寫，正敘中有時也會加入倒敘，因此語篇中存在著很多方法能讓主線推進(jìn)出現(xiàn)暫停，讓敘事放緩，這種連續(xù)時空背景下的時間跳躍才是回溯產(chǎn)生的前提。關(guān)于回溯在語篇中的基本形式，學(xué)者們幾乎都贊同Гальперин（1981：106）基于語用目的不同而進(jìn)行的三類型劃分方法：第一，恢復(fù)讀者或受話人頭腦中對此前已存信息的記憶，或傳達(dá)對理解語篇后續(xù)發(fā)展所必需的部分新信息；第二，使讀者或受話人能夠在新條件下或新的上下文中重新審視已存信息，并把回溯前后的信息加以對照；第三，體現(xiàn)那些與觀念內(nèi)容信息間接有關(guān)的語篇個別部分。郭明（2012：265）在論著中曾提出過自己的三類型劃分：第一，“恢復(fù)讀者頭腦中已知信息或者表述針對過去的、新的、但對于理解下文必需的信息”；第二，“在新的條件下、在其他語境中，結(jié)合已知內(nèi)容對這些信息進(jìn)行想象、推理”；第三，“對概念內(nèi)容信息間接相關(guān)的語篇片段進(jìn)行整合”。把這個三類型劃分和Гальперин的三類型劃分相互對比，基本一脈相承，沒有很大區(qū)別。

回溯范疇由于與時間概念密切相關(guān)，因此也被置于文學(xué)時間的領(lǐng)域內(nèi)進(jìn)行研究。在文學(xué)作品的客觀時間模式下，說話人可以自由地對已知事實進(jìn)行思考或回憶，即，存在著回溯式的時間延伸?；厮菔降臅r間延伸在文學(xué)作品中可以表現(xiàn)為作者運用倒敘或插敘的手法把敘述時間置換回過去，這是現(xiàn)實主義文學(xué)常用的推進(jìn)情節(jié)的表現(xiàn)方式（車琳，2013：81-82）。它也可以表現(xiàn)為在機(jī)械時間坐標(biāo)軸上的某一個準(zhǔn)確位置，即依靠文學(xué)作品中人物的理智和主觀控制來回憶往事，這時的回溯往往表現(xiàn)為一個意識清晰、思維明確的作品人物有意識和目的的在記憶深處搜索一個確定事件，因此這種回溯具有時間上的客觀性和精確性，但卻不能體現(xiàn)心理時間的滲透和綿延（郭明，2012：107-113）。回溯式的時間延伸還可以構(gòu)建文學(xué)作品的另一層時間，即意識流動時間。雖然它同樣主要依靠人物的思想和回憶來完成，但它是人物內(nèi)心心靈時間的延展，是作品中的人物受到外界人或物的刺激后，在不經(jīng)意間慢慢激活的、沉睡于無意識之中的記憶。這種回溯的時間形式可能是破碎、斷裂的，甚至是幻覺、超理性的，它常常被后現(xiàn)代主義的作家用在意識流小說中（盧婧，2005：45-49）。

在回溯范疇的研究中，幾乎全部的學(xué)者都把文學(xué)語體語篇作為研究對象，即使是對回溯理論的探討，所舉證的語例也幾乎都是文學(xué)作品中的，這不能不說是一個缺憾。在各種語體語篇中進(jìn)行研究，才能保證對回溯范疇的研究具有普遍意義。

三、回溯范疇的描述性分析

現(xiàn)在世界范圍內(nèi)已建成的絕大部分語料庫遵循的都是詞匯主義思想，這些語料庫對能轉(zhuǎn)化為詞層面的研究十分合適（陳虹，2012：39-40）。但當(dāng)研究上升到更高層次，如語篇層面時，這些已有的語料庫就可能不再適用，這時可以創(chuàng)建面向自己研究題目的語料庫（謝家成，2003：27）。大量的理論研究和實踐探索表明，依照常規(guī)的建庫原則，采用科學(xué)的建庫方法和程序，可以使自建的小型語料庫也同樣具有代表性（Meyer，2002；Biber，1994）。

