现代汉语

对应：培养方案 专业基础课 · 学期 2 · 2 学分 · 32 学时（全部课堂）

这份笔记的核心是三个能上手的操作：用代码分析声调、做中介语偏误分析、
判断"的/地/得"。先读「导论」，把"这门课到底要干什么"搞清楚，再往下走。
每一节都按「背景 → 为什么重要 → 怎么做 → 为什么能得这结论 → 边界与批评 → 跟你有什么关系」写。
末尾有练习答案和出处索引。

1 导论：这门课在研究什么（先读这个）

1.1 先说清楚它不是什么

你打开这门课之前，脑子里大概已经装了三种印象。这三种都不对，而且不对的方式各不相同。

为什么必须先破这三个误解？因为它们会直接决定你用什么样的姿势读后面的内容。

如果你以为这门课是"常识课"，那你看到 §3 里那段提取基频的代码就会觉得莫名其妙，"学汉语为什么要写程序？"
一旦你接受"这门课是把母语直觉变成可检验的描述"，那段代码就是它的核心方法。
你嘴上说"三声先降后升"，凭什么让别人信？你得把声音录下来、算出 F0 曲线、让数据说话。

同理，如果你以为"我是母语者所以我都懂"，那你读到 §4 的变调规则时就会划过去，而那些规则恰恰是外国人学汉语时最崩溃、也最需要你说得清的地方。

对你的母语，从"使用者"变成"观察者"。
使用者只管用，观察者要问：这里的规律是什么？边界在哪？能不能被反例推翻？

1.2 这门课在整个专业里的位置

你的培养方案里，语言类课程是有层次的。看这张图：

        ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
        │  应用层：第二语言习得概论 / 语言教学测评与应用 / 语言教育学   │  ← 教外国人
        └─────────────────────────────────────────────────────────┘
        ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
        │  认知层：心理语言学     / 语言认知神经科学 / 认知语言学概论   │  ← 语言与脑
        └─────────────────────────────────────────────────────────┘
   ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │   现代汉语 （你现在这门）                                           │
   │   普通话这个"具体系统"长什么样：语音 / 词汇 / 语法 / 书写            │
   └───────────────────────────────────────────────────────────────────┘
   ┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐
   │   语言学概论 （理论底座）                                           │
   │   音位、IPA、句法树 —— "语言"作为一般对象怎么研究                     │
   └───────────────────────────────────────────────────────────────────┘

读这张图要从下往上看，因为每一层都假设你已经会了下面那层：

• 语言学概论 给的是所有语言共有的理论工具（音位、IPA、句法树），但例子可能来自英语。
• 现代汉语就是把这个工具箱用在普通话上：理论说"能区别意义的音叫音位"，
  那么普通话里声母 21 个是怎么数出来的？（→ §2）这就是这门课的活。
  没有下层，"21"是天上掉下来的数字；有了它，你知道这是用"最小对立对"一个个检验出来的。
• 往上每一门都要用这门课的产出：第二语言习得概论 里"母语迁移"迁的就是这里的规则（§4、§5、§7 是它的原料）；
  语言教学测评与应用 出 HSK 题要先描述清规则；
  语言认知神经科学 的实验材料（声调、把字句、量词）也全部来自这里。

这门课的位置是"枢纽"：往下接理论，往上供材料。
你后面做的任何汉语相关的实验或教学，绕不开这一层的描述。
这就是为什么它是专业基础课，而不是选修。

1.3 这门课真正要教你的能力

这门课的核心能力可以概括成一句话：

把"我会"变成"我能说清楚，并且能证明"。

具体展开成四个能上手的动作：

注意这四个动作都是"操作"，不是"知识点"。
这是这门课和高中语文最大的区别：高中问你"是什么"，这门课问你"你怎么知道，你去做一遍"。

你会不止一次冒出"这我早就会了"的念头（尤其 §4）。
把它当信号，别当结论：会做，和能说出规则、能找出边界是两件事。
能说清楚的人才能去教、去测、去做实验，这就是你这个专业要干的事。

