使用Python对中文英语学习者口语转写文字语料进行七种指定类型非流利重复性现象标记并完成相应数据计算，可按以下步骤实现。 ### 1. 数据读取 假设转写文字语料存储在文本文件中，使用Python的`open()`函数读取文件内容。 ```python def read_corpus(file_path): with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file: corpus = file.read() return corpus ``` ### 2. 定义非流利重复性现象模式 使用正则表达式来定义七种指定类型的非流利重复性现象，例如停顿词重复、单词重复等，以下是一个简单示例： ```python import re # 假设七种非流利重复性现象对应的正则表达式模式 patterns = [ r'\b(like)\s+(\b\1\b\s*)+', # 停顿词like重复 r'\b(uh)\s+(\b\1\b\s*)+', # 停顿词uh重复 r'(\w+)\s+\1', # 单词重复 # 其他四种模式可根据具体需求添加 ] ``` ### 3. 标记非流利重复性现象 遍历语料，使用正则表达式匹配非流利重复性现象，并进行标记。 ```python def mark_non_fluency(corpus, patterns): marked_corpus = corpus for pattern in patterns: matches = re.findall(pattern, marked_corpus) for match in matches: if isinstance(match, tuple): match_str = ' '.join(match) else: match_str = match marked_corpus = marked_corpus.replace(match_str, f'[{match_str}]') return marked_corpus ``` ### 4. 数据计算 统计每种非流利重复性现象出现的次数。 ```python def calculate_non_fluency(corpus, patterns): counts = [] for pattern in patterns: matches = re.findall(pattern, corpus) count = len(matches) counts.append(count) return counts ``` ### 5. 主函数调用 ```python if __name__ == "__main__": file_path = 'corpus.txt' corpus = read_corpus(file_path) marked_corpus = mark_non_fluency(corpus, patterns) counts = calculate_non_fluency(corpus, patterns) print("标记后的语料：") print(marked_corpus) print("每种非流利重复性现象出现的次数：") for i, count in enumerate(counts): print(f"模式 {i + 1}: {count} 次") ``` ### 注意事项 - 上述代码中的正则表达式模式仅为示例，需要根据具体的七种非流利重复性现象进行调整。 - 对于较复杂的现象，可能需要使用更复杂的正则表达式或自然语言处理技术。