基于CiteSpace的國(guó)內(nèi)句法復(fù)雜度研究可視化分析

【摘要】本文使用CiteSpace對(duì)收錄于中國(guó)知網(wǎng)核心期刊與CSSCI期刊的句法復(fù)雜度論文進(jìn)行可視化分析，發(fā)現(xiàn)自有論文發(fā)表以來，句法復(fù)雜度研究受關(guān)注程度一般，核心與C刊中論文發(fā)表數(shù)量不到百篇、且正處于從年度發(fā)文量最高峰下降后的恢復(fù)期；論文作者之間與所屬機(jī)構(gòu)之間均有一定的合作關(guān)系；研究熱點(diǎn)主要是二語(yǔ)/外語(yǔ)寫作中的句法復(fù)雜度問題及其影響因素；研究前沿曾有向?qū)ｉT領(lǐng)域?qū)懽骱涂v向的句法復(fù)雜度研究轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。

【關(guān)鍵詞】 CiteSpace；句法復(fù)雜度；中國(guó)知網(wǎng)；可視化分析

【中圖分類號(hào)】H0 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】2096-8264（2024）43-0121-04

【DOI】10.20024/j.cnki.CN42-1911/I.2024.43.032

一、引言

在語(yǔ)言學(xué)領(lǐng)域中，句法復(fù)雜度概念用來揭示語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的豐富性和多樣性，對(duì)于理解和解析人類思維過程、認(rèn)知能力和語(yǔ)言發(fā)展等有著不可忽視的重要性。從語(yǔ)言發(fā)展的角度來看，句法復(fù)雜度研究可以揭示語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的內(nèi)在規(guī)律性，為語(yǔ)言習(xí)得和語(yǔ)言障礙研究提供重要參考。句法復(fù)雜度作為語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)，有助于深入理解語(yǔ)言習(xí)得的機(jī)制、更好地了解語(yǔ)言發(fā)展的規(guī)律，為語(yǔ)言教育提供科學(xué)依據(jù)[1]。句法復(fù)雜度研究也可以為語(yǔ)言障礙的診斷和干預(yù)提供科學(xué)依據(jù)；比如，通過分析句法復(fù)雜度在口吃患者中的表現(xiàn)，可以幫助研究人員更準(zhǔn)確地診斷和干預(yù)這些語(yǔ)言障礙，有助于提高語(yǔ)言障礙患者的康復(fù)率和生活質(zhì)量[2]。

國(guó)外語(yǔ)言學(xué)界對(duì)句法復(fù)雜度的關(guān)注始于20世紀(jì)六七十年代，起源可以追溯到早期的結(jié)構(gòu)主義語(yǔ)言學(xué)和生成語(yǔ)法學(xué)派。結(jié)構(gòu)主義語(yǔ)言學(xué)強(qiáng)調(diào)語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的內(nèi)在規(guī)律和形式，通過分析語(yǔ)言中的句法結(jié)構(gòu)和規(guī)則來揭示語(yǔ)言系統(tǒng)的普遍性和規(guī)律性。[3]生成語(yǔ)法學(xué)派則更加關(guān)注語(yǔ)言生成的過程，提出了一系列關(guān)于句法結(jié)構(gòu)生成和解釋的理論模型，為后來的句法復(fù)雜度研究奠定了基礎(chǔ)。[4]

從研究范式來看，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于句法復(fù)雜度的定義和測(cè)量方法有著不同的視角。傳統(tǒng)上，復(fù)雜度經(jīng)常通過句子長(zhǎng)度、句法深度、從句嵌套結(jié)構(gòu)、結(jié)構(gòu)類型的復(fù)雜化與多樣化等因素來量化[5]。然而，現(xiàn)代研究更傾向于結(jié)合語(yǔ)法結(jié)構(gòu)的多樣性、靈活性以及非線性特征來進(jìn)行評(píng)估[6]。隨著神經(jīng)科學(xué)和心理科學(xué)的發(fā)展，句法復(fù)雜度的研究已逐漸成為跨學(xué)科研究的熱點(diǎn)，它不僅影響著閱讀理解的速度與效率[7]，也與認(rèn)知發(fā)展等領(lǐng)域緊密相連[8]。另外，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，計(jì)算語(yǔ)言學(xué)的出現(xiàn)也為句法分析和句法復(fù)雜度評(píng)估提供了新的方法和工具，使研究者能夠更加客觀地分析語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的復(fù)雜度。這種多學(xué)科的交叉融合，提升了句法復(fù)雜度研究的水平，進(jìn)而更全面深入地探究語(yǔ)言習(xí)得和語(yǔ)言障礙的問題。