1.4 这份笔记的组织逻辑

• §1–§2 是地基：普通话的定义（三个"以……为"要背准）+ 声韵调的数字，每个都要知道怎么来的。
• §3–§7 是三个操作 + 两个理论点。三个操作（§3 声调、§5 偏误、§6 的/地/得）手把手讲步骤，
  因为初学者最怕这种"听着懂、上手就卡住"的内容。
• §4 变调是"母语者会做但说不清"的典型。我会讲出每条规则的所以然，
  你会明白为什么别人听不懂你为什么这么读。
• §8 练习答案、§9 出处索引照旧保留。

§3 的代码不要只读，照着跑一遍（步骤都写好了）。
看懂代码和跑过代码，是两种理解深度。

2 普通话的定义

普通话 = 以北京语音为标准音，以北方话为基础方言，以典范的现代白话文著作为语法规范。

这三个"以……为"必须背准，因为它们规定了三件不同的事，而且是严格的：

为什么要背这么死？因为"现代汉语"不是"现在人说的汉语"，它是个有严格定义的专业术语。
举个例子：粤语是"现代的"汉语，但不是这门课的对象（语音不是北京语音、词汇不是北方话基础）。
术语有边界，才有研究的可能。

一个常考的细节：三个"以……为"不能互换顺序，也不能改字。
特别是第三个，是"典范的现代白话文著作"，不是"口语"。
考试写"以北京话为标准音"就算错，因为"北京语音"和"北京话"差着一个"土音算不算"的问题。

3 声韵调：先记住两组容易混的数字

（详细表格和 IPA 见 语言学概论 §3，这里只讲最容易错的地方。）

这一节的数字必须精确，因为它们是这门课的"身份证"。先看表。

为什么辅音 22 个，声母却是 21 个？这是最经典的一个坑。

原因是"辅音"和"声母"是两个不同层面的概念：
- 辅音是从发音方式上定义的：气流在口腔/鼻腔受到阻碍发出的音。
- 声母是从音节结构上定义的：一个音节里开头那个辅音。
- ng [ŋ] 这个辅音确实存在（"ang""ing"里的尾音就是它），
但它永远出现在音节末尾（韵尾），不出现在开头，所以它做不了声母。

22 − 1 = 21 的来源就在这里。
记住这个减法，比死记两个数字靠谱，它顺带告诉你"为什么"，也就顺带防住了考题的变体。

为什么韵母表 35 个，实际韵母 39 个？因为《汉语拼音方案》为了书写简洁，省掉了四个：

ê、-i（前）、-i（后）、er 这四个在拼音方案里没有独立的字母形式或没有单独列出，
但从音系角度看它们是独立存在的韵母。所以"35"是书写方案的数字，"39"是实际音系的数字。

韵母 39 个的构成（和 = 10 + 13 + 16）：

"单韵母 10 个"里有个容易漏的：er。
它写起来像两个字母，但发音时舌位不动，所以算单韵母。
-i（前）和 -i（后）也常被漏，它们不是同一个音："zi ci si"里的 i 和"zhi chi shi"里的 i 音值完全不同，
所以才要分成两个韵母记。

声调：4 个 + 轻声。调值：一声 55 / 二声 35 / 三声 214 / 四声 51。

这五个数字怎么读？它们是五度标记法：把音高分成 1–5 五度，
两个数字表示"起点高度 + 终点高度"（三声是三个数字，"起-折-终"）。

§3 会用代码把这张表"画"出来。调值不是定义，是测量结果。
你先记住形状，等跑完代码，你会对"214"这三个数字有完全不同的感觉。

4 ⭐ 操作一：用代码分析声调

问题："三声先降后升"这句话，能不能用数据看见？

能。而且不需要装 Praat 或 librosa，只用 Python 标准库 wave + numpy 就够了。

4.1 为什么值得动手做这一步

这是这门课第一个"从使用者变成观察者"的时刻。"先降后升"这四个字，
你从来没有验证过，也没见过它长什么样。做完你会得到两样东西：
一个形状（F0 曲线先降后升，和"214"对上号），
和一个方法论：用可测量的物理量（Hz）去对应不可直接测量的感知（声调），
这个思路你后面做任何语音实验都要用。