遵照創(chuàng)建語料庫的一般原則、方法和步驟，我們建設(shè)了一個總詞次超過17.5 萬、擁有70 篇文本（30 篇文藝語體文本，20 篇政論語體文本和20 篇科技語體文本）、用于研究語篇范疇的小型俄語語料庫。庫中語料大部分來源于20 多個常用俄文網(wǎng)站隨機(jī)下載的公用語篇，少數(shù)語料是從國內(nèi)著名出版社出版的俄語教材和教輔材料中隨機(jī)選用的語篇。小型自建俄語語料庫的全部語料通過手工操作方式進(jìn)行了文本標(biāo)注和面向研究問題的標(biāo)注。

根據(jù)小型自建俄語語料庫的語料，可以對文學(xué)、科技和政論語體各語篇中回溯出現(xiàn)的類型和次數(shù)做出統(tǒng)計。表1是對自建庫中三種語體語篇中各類型回溯出現(xiàn)次數(shù)的匯總。雖然由于語料庫中不同語體語篇的數(shù)量不盡相同而使這個數(shù)據(jù)統(tǒng)計的比較意義不大，但它能讓我們粗略認(rèn)識從語料庫中得到的回溯范疇數(shù)據(jù)的整體情況，并可以感覺到，有些類型的回溯只發(fā)生在特定語體的語篇中，有些類型的回溯在政論和科技語篇中出現(xiàn)的次數(shù)可能會比較少，事實是否如此，還有待于進(jìn)一步驗證。

表1 回溯次數(shù)分布匯總表

為了對整個回溯范疇數(shù)據(jù)的主要特征和全貌進(jìn)行比較全面的了解，可以利用均值和標(biāo)準(zhǔn)差對數(shù)據(jù)進(jìn)行集中趨勢和離中趨勢的分析，利用公式計算出來的均值和標(biāo)準(zhǔn)差的統(tǒng)計結(jié)果詳見表2。

表2 回溯次數(shù)分布的統(tǒng)計分析表

從表2中的統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以知道回溯在三個語體語篇中出現(xiàn)的總體平均次數(shù)為12次，次數(shù)分布標(biāo)準(zhǔn)差為13.47，這說明回溯在語料庫里語篇的次數(shù)分布是離散的。這一結(jié)論從回溯出現(xiàn)的次數(shù)最小值為0，最大為85 也能反映出來。觀察回溯具體表現(xiàn)類型的集中量數(shù)和離中量數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，類型4 回溯是一個在自建語料庫所有語體語篇中平均出現(xiàn)次數(shù)最低、分布最集中的回溯類型。與類型4 正好相反的是類型3，它是自建語料庫中平均出現(xiàn)次數(shù)最多、最分散的一個。類型5 的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差均比類型4 稍高一點，這說明它在自建語料庫語篇中的次數(shù)分布比類型4 多，但也相對更分散。

對表1和表2的數(shù)據(jù)觀察，不僅能夠?qū)厮菡w情況和各類型情況有比較深入的了解，也能夠為進(jìn)行統(tǒng)計分析時變量的選取和假設(shè)的建立提供參考依據(jù)?？梢哉f對主要變量的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析是進(jìn)行假設(shè)檢驗的基礎(chǔ)和必要步驟。

四、回溯范疇的統(tǒng)計分析

要想對回溯在語篇中總體次數(shù)分布的影響因素進(jìn)行分析，或者試圖找到導(dǎo)致類型4 和類型5 次數(shù)分布的原因，就要把回溯作為因變量，選取可能影響它的因素作為自變量，使用計量模型進(jìn)行假設(shè)檢驗。