國(guó)內(nèi)對(duì)句法復(fù)雜度的關(guān)注遠(yuǎn)遲于外國(guó)學(xué)界，但也獲得了一些成果。由中國(guó)知網(wǎng)得知，國(guó)內(nèi)涉及句法復(fù)雜度主題的研究論文最早發(fā)表于2006年。那么時(shí)至今日，國(guó)內(nèi)關(guān)于句法復(fù)雜度的研究成果，其大致情況、研究熱點(diǎn)與研究前沿又是什么？基于中國(guó)知網(wǎng)核心期刊和CSSCI期刊收錄的論文數(shù)據(jù)，本文將通過CiteSpace可視化分析，對(duì)以上幾個(gè)方面進(jìn)行簡(jiǎn)單地回顧與梳理，以便為該領(lǐng)域的后續(xù)研究提供一些建議與參考。

二、數(shù)據(jù)收集與研究方法

本文數(shù)據(jù)在中國(guó)知網(wǎng)的檢索過程具體如下：由舊版網(wǎng)址進(jìn)入，選擇期刊檢索，點(diǎn)擊“高級(jí)檢索”進(jìn)入檢索頁(yè)，以“句法復(fù)雜度”為檢索詞、檢索條件選擇“主題并且篇關(guān)摘”，不限定文獻(xiàn)發(fā)表時(shí)間（數(shù)據(jù)采集時(shí)間為2024年3月29日）。為保證研究論文的水準(zhǔn)，文獻(xiàn)來源選擇核心期刊和CSSCI期刊。剔除無(wú)關(guān)文獻(xiàn)后，最終獲取有效文獻(xiàn)78條。

本研究主要使用CiteSpace（6.3.R1 64-bit）進(jìn)行可視化分析，通過對(duì)所選論文的作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞的分布和聚類挖掘，展現(xiàn)出句法復(fù)雜度研究的現(xiàn)狀、熱點(diǎn)與前沿的動(dòng)態(tài)發(fā)展。CiteSpace主要通過對(duì)文獻(xiàn)的共引分析，利用尋徑網(wǎng)絡(luò)或者最小生成樹算法，對(duì)一定條件下所收集的相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析[9]，最后通過可視化圖表直觀地展現(xiàn)“一個(gè)學(xué)科或知識(shí)域在一定時(shí)期發(fā)展的趨勢(shì)與動(dòng)向，形成若干前沿研究領(lǐng)域的研究歷程”[10]。

三、國(guó)內(nèi)句法復(fù)雜度研究的可視化分析

（一）知網(wǎng)發(fā)文量概況

下面圖1展示了自有關(guān)于句法復(fù)雜度研究的論文收錄于中國(guó)知網(wǎng)以來的核心與C刊論文發(fā)表的數(shù)量及走向。由該圖可知，國(guó)內(nèi)句法復(fù)雜度研究的論文數(shù)量不是很高（共78篇）。由圖1可見，在2006年發(fā)表了第一篇論文之后，經(jīng)歷了一個(gè)長(zhǎng)達(dá)五年的空窗期。隨后，發(fā)文量才于2012年開始緩慢上升，并經(jīng)歷了一個(gè)增長(zhǎng)（并于2022年到達(dá)最高峰）、回落又上升的過程，2024年度發(fā)文量能否超越2022年的最高峰（18篇）尚未可知。大致上，句法復(fù)雜度研究受關(guān)注度呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)。

（二）研究者及其機(jī)構(gòu)

在進(jìn)行研究者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞的CiteSpace可視化分析中，時(shí)間切片默認(rèn)設(shè)置為1，篩選標(biāo)準(zhǔn)選擇g-index （K=25）。因生成的圖譜足夠簡(jiǎn)潔，在圖譜剪裁設(shè)置欄中未勾選任何參數(shù)，選擇軟件默認(rèn)計(jì)算法和圖譜剪裁策略。