4.2 手把手：从零到跑出结果（四步）

第 0 步，确认环境。终端里跑下面这行，能打印出版本号就行
（报 ModuleNotFoundError 就先 ~/miniconda3/bin/python -m pip install numpy）：

~/miniconda3/bin/python -c "import numpy; print(numpy.__version__)"

第 1 步，把下面的代码存成 tone.py（放任意目录都行）。
第 2 步，在终端进到那个目录，跑 ~/miniconda3/bin/python tone.py。
第 3 步，看输出。每行是一个时间点、一个频率、一根条形图，那就是三声的基频曲线。
第 4 步（最关键），把合成音换成你自己录的音（见练习 1），再跑一遍。

4.3 代码（已实测可跑）

"""基频（F0）提取：用自相关法估计声调曲线。只用标准库 + numpy。"""
import wave
import numpy as np


def read_wav(path):
    """读 WAV，返回 (采样率, 单声道浮点数组)。"""
    with wave.open(str(path), "rb") as w:
        sr, n, ch, width = w.getframerate(), w.getnframes(), w.getnchannels(), w.getsampwidth()
        raw = w.readframes(n)
    dtype = {1: np.int8, 2: np.int16, 4: np.int32}[width]
    data = np.frombuffer(raw, dtype=dtype).astype(float)
    if ch > 1:
        data = data.reshape(-1, ch).mean(axis=1)      # 混成单声道
    return sr, data / (np.max(np.abs(data)) + 1e-9)


def f0_contour(signal, sr, frame_ms=40, hop_ms=10, fmin=70, fmax=400, thresh=0.02):
    """逐帧估基频（自相关法）。静音帧返回 nan。"""
    win, hop = int(sr * frame_ms / 1000), int(sr * hop_ms / 1000)
    ts, f0s = [], []
    for start in range(0, len(signal) - win, hop):
        seg = signal[start:start + win]
        if np.sqrt(np.mean(seg ** 2)) < thresh:       # 能量太低 = 静音
            ts.append(start / sr); f0s.append(np.nan); continue
        seg = seg - seg.mean()
        ac = np.correlate(seg, seg, mode="full")[len(seg) - 1:]
        lo, hi = int(sr / fmax), int(sr / fmin)
        if hi >= len(ac):
            break
        peak = lo + int(np.argmax(ac[lo:hi]))
        ts.append(start / sr)
        f0s.append(sr / peak if peak > 0 else np.nan)
    return np.array(ts), np.array(f0s)


def write_wav(path, signal, sr):
    """写 16 位单声道 WAV。"""
    x = np.clip(signal, -1, 1)
    with wave.open(str(path), "wb") as w:
        w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(sr)
        w.writeframes((x * 32767).astype(np.int16).tobytes())


# ---- 演示：合成一个"三声"（先降后升）并画出它的 F0 ----
sr, dur = 16000, 0.5
n = int(sr * dur)
t = np.linspace(0, dur, n)

# 三声的 F0 曲线：前半段下降，后半段上升
f0_curve = np.where(t < dur / 2,
                    130 - 60 * (t / (dur / 2)),
                    100 + 160 * ((t - dur / 2) / (dur / 2)))
phase = 2 * np.pi * np.cumsum(f0_curve) / sr

# 加谐波，让它更像人声
sig = sum(np.sin(k * phase) / k for k in range(1, 6))
sig = sig / np.max(np.abs(sig))

write_wav("tone3.wav", sig, sr)
sr2, data = read_wav("tone3.wav")
ts, f0 = f0_contour(data, sr2)

print("三声的基频曲线（bar 越长 = 音越高）：")
for i in range(0, len(f0), 5):
    if not np.isnan(f0[i]):
        print(f"  {ts[i]:.2f}s  {f0[i]:6.1f} Hz  {'█' * int((f0[i] - 90) / 4)}")