1 假設(shè)和變量的選取

與其他語篇范疇一樣，至今學(xué)界都極少有對回溯進(jìn)行實證分析的研究，也就無法找到相關(guān)經(jīng)驗用來借鑒，究竟有哪些因素會對回溯的次數(shù)分布產(chǎn)生影響，是個值得探索的問題。語篇元標(biāo)注是語篇外部特征的體現(xiàn)，我們可以嘗試把自建語料庫元標(biāo)注系統(tǒng)中能夠使用的標(biāo)注項都設(shè)定為回溯次數(shù)分布的影響因素?；厮莘懂牻?jīng)常會被研究者與前瞻范疇聯(lián)系在一起，這兩個范疇之間大約存在著一定的影響關(guān)系。我們在以往的研究中發(fā)現(xiàn)語義獨立片段范疇與回溯有非常顯著的正相關(guān)關(guān)系，也就是說，語義獨立片段也可能是影響回溯在語篇中次數(shù)分布的因素之一。有鑒于此，我們對回溯在語篇中總體次數(shù)分布影響因素的研究，可以通過驗證如下三個假設(shè)來完成：假設(shè)一，回溯在語篇中的次數(shù)分布與語篇的功能范圍有關(guān)，即語篇的語體特征會影響回溯的次數(shù)分布；假設(shè)二，回溯在語篇中的次數(shù)分布與前瞻及語義獨立片段的次數(shù)分布相關(guān)，即回溯范疇與前瞻范疇、語義獨立片段范疇具有相關(guān)性；假設(shè)三，在任意語體語篇中，語篇字?jǐn)?shù)越多，出現(xiàn)回溯的次數(shù)也會越多，即在回溯出現(xiàn)次數(shù)的影響因素中，篇幅長短因素比功能語體的因素作用更大。

還可以嘗試針對特定類型的回溯在語篇中分布次數(shù)的影響因素進(jìn)行分析。在觀察表2中各類型回溯的數(shù)據(jù)時我們發(fā)現(xiàn)，在回溯的所有具體類型中類型3 離中趨勢最大，集中趨勢也最大，即這種類型的回溯很集中的分散在某些個別語篇中，因此很值得詳細(xì)研究一下它分布特征的影響因素。這樣可以選取回溯的類型3 和類型2與類型1 進(jìn)行具體個案對照研究，探討它們各自分布特征的影響因素，這將有助于了解回溯各類型間分布特征影響因素的異同。

根據(jù)三個假設(shè)可以把前面提到的七個因素設(shè)為自變量，即功能范圍、語篇來源、語篇字?jǐn)?shù)、作者性別、語篇發(fā)表時間、語義獨立片段出現(xiàn)的次數(shù)以及前瞻出現(xiàn)的次數(shù)。本研究中所有變量的定義和初步統(tǒng)計情況可見表3。

表3 回溯次數(shù)分布因素研究的變量描述

需要說明的是，在用STATA10.0 版本統(tǒng)計軟件在計算機(jī)上進(jìn)行計算之前，需要把每個稱名型變量都轉(zhuǎn)換為虛擬變量。我們把時期自變量進(jìn)行了簡單劃分：1830-1922年為沙皇時期，1923-1991年為蘇聯(lián)時期，1992-2015年為俄羅斯時期②。

2 計量方法

回溯次數(shù)分布的影響因素分析可以使用廣義的線性回歸模型，并用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計。設(shè)符號HS 是模型中的因變量，表示回溯在語篇中出現(xiàn)的次數(shù)。把影響回溯在語篇中出現(xiàn)次數(shù)的因素設(shè)為X，作為模型中的自變量，根據(jù)廣義的線性回歸模型可以得到本項研究所需要的基本模型：