通過分析得知，句法復(fù)雜度的研究者節(jié)點(diǎn)數(shù)共116個(gè)，合作關(guān)系連線為92條。如果設(shè)定參數(shù)閾值（by citation）為2，可獲得圖2，展示了其中發(fā)文數(shù)量較高的研究者及其合作關(guān)系。CiteSpace的運(yùn)作邏輯是通過節(jié)點(diǎn)和姓名標(biāo)簽的大小來表示發(fā)文數(shù)量的多少； 節(jié)點(diǎn)與標(biāo)簽越大，發(fā)文數(shù)量越高，反之亦然。經(jīng)過仔細(xì)觀察可看出，節(jié)點(diǎn)與姓名標(biāo)簽最大者為吳繼峰（發(fā)文4篇）。緊接其后的是韓笑、馮麗萍、何蓮珍、胡韌奮、劉黎崗、張會(huì)平和鄭詠滟（均為3篇）。王同順、亓海峰等人發(fā)文數(shù)則均為2篇。另一方面，網(wǎng)絡(luò)圖中連線則表示這些研究者之間的合作關(guān)系。圖2顯示，句法復(fù)雜度研究中，部分研究者們中有比較密切的合作關(guān)系，形成了一定的研究小團(tuán)體，如吳繼峰和胡韌奮等人、韓笑和馮麗萍等人間的合作。

研究者所屬機(jī)構(gòu)方面，CiteSpace的分析結(jié)果顯示，節(jié)點(diǎn)數(shù)為95個(gè)，合作關(guān)系連線61條。把節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽的參數(shù)閾值（by citation）設(shè)定為3，獲得關(guān)系圖譜3。圖3顯示，發(fā)文數(shù)量前十的機(jī)構(gòu)中，上海交通大學(xué)節(jié)點(diǎn)最大，發(fā)文數(shù)量最高（5篇），與其他研究機(jī)構(gòu)有較緊密的合作關(guān)系。節(jié)點(diǎn)小于它的是北京師范大學(xué)漢語(yǔ)文化學(xué)院，發(fā)文數(shù)量為4篇，但連線顯示其與其他機(jī)構(gòu)之間的合作關(guān)系更加密切。中央民族大學(xué)國(guó)際教育學(xué)院、北京外國(guó)語(yǔ)大學(xué)等其他六家研究機(jī)構(gòu)節(jié)點(diǎn)更小，發(fā)文數(shù)量也少，均為3篇。節(jié)點(diǎn)的大小和之間的連線顯示，機(jī)構(gòu)間有較緊密的合作關(guān)系，但尚未形成研究陣地或者研究中心。

（三）研究熱點(diǎn)

CiteSpace可視化分析中，研究熱點(diǎn)的獲取主要通過提取關(guān)鍵詞來實(shí)現(xiàn)[11]127，具體則通過對(duì)某領(lǐng)域相關(guān)論文中的關(guān)鍵詞項(xiàng)進(jìn)行提取、統(tǒng)計(jì)其頻數(shù)、并形成網(wǎng)絡(luò)圖譜，從而確定該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。關(guān)鍵詞來源涵蓋論文的題目、摘要、作者關(guān)鍵詞以及補(bǔ)充關(guān)鍵詞[11]204。

在進(jìn)行句法復(fù)雜度研究關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析時(shí)，CiteSpace的參數(shù)設(shè)置基本相同，其中的節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽參數(shù)閾值選擇“by frequency”（值為2）。最后我們獲得節(jié)點(diǎn)123個(gè)、連線153條，如圖4所示。節(jié)點(diǎn)和標(biāo)簽的字體越大，說明該關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)越高，研究熱度也越高[12]。

由CiteSpace分析可知，句法復(fù)雜度研究中關(guān)鍵詞頻數(shù)在2及以上的共有19個(gè)。其中，二語(yǔ)寫作為9，復(fù)雜度和準(zhǔn)確度均為8，緊隨其后的是英語(yǔ)寫作（5次），流利度和語(yǔ)料庫(kù)各4次，寫作質(zhì)量3次，寫作質(zhì)量、寫作等12個(gè)關(guān)鍵詞頻數(shù)為2。由圖可見，相關(guān)論文中的高頻關(guān)鍵詞均與語(yǔ)言產(chǎn)出有關(guān)，主要圍繞二語(yǔ)寫作、英語(yǔ)寫作、復(fù)雜度、準(zhǔn)確度形成四個(gè)關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)群，體現(xiàn)了句法復(fù)雜度領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，主要是二語(yǔ)或外語(yǔ)寫作中體現(xiàn)出的句法的復(fù)雜度、準(zhǔn)確度。其他的小關(guān)鍵詞節(jié)點(diǎn)群包括元分析、協(xié)同效用等，相關(guān)論文主要試圖解釋呈現(xiàn)不同句法復(fù)雜度的原因。以上關(guān)鍵詞是句法復(fù)雜度研究論文核心內(nèi)容與主題的高度提煉，由這些關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻數(shù)變化可看出句法復(fù)雜度研究的熱點(diǎn)和重要主題之所在[13]。