4.4 实跑输出

三声的基频曲线（bar 越长 = 音越高）：
  0.00s   125.0 Hz  ████████
  0.05s   113.5 Hz  █████
  0.10s   102.6 Hz  ███
  0.15s    89.9 Hz
  0.20s    76.9 Hz
  0.25s   112.7 Hz  █████
  0.30s   144.1 Hz  █████████████
  0.35s   177.8 Hz  █████████████████████
  0.40s   210.5 Hz  ██████████████████████████████
  0.45s   242.4 Hz  ██████████████████████████████████████

先降到最低（0.20s 处），再快速上升，这就是三声的"降-升"形状。

0.00s 是 125.0 Hz，一路降到 0.20s 的 76.9 Hz（降），然后一路升到 0.45s 的 242.4 Hz（升）。
"214"这三个数字要表达的，就是这条曲线。
左半段的下降 = "2→1"，右半段的上升 = "1→4"。
从此"三声"对你不再是一个记忆项，而是一条你见过的曲线。

4.5 这段代码到底在干什么（拆开讲，别怕）

核心只有一件事：找出每一小段声音的"周期"，取倒数就是频率。

分三步：

1. 切片（f0_contour 里的循环）：把整段声音每 10 毫秒取一小块（40 毫秒的窗口）。
   声调在几百毫秒内变化，切成小块才能看出"变化"。
2. 判静音：算这一小块的能量（np.sqrt(np.mean(seg ** 2))），
   能量太低就跳过（标记成 nan）。不然静音段的杂音会被当成超低音，把曲线搞乱。
3. 自相关找周期：np.correlate(seg, seg) 是把信号和自己做相关。
   一个周期性的信号，和它自己错开"一个周期"后最像，
   所以在自相关曲线上找第一个峰值，那个位置就是周期长度（用采样点表示），
   sr / peak 就把它换算成了频率（Hz）。

"自相关"这个名字别被吓到，它回答的是："这段声音，往后挪多少，能和它自己最像？"
最像的那个挪动量，就是它的周期。周期越短，频率越高。

4.6 想自己合成另外三个声调？

代码里合成三声用的是 np.where 这个分段函数（前半段线性降、后半段线性升）。
照着改就能造出另外三个：一声用常数（全程不变）、
二声用 130 + 100 * (t/dur)（一直升）、四声用 230 - 120 * (t/dur)（一直降）。
四个都跑一遍对照，你就把"调值"这张表从符号变成了形状。

4.7 ⚠️ 这个方法的局限（很重要）

为什么会这样？因为自相关曲线可能有多个峰值；代码只取了"允许范围内第一个峰"，
一旦真正的周期峰被倍频峰盖过，算出的频率就会翻倍或减半。

"形状可信、数值要谨慎"就是这个意思：你看到"125 降到 77 再升到 242"，
降-升的趋势是真的；但不能拿 242 去说"三声最高到 242 Hz"，那可能是误差产物。

真实的声学分析用什么：
Praat（语言学界的标准工具，免费）或 parselmouth（Praat 的 Python 接口）。
它们用更稳的算法，能给出可靠的 F0 和共振峰。

本机没装这些 → 「待核」。要用的话：

~/miniconda3/bin/python -m pip install praat-parselmouth

装好之后，把上面 f0_contour 那一行换成 parselmouth 的调用，
同一个音、同一个问题，你会得到更平滑也更准确的曲线。
亲手对比这两次结果，你就理解了"算法选择会改变结论"这件事。

4.8 练习 1

录你自己的"妈麻马骂"四个字（用手机录音，导出成 WAV），
用上面的代码跑一遍，看四条曲线的形状：

• 一声：应该是平的
• 二声：应该是上升的
• 三声：先降后升
• 四声：下降的

画出来对照，这就是"调值 55 / 35 / 214 / 51"的声学含义。

录不出合适的 WAV？两个常见坑：① 手机默认录 m4a/mp3，
而代码里的 wave 模块只能读 WAV，需要先转换；② 采样率建议转成 16kHz，和演示参数接近更好对比。
实在懒得录，也可以自己改公式合成四个声调（见上表），同样能达到对照目的。