由于影響回溯次數(shù)分布的因素有七個，可以把它們分別代入基本模型，得到本研究所需要的拓展模型：

基本模型和拓展模型同時也可以作為回溯具體類型次數(shù)分布影響因素分析的基本模式和拓展模型。當(dāng)基本模型作為回溯具體類型次數(shù)分布影響因素分析的基本模式時，模型左邊的因變量HS 不再表示總回溯次數(shù)分布，而是表示類型1、類型2或類型3 在語篇中的次數(shù)分布，模型右邊的因變量X，表示影響某類型回溯次數(shù)分布的影響因素。當(dāng)拓展模型作為回溯具體類型次數(shù)分布影響因素分析的拓展模式時，模型右邊各項中的，……仍然分別表示各影響因素的系數(shù)，只是這里的影響因素是指影響某類型回溯次數(shù)分布的因素。把拓展模型和所有原始數(shù)據(jù)輸入10.0版本的STATA 軟件后，利用計算機(jī)運算可以得到相應(yīng)結(jié)果。

3 實證結(jié)果

總回溯次數(shù)分布影響因素的廣義線性回歸模型的計量結(jié)果如表2所示。樣本觀測值為70，說明自建語料庫中全部三個語體的70 個語篇都參加了運算，樣本是完全的。判定系數(shù)的值是0.686 0，說明建立的模型與樣本數(shù)據(jù)之間的擬合程度比較好。

表4 總回溯次數(shù)分布影響因素的計量回歸結(jié)果

根據(jù)前面設(shè)立的假設(shè)一，我們需要關(guān)注表4中的功能范圍變量。在功能范圍變量中，文學(xué)語體是對照組，政論語體與科技語體的系數(shù)值均為正，說明因變量與自變量之間正相關(guān)，即在總篇數(shù)固定、其他因素都不變的情況下，政論或/和科技語體的語篇越多，總的回溯次數(shù)也會越多，也就是說，在其他條件一致的情況下，文學(xué)語體語篇中的回溯次數(shù)比較少，政論和科技語體語篇中回溯出現(xiàn)的次數(shù)會比較多。觀察它們對應(yīng)的P 值可以發(fā)現(xiàn)，只有政論語體與因變量之間的正向相關(guān)系在10%、甚至是5%的顯著水平上顯著；而科技語體與總回溯次數(shù)的分布正向影響關(guān)系是不顯著的。因此，我們可以得出結(jié)論，在其他條件不變、只有功能范圍發(fā)生變化的情況下，總回溯的次數(shù)分布可能會因語篇三種語體配置的不同而不同，其中可以確定的是，在5%的顯著水平上政論語體語篇的篇數(shù)越多，總回溯的次數(shù)也將越多。

為驗證假設(shè)二，需要在表4中分別查看語義獨立片段和前瞻兩個自變量的情況。語義獨立片段的系數(shù)值和P 值結(jié)果表明，它對總回溯次數(shù)分布的影響雖為正向但并不顯著。前瞻變量的系數(shù)值和P 值結(jié)果說明，前瞻對總回溯次數(shù)的影響是正向的，而且是極度顯著的。也就是說，在其他條件不變的情況下，語義獨立片段出現(xiàn)次數(shù)的多少，對回溯出現(xiàn)次數(shù)沒有多大影響；但前瞻出現(xiàn)次數(shù)的多少會極大影響回溯出現(xiàn)次數(shù)的多少，前瞻越多，回溯也會越多。

表4中的語篇字?jǐn)?shù)變量結(jié)果表明，語篇字?jǐn)?shù)與回溯次數(shù)分布呈正向影響關(guān)系，而且在5%的顯著水平上顯著。也就是說，在其他影響因素不變的條件下，在5%的顯著水平上語篇的篇幅越長，回溯出現(xiàn)的次數(shù)也會越多。

回溯類型1（回憶性的回溯）次數(shù)分布影響因素的廣義線性回歸模型的計量結(jié)果如表5所示。樣本觀測值70，等于全部自建語料庫的文本量；值為0.685 1，擬合度很好。