在已有關(guān)鍵詞及共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行聚類，把聚類欄中的參數(shù)“set the smallest size of a cluster to show”設(shè)定為3，共獲得七個(gè)聚類，如下面圖5所示。該圖再次印證，句法復(fù)雜度研究的熱點(diǎn)是二語(yǔ)/外語(yǔ)寫作或?qū)W習(xí)中所呈現(xiàn)出的句子復(fù)雜度問題以及對(duì)影響句法復(fù)雜度因素的探究。另外，聚類分析也顯示，翻譯活動(dòng)中的目的語(yǔ)文本的句法復(fù)雜度也是研究的熱點(diǎn)。下文簡(jiǎn)單介紹相關(guān)熱點(diǎn)。

1.二語(yǔ)/外語(yǔ)寫作中的句法復(fù)雜度研究。國(guó)內(nèi)句法復(fù)雜度研究多與二語(yǔ)/外語(yǔ)寫作相關(guān)，圖5所示關(guān)鍵詞聚類0號(hào)、1號(hào)和6號(hào)中至少19篇論文是此主題。比如，亓海峰、廖建玲考察了34名漢語(yǔ)學(xué)習(xí)者九周內(nèi)記敘文與議論文的詞匯復(fù)雜度和句法復(fù)雜度的發(fā)展情況，發(fā)現(xiàn)兩種文體呈現(xiàn)出不同的發(fā)展軌跡，其中部分詞匯和句法復(fù)雜度指標(biāo)高于其他指標(biāo)，有顯著的發(fā)展，但準(zhǔn)確度未展現(xiàn)明顯的發(fā)展[14]。周文華通過追蹤4名漢語(yǔ)學(xué)習(xí)者8個(gè)月內(nèi)的120篇周記、考察他們?cè)谠~匯、句法方面的復(fù)雜度與準(zhǔn)確度的發(fā)展，發(fā)現(xiàn)句法方面的發(fā)展慢于詞匯層的發(fā)展[15]。

2.關(guān)于影響句法復(fù)雜度因素的研究。比如，邢加新、羅少茜以英語(yǔ)論文為對(duì)象、運(yùn)用元分析方法討論了任務(wù)復(fù)雜度對(duì)英語(yǔ)書面語(yǔ)產(chǎn)出的詞法與句法復(fù)雜度的影響，結(jié)果顯示，任務(wù)復(fù)雜度對(duì)產(chǎn)出語(yǔ)言的詞法與句法復(fù)雜度的影響均是正面的，而對(duì)其準(zhǔn)確度和流利度的影響則均為負(fù)面的[16]。另外，任務(wù)組織形式、任務(wù)復(fù)雜度、反饋方式等因素均對(duì)二語(yǔ)/外語(yǔ)寫作中的句法復(fù)雜度產(chǎn)生影響。劉兵和尉瀟以65名英語(yǔ)專業(yè)大一學(xué)生為對(duì)象，探討不同任務(wù)組織形式對(duì)在線寫作任務(wù)的準(zhǔn)備和產(chǎn)出的影響；其研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于不同的任務(wù)，學(xué)生在準(zhǔn)備層面體現(xiàn)出時(shí)長(zhǎng)、形式和內(nèi)容上的差異，方差分析進(jìn)一步說明不同任務(wù)形式對(duì)語(yǔ)言產(chǎn)出的流利度沒有明顯影響，但對(duì)句法復(fù)雜度和準(zhǔn)確度的影響明顯，復(fù)雜度和準(zhǔn)確度均大幅上升[17]。張煜杰和蔣景陽(yáng)通過分析180名學(xué)生的三種不同寫作題型的英語(yǔ)作文發(fā)現(xiàn)，高復(fù)雜度的英語(yǔ)寫作任務(wù)有助于提高英語(yǔ)寫作產(chǎn)出的句法復(fù)雜度，但其對(duì)詞匯的復(fù)雜度和準(zhǔn)確度的影響則比較??；另外，復(fù)雜度與準(zhǔn)確度的表現(xiàn)容易受到寫作任務(wù)要求和體裁的影響[18]。白云等人以自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)反饋與范文反饋為例、探究了糾錯(cuò)與非糾錯(cuò)反饋對(duì)大學(xué)生英語(yǔ)作文語(yǔ)言復(fù)雜度的影響，他們發(fā)現(xiàn)，自動(dòng)評(píng)分系統(tǒng)反饋可有效提高詞匯復(fù)雜度但會(huì)降低句法復(fù)雜度，而范文反饋對(duì)作文的詞匯與句法復(fù)雜度均有顯著的提升作用[19]。

