2.1 语料库创建的三种方案

语料库的一种类型是设计在创作者的探索过程中逐步展现。这是典型的传统“领域语言学”模式，即来自会话的材料在它被收集的时候就被分析，明天的想法往往基于今天的分析中产生的问题。。在随后几年的研究中产生的语料不断被使用，并可能用作不确定的档案资源。计算机化明显有利于这种类型的工作，以广受欢迎的程序 Shoebox 为例，它作为 Toolbox 重新发布，现在已有超过二十年的历史（见4）。其他的软件工具，甚至是简单的文字处理器和电子表格，通常也可用于采集数据。在下一节，我们将着眼于如何从这些来源提取数据。

另一种语料库创建方案是典型的实验研究，其中一些精心设计的材料被从一定范围的人类受试者中收集，然后进行分析来评估一个假设或开发一种技术。此类数据库在实验室或公司内被共享和重用已很常见，经常被更广泛的发布。这种类型的语料库是“共同任务”的科研管理方法的基础，这在过去的二十年已成为政府资助的语言技术研究项目。在前面的章节中，我们已经遇到很多这样的语料库；我们将看到如何编写 Python 程序实践这些语料库发布前必要的一些任务。

最后，还有努力为一个特定的语言收集“参考语料”，如 美国国家语料库 （ANC）和 英国国家语料库 （BNC）。这里的目标已经成为产生各种形式、风格和语言的使用的一个全面的记录。除了规模庞大的挑战，还严重依赖自动标注工具和后期编辑共同修复错误。然而，我们可以编写程序来查找和修复错误，还可以分析语料库是否平衡。