5 ⭐ 普通话的变调（母语者会做，但说不清）

这一节要解决一个你从没意识到的矛盾：
你以为你读的是"字本来的调"，其实你一直在偷偷改调。

最直接的证据：你把"你好"读一遍。你嘴里的"你"，是几声？
你大概会觉得是"三声"。但你的声带并不这么干。
你说出来的其实是二声（ní）。

这就是"变调"：字有它单独的调（本调），但在语流里，相邻音节会互相影响，实际读音变了。
关键点：变调不改变意义。"你好"的"你"读成二声，你不会理解成别的词。
它只是发音上的调整。

所以别人（尤其是外国人）听不懂你为什么这么读，原因是你执行了一条从没被告知过的规则，
这跟读错无关。
这一节就是把那些"潜规则"一条条摊开。

5.1 三声变调

规则：两个三声相连，前一个变成二声。

为什么会有这条规则？因为三声（214）是四个声调里最"费劲"的：
它要走"降到底再升上来"一整个大起伏，发一次要花的时间最长。
如果连着来两个，声带根本来不及做完两次完整的起伏，
于是母语者会自动把前一个的三声"简化"成只升不降（也就是二声 35）。

这条规则你从来没学过，但你三岁就会了。这就是"会做但说不清"。

三个三声怎么办？答案是按语义分组变，并非"前两个都变"：

我很好 → 我 | 很好 → wǒ hěn hǎo → wó hén hǎo
（先在"很好"内部变，再考虑"我"）

这个例子是说：母语者先按意思切成"我"和"很好"两组，
在"很好"内部应用规则（hěn hǎo → hén hǎo），
再看剩下的"我"加"很好"首字已变二声，就不触发规则了。

注意：这里"我"读的还是原来的三声。
所以"三个三声怎么变"没有简单的全局规则，它取决于你怎么断句、怎么划语义组。
这也正是外国人难学的地方：规则不复杂，但"什么时候归为一组"是活的。

5.2 "一"和"不"的变调

规则：这两个字的变调取决于后面那个字的声调。

这张表怎么记最快？抓住一句话："一"和"不"都在四声前变二声。

"一"特殊的地方是它在非四声前也要变（变四声）；"不"在非四声前则保持不变。
所以只需要单独记"一在非四声前变四声"这一条，其余的都统一为"遇四声变二声"。

为什么会有这条规则？一种解释是"异化"作用：
后面是四声（51，全降），前面再读降调会很难连，
于是"一""不"都让位给升调（35），形成"升-降"对比，听起来更清楚。

5.3 儿化

花 huā → 花儿 huār。

注意：不只是加个 "r"，有些韵母会改变（如 "a" 在儿化后带卷舌色彩）。

"不只是加个 r"是什么意思？看几个例子：

所以儿化的本质是"整个韵母向卷舌靠拢"，不是"末尾加一个 r"。
这就是"花儿"和"花"听感差别大的原因：不只是多了个音，是韵母本身重塑了。

5.4 轻声

→ 轻声能区别意义。

轻声是什么？它是"失去原有调值、读得又短又轻"的一种状态，并非第五个声调。
关键点在于：轻声的调值不固定，它取决于前一个字的声调，
所以它算不上一个独立的调类，只能算一种"弱化"现象。

它为什么重要？因为它和变调不同：变调不改变意义，轻声可以改变意义。

"东西"这一对是最好的例子：
dōngxi（轻）= 物品；dōngxī（全）= 东方和西方。
同一个字、同一声母韵母，只因为后字读不读轻声，意思就分岔了。
这就是"轻声是词汇化的"：有些词的轻声已经固定下来，必须记住，不能靠规则推。

把这一节和 §3 连起来看：
§3 你用代码看到"三声是一条降升曲线"；
§4 告诉你这条曲线在真实语流里经常根本走不完（被变调砍掉一半）。
单字调是"理想形式"，语流调是"实际形式"，这中间的差距，就是这一节的全部内容。

6 ⭐ 操作二：中介语偏误分析

这是这门课最能"做事"的部分，也是 第二语言习得概论 的直接应用。

6.1 背景：为什么叫"中介语"而不是"错"