3.翻譯活動(dòng)中目的語(yǔ)文本的句法復(fù)雜度研究。比如，趙秋榮、孫培真比較了漢語(yǔ)母語(yǔ)者和英語(yǔ)母語(yǔ)者所做的兩個(gè)《傳習(xí)者》英譯文本，發(fā)現(xiàn)英語(yǔ)母語(yǔ)者的譯入型文本在詞匯上更豐富、句法復(fù)雜度也更高，但準(zhǔn)確度與忠實(shí)度底、易讀性較差；漢語(yǔ)母語(yǔ)者的譯出型文本在詞匯上不夠豐富，句法復(fù)雜度底，但準(zhǔn)確度與忠實(shí)度更高、易讀性更好[20]。朱周曄、王金銓通過自建語(yǔ)料庫(kù)比較了英語(yǔ)學(xué)者在漢譯英時(shí)，源文本的不同文體將影響目標(biāo)文本，具體體現(xiàn)在詞匯豐富程度、句法復(fù)雜度和銜接連貫度上[21]。吳繼峰等人基于兩個(gè)可比語(yǔ)料庫(kù)、使用14項(xiàng)句法復(fù)雜度指標(biāo)比較了翻譯漢語(yǔ)與原創(chuàng)漢語(yǔ)的句法復(fù)雜度，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，翻譯漢語(yǔ)有8個(gè)指標(biāo)顯著高于原創(chuàng)漢語(yǔ)，4個(gè)指標(biāo)則顯著低于原創(chuàng)漢語(yǔ)；8個(gè)指標(biāo)中文本類型和體裁類型有顯著的交互作用，7個(gè)指標(biāo)中翻譯漢語(yǔ)與原創(chuàng)漢語(yǔ)不同體裁的句法復(fù)雜度表現(xiàn)有差異[22]。

（四）研究前沿

在CiteSpace可視化分析中，研究前沿的獲取與討論可通過關(guān)鍵詞突現(xiàn)圖譜和關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜來進(jìn)行。

根據(jù)突現(xiàn)關(guān)鍵詞圖譜（圖6）可以看出，2015—2020年，關(guān)于句法復(fù)雜度的研究較為關(guān)注產(chǎn)出語(yǔ)言的準(zhǔn)確程度、流利程度和復(fù)雜程度，其中準(zhǔn)確度突現(xiàn)程度最高，說明句法復(fù)雜度與句法的準(zhǔn)度密切相關(guān)。同一期間，還有對(duì)造成不同句法復(fù)雜程度原因的元分析。2017—2019年，“學(xué)術(shù)寫作”突現(xiàn)而出，說明研究熱點(diǎn)曾短暫著落在學(xué)術(shù)文章所呈現(xiàn)出的句法復(fù)雜度上。2020—2021年，“文體”成為突現(xiàn)關(guān)鍵詞，說明有研究開始關(guān)注不同文體文章所體現(xiàn)出的句法復(fù)雜度現(xiàn)象；“動(dòng)態(tài)發(fā)展”則說明有研究關(guān)注句法復(fù)雜程度的縱向發(fā)展。2021—2022年，有論文關(guān)注句法復(fù)雜度與寫作質(zhì)量的關(guān)系。