表5 回溯類型1（回憶性的回溯）的影響因素計量回歸結(jié)果

首先需要觀察表5中P 值小于0.1 的自變量，這樣就可以先確定對類型1 次數(shù)分布有顯著影響的因素。功能范圍中P 值小于0.1 的是科技語體，且系數(shù)值為負(fù)，這說明在控制其他因素的條件下，科技語體的語篇越多，回憶性回溯出現(xiàn)的次數(shù)會越少，這一結(jié)論不僅在10%的顯著水平上顯著，甚至在1%的顯著水平上顯著。自變量前瞻的P 值是0.000 0，系數(shù)值為正，這說明在其他條件一定的情況下，前瞻出現(xiàn)的次數(shù)越多，回憶性回溯出現(xiàn)的次數(shù)也會越多，它也在1%的顯著水平上顯著。自變量語義獨立片段的P 值表明，控制住其他變量時，語義獨立片段出現(xiàn)的次數(shù)越多，回憶性回溯出現(xiàn)的次數(shù)也會越多。從表5中還可以觀察到在時期變量中蘇聯(lián)時期的P 值也小于0.1，為0.056 0，系數(shù)值為正，這個結(jié)果說明在其他條件不變的情況下，發(fā)表時間屬于蘇聯(lián)時期的語篇數(shù)量越多，回憶性回溯出現(xiàn)的次數(shù)也會越多。

回溯類型2（引述性的回溯）次數(shù)分布影響因素的廣義線性回歸模型的計量結(jié)果如表6所示。樣本觀測值數(shù)量70，值0.316 4，稍低，但“在社會科學(xué)中，回歸方程中的過低是很正常的”，“一個看似很低的值并不意味著OLS 回歸方程沒有用”（伍德里奇，2010：38-39）。

表6 回溯類型2（引述性的回溯）的影響因素計量回歸結(jié)果

首先在表6中觀察P 值小于0.1 的自變量，即先選定在10%的顯著水平上對引述性回溯的次數(shù)分布有顯著影響的因素。這樣的自變量有四個：功能范圍中的政論語體和科技語體、語篇字?jǐn)?shù)以及語義獨立片段。政論語體的P 值和系數(shù)值說明它甚至是在1%的顯著水平上對類型2 回溯有正向的影響關(guān)系?？萍颊Z體的P 值為0.090 0，系數(shù)值為正，說明它在10%的顯著水平上對類型2 回溯有正向影響關(guān)系。語篇字?jǐn)?shù)的P 值和系數(shù)值結(jié)果表明，語篇字?jǐn)?shù)與類型2 回溯在接近5%的顯著水平上具有正相關(guān)關(guān)系，即在其他條件不變的情況下，語篇篇幅越長，引述性回溯出現(xiàn)的次數(shù)就會越多。語義獨立片段變量的P 值為0.068 0，系數(shù)值為負(fù)，說明它與類型2 回溯在10%的顯著水平上具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，也就是說，在其他因素不變的條件下，語義獨立片段越多，引述性回溯出現(xiàn)的次數(shù)反而會越少。我們還比較關(guān)注前瞻變量，它的系數(shù)值為正，但P 值為0.532 0，遠(yuǎn)大于0.1，即它雖然與引述性回溯有正向影響關(guān)系，但這種關(guān)系并不顯著。回溯類型3（介紹性的回溯）次數(shù)分布影響因素的廣義線性回歸模型的計量結(jié)果如表4和5 所示。值為0.483 5，擬合優(yōu)度一般，樣本觀測值數(shù)量為70。

表7 回溯類型3（介紹性回溯）的影響因素計量回歸結(jié)果

同樣可以先在表7中觀察P 值小于0.1 的自變量，即先選定在10%的顯著水平上對介紹性回溯的次數(shù)分布有顯著影響的因素。在表7中P 值小于0.1 的自變量有四個，分別為政論語體、科技語體、語篇字?jǐn)?shù)以及前瞻。數(shù)據(jù)結(jié)果表明，政論語體在1%的顯著水平對類型3 回溯有正向影響關(guān)系，科技語體與類型3 回溯的次數(shù)分布在5%的顯著水平上存在正相關(guān)關(guān)系，語篇字?jǐn)?shù)在1%的顯著水平上對類型3 回溯有正向影響關(guān)系，前瞻與類型3 回溯的次數(shù)分布在1%的顯著水平上具有正相關(guān)關(guān)系。

