1 引言

扩意词作为量级副词，能个性化编码语义强度，强化主观情感和认知体验。它们增强语义，向上标记被修饰成分的强度或程度，分为极量词和高量词。扩意词多修饰形容词，能更精确描述被修饰主体的属性程度，对所修饰的形容词进行分级标量，判断语义程度。在人际互动中，扩意词+形容词能标记情感态度或行为动作的强度，实现言语意图。在语篇中，扩意词+形容词帮助理解事物性状的强弱程度，突出话语意义，增强互动性与参与性。本研究以扩意词+形容词构式为切入点，探索其在不同学科语篇中构建学科知识的话语活动特征。参照扩意词分类框架，以8个扩意词及搭配形容词为研究对象，通过语料库检索，系统分析学术英语中扩意词+形容词的搭配特点及语义互动机制，揭示其语义特征与学科文化之间的关系。

2 文献综述

回顾了“扩意词+形容词”构式搭配的研究历史和现状。自20世纪90年代以来，基于语料库的研究成为主流，其客观性、普遍性和稳定性得到认可。黄莹等学者从历时和共时角度分析了扩意词搭配形容词的语义特点，发现不同扩意词内部修饰形容词呈现多样发展和动态变化。此外，扩意词在二语习得、社会语言学和语言对比等领域也取得一定成果。在学术英语中，扩意词的使用特征受到关注，研究发现不同学科对扩意词+形容词的使用存在差异。然而，现有研究存在不足，如研究对象有限、缺乏对书面语的分析以及对语义搭配互动机制的深入探讨。本研究选取4个极量词和4个高量词，聚焦学术语篇中的分布特征，进一步探究语义互动模型与学科文化的关系。

3 研究设计

介绍了研究设计，包括语料来源、研究方法和分析工具。语料来源于英国学术书面语语料库（BAWE），包含650万词，涵盖不同专业、年级的学术写作文章，具有代表性和专业性。研究方法基于Quirk等人的扩意词分类，使用LancsBox 6.0检索“扩意词+ADJ”序列，选取排名前4的极量词和高量词为研究对象。采用列联频次分析法考察学科分布特征，用构式搭配分析法计算搭配强度，特别是多项特异共现词位分析法揭示搭配差异和形容词偏好。最后，使用LancsBox 6.0的GraphColl工具和对应分析进行数据可视化，展示扩意词与形容词的语义选择。

4 结果与讨论

本研究通过LancsBox 6.0在BAWE数据库中检索“扩意词+形容词”序列，发现“much+ADJ”使用频数最多，而“severely+ADJ”最少。不同扩意词与形容词的搭配情况显示，deeply、severely和much与其他扩意词无共享高频形容词，而highly与extremely、totally与completely共享的高频形容词最多，表明这些扩意词间相似度较高。学术写作中“扩意词+dependent”和“扩意词+different”的使用反映了学术群体共享的特定表述方式和语言策略。

列联频次分析法显示，“扩意词+ADJ”在四个学科中的分布情况不同，extremely、highly和much在学科分布中差异显著且使用频数较多，而totally、deeply和severely在部分学科中无显著差异且使用频数较少。总体上“扩意词+ADJ”在软学科中的使用频数高于硬学科，这可能与软学科依赖文字进行推理演示、构建推理策略、阐明观点或传递思想有关。

多项特异共现词位分析法考察了每个扩意词与相应形容词间的关联强度，发现much的显著共现形容词在软硬学科中重复度最高，而highly和perfectly的共现形容词重复度最低。扩意词的词汇化程度影响搭配形容词的选择范围和数量，如highly与toxic的显著搭配受到highly词汇义的影响。

形容词与扩意词的对应关系通过对应分析转化为二维坐标轴上的点进行可视化分析，发现8个扩意词可大致分为三类，表明highly、extremely、perfectly、deeply与severely之间整体上相似度较高，而completely与totally相似度较高，much较为独特。这些结果揭示了“扩意词+ADJ”在学术英语中的搭配倾向和共现形容词的语义特性，以及不同学科中“扩意词+ADJ”的搭配差异。

5 结语

本研究基于语料库数据，采用构式搭配分析法，探讨了学术英语中“扩意词+ADJ”的使用情况。研究发现：（1）highly与extremely、totally、completely共享高频形容词最多，相关度较高；（2）不同学科间“扩意词+ADJ”的偏好存在差异，如totally、deeply和severely在部分学科中无显著性差异；（3）扩意词与形容词的语义特征影响两者互选，如deeply多搭配表重要性和思政性形容词，highly多与表示可能性或材料类形容词连用。研究指出，学术话语中扩意词与形容词的语义范畴是影响两者互选的重要因素，基于学科间不同的话语基调与意义趋向，“扩意词+ADJ”呈现出不同的组合方式。