此外，我們也可以從關(guān)鍵詞時(shí)間線圖譜直觀地觀察句法復(fù)雜度研究前沿的演變。從下面圖7可看出，各主要關(guān)鍵詞首次出現(xiàn)的時(shí)間節(jié)點(diǎn)以及與其他關(guān)鍵詞的共現(xiàn)關(guān)系。除突現(xiàn)關(guān)鍵詞圖譜顯示的“二語(yǔ)寫作”“復(fù)雜度”“準(zhǔn)確度”等關(guān)鍵詞外，時(shí)間線圖也展示了其他非突現(xiàn)關(guān)鍵詞，例如，“翻譯質(zhì)量”“譯入”，說明翻譯中的句法復(fù)雜度問題成為了研究的前沿?zé)狳c(diǎn)。

四、結(jié)語(yǔ)與展望

本文使用CiteSpace軟件對(duì)中國(guó)知網(wǎng)收錄的有關(guān)句法復(fù)雜度研究的核心期刊和CSSCI期刊論文進(jìn)行了可視化分析，從多方面展示了國(guó)內(nèi)時(shí)至今日該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、研究熱點(diǎn)以及研究前沿的演化過程，最后發(fā)現(xiàn)，自有論文發(fā)表以來，句法復(fù)雜度的關(guān)注度在2022年經(jīng)過最高峰后，現(xiàn)正處于恢復(fù)階段。僅就核心和C刊論文刊發(fā)數(shù)量上看，該領(lǐng)域受關(guān)注程度一般。其研究熱點(diǎn)主要是二語(yǔ)/外語(yǔ)寫作中的句法復(fù)雜度問題及造成寫作中不同句法復(fù)雜度的因素，熱點(diǎn)也包括翻譯中目的語(yǔ)文本的句法復(fù)雜度問題。研究前沿也曾由一般寫作的句法復(fù)雜度研究轉(zhuǎn)向?qū)W術(shù)等專門領(lǐng)域?qū)懽鞯木浞◤?fù)雜度研究、由橫向研究轉(zhuǎn)向關(guān)注句法復(fù)雜度發(fā)展的縱向研究。

國(guó)內(nèi)句法復(fù)雜度研究在一定程度上揭示了英語(yǔ)、漢語(yǔ)等語(yǔ)言的句法結(jié)構(gòu)的內(nèi)在規(guī)律，但是仍有諸多尚待解決的問題和未充分挖掘的研究領(lǐng)域?？v觀這78篇論文，不難發(fā)現(xiàn)以英語(yǔ)作為研究對(duì)象的論文占大部分，而以漢語(yǔ)為研究對(duì)象的論文占比較少（13篇）；關(guān)注書面語(yǔ)的論文多，研究口語(yǔ)的論文少（7篇）；此外，涉及或進(jìn)行中外語(yǔ)言句法復(fù)雜度對(duì)比研究的論文更少，僅有區(qū)區(qū)3篇。

由此可見，我們可以加大漢語(yǔ)言產(chǎn)出的句法復(fù)雜度研究。增加口語(yǔ)產(chǎn)出的句法復(fù)雜度研究，因?yàn)閺谋倔w論的角度來看，口語(yǔ)是先于書面語(yǔ)的，是語(yǔ)言的根本，口語(yǔ)的復(fù)雜度水平更能反映語(yǔ)言復(fù)雜度問題。增加中外語(yǔ)言對(duì)比的句法復(fù)雜度研究；句法復(fù)雜度是一個(gè)普遍問題，但單一語(yǔ)言情境中體現(xiàn)出的句法復(fù)雜度現(xiàn)象在跨語(yǔ)言情境中多大程度上為真，需要通過研究才能得出結(jié)論。另外，我們可以構(gòu)建更大規(guī)模、更具代表性的語(yǔ)料庫(kù)，以提高研究的普適性和可靠性；探索更多元的句法復(fù)雜度維度，如動(dòng)態(tài)變化、層級(jí)結(jié)構(gòu)等，以更全面反映語(yǔ)言的復(fù)雜動(dòng)態(tài)性；關(guān)注個(gè)體差異，特別是對(duì)特殊群體（如兒童、語(yǔ)言障礙者）的研究，以增進(jìn)對(duì)語(yǔ)言學(xué)習(xí)和認(rèn)知發(fā)展過程的理解。

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作者簡(jiǎn)介：

王艷金，男，漢族，江西信豐人，碩士，浙江傳媒學(xué)院國(guó)際文化傳播學(xué)院講師，研究方向：句法學(xué)。