五、結(jié)論

通過對計量結(jié)果的解讀和分析可以知道假設(shè)驗證的結(jié)果。第一，在其他影響因素不變的條件下，政論語體的語篇數(shù)量越多，回溯出現(xiàn)的次數(shù)也將越多，也就是說，功能范圍中的政論語體會影響回溯的次數(shù)分布，假設(shè)一成立；第二，在控制其他影響因素的條件下，前瞻出現(xiàn)的次數(shù)越多，回溯出現(xiàn)的次數(shù)也會越多，前瞻是影響回溯次數(shù)分布的重要因素之一，但語義獨立片段卻不是影響回溯次數(shù)出現(xiàn)的主要因素，它雖對回溯次數(shù)分布有正向的影響，但這種影響不顯著，因此，假設(shè)二部分正確；第三，在其他條件一定的情況下，語篇的字?jǐn)?shù)越多，回溯出現(xiàn)的次數(shù)也會越多，假設(shè)三成立。

通過表4可以分析出回溯范疇整體上在語篇中次數(shù)分布的顯著影響因素情況，通過表5，6 和7 可以分別厘清回憶性回溯、引述性回溯以及介紹性回溯次數(shù)分布的顯著影響因素。觀察比較這些顯著影響因素可以發(fā)現(xiàn)它們中有的是全部因變量的正向影響因素，如語篇字?jǐn)?shù)；有的在各個自變量中不相同，如語義獨立片段變量不是回溯總次數(shù)分布的顯著影響因素，但它與回憶性回溯次數(shù)分布有顯著的正向影響關(guān)系，與引述性回溯次數(shù)分布有顯著的負(fù)向影響關(guān)系，與介紹性回溯的次數(shù)分布沒有顯著的影響關(guān)系。不同類型的回溯在次數(shù)分布特征上一定存在著與總體情況相一致的顯著影響因素，但也會有自己獨特的顯著影響因素，即總體情況的顯著影響因素與各類型的顯著影響因素有同也有異。

利用語料庫和計量軟件對語篇層面上的特征范疇進(jìn)行實證分析是一次有意義的嘗試，它是語言學(xué)作為社會科學(xué)向理性的自然科學(xué)靠近的結(jié)果之一。語言是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，語篇更是一個開放的體系。語言研究已經(jīng)很好的與哲學(xué)、心理學(xué)、社會學(xué)、人類學(xué)、教育學(xué)甚至經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科交叉融合，語篇的研究也可以從不同學(xué)科和角度切入，計量語篇研究也許有助于拓展人們對語篇研究的傳統(tǒng)認(rèn)知。

注釋：

①結(jié)合Гальперин和我國學(xué)者史鐵強(qiáng)和安利對回溯表現(xiàn)形式的類型劃分，小型自建俄語語料庫把回溯劃分為六種類型，分別為類型1：回憶性的回溯；類型2：引述的話語或思想；類型3：介紹性的回溯；類型4：推斷、揣測性的回溯；類型5：非現(xiàn)實性的回溯；類型6：關(guān)鍵性事物引起的回溯。

②時期劃分的依據(jù)是蘇聯(lián)成立和解體的時間，蘇聯(lián)于1922年12月30日正式成立，1991年12月26日正式解體，以這兩個時間點作為粗略劃分俄羅斯歷史分期的界限。

③FS，ST，NC，SEX 和DP 分別表示功能范圍、語篇來源、語篇字?jǐn)?shù)、語篇作者性別和語篇發(fā)表時間，是根據(jù)自建語料庫的元標(biāo)注系統(tǒng)確定的。QZ 和YY 分別表示前瞻和語義獨立片段，是根據(jù)自建語料庫的文本標(biāo)注符號確定的。