先破一个致命的心态问题：看到外国人的病句，第一反应不能是"他错了"。
因为"错"是拿汉语标准去衡量的结果，它只告诉你"不一样"，不告诉你"为什么不一样"。

"中介语（interlanguage）"这个概念就是来解决这个问题的。
学习者说的语言是一个自成体系、有自己规则的系统，并非"错误的汉语"，
它介于母语和汉语之间，并且不断变化。

"他的句子不符合汉语" ≠ "他随便乱说"。
每一句"病句"背后都有一条他脑子里正在运行的规则，你的任务是把那条规则找出来。

6.2 手把手：分析流程（四步）

这四步是固定动作，拿到任何一句病句都这么走：

① 收集语料     学汉语的外国人写的/说的句子
② 找出"错"     但不要叫它"错"——叫它"中介语特征"
③ 分类归因     是母语迁移？规则泛化？还是简化/回避？
④ 反推规则     他的中介语系统里，规则是什么样的

其中第 ② 步最容易被忽略，也最重要：
不要写"他漏了量词"，要写"他在这个位置没有用量词"。
因为"漏"预设了"本该有"，而你要问的恰恰是"在他的系统里这里本该怎么处理"。
措辞会决定你会不会提前锁定结论。

第 ③ 步的分类归因是全流程的核心，对着这四类去套：

第 ④ 步：反推规则。
这一步的目的是写出"如果是他，他会怎么想"，给句子打分不是重点。
格式建议："他的规则可能是：_。证据是：_。"
这一步写不出来的话，前面的分类多半是猜的。

一个必须守住的底线：
下面这些例句是文献中常被引用的典型类型，不是我从语料库里直接调出的具体条目。
做真正的偏误分析时，要用真实语料并注明来源 → 「待核」。
为什么强调这一点？因为编造的例句往往恰好符合你想证明的分类，
那就变成了"先有结论再找证据"，等于没做分析。
真实语料会给你意外，而意外才是信息。

6.3 演示：分析五类典型偏误

数据来源：留学生汉语语料（北语的 HSK 动态作文语料库是标准来源）。

① 母语迁移（负迁移）

* 我昨天不去学校了。（想说"我昨天没去学校"）

分析：母语（如英语）用时态标记过去，学习者可能找不到汉语的对应形式，用了否定+完成。
反推规则：他的系统里"否定过去"的规则和汉语的"没"不同。

② 规则泛化（过度概括）

* 这个把字我不认识。

分析：学过"把字句"之后过度使用。
反推规则：他的规则可能是"强调受事的动作都用把字句"，但没学到"把字句要求动词有处置性"。

③ 简化 / 回避

* 他是很好的人。（应说"他是个很好的人"，量词被省略）

分析：回避量词，因为量词系统复杂（个/只/条/张……）。
反推规则：他可能用"省略"来规避不会的量词。

④ 语序偏误

* 我吃饭在食堂。

分析：这是状语位置问题。汉语是"在食堂吃饭"，学习者按母语顺序放到了后面。

⑤ "了"的偏误（最经典）

* 我昨天买了书的时候……（"了"用在了不该用的地方）

分析："了"是汉语教学的头号难点（它既是完成体标记，又是句末语气词）。
学习者往往该用不用，不该用乱用。
反推规则：他的"了"的规则和汉语实际的"了"不是同一套。

补充："了"为什么这么难？因为它一个字形承担了两个功能：
动词后的动态助词（我吃了饭，表完成）和句末的语气词（他走了，表新情况），
而且两者可以同现（"我吃了饭了"）。
对外国人来说这是"一个形式对两个功能"，学到哪个就很容易推到另一个上。
所以这类偏误属于"规则装错了格子"，不是"没记住"。

6.4 练习 2

下面这个偏误属于哪一类？反推学习者的规则是什么？

* 我被这本书读完了。（想说"这本书被我读完了"或"我读完了这本书"）

（答案在最后。）

7 ⭐ 操作三："的 / 地 / 得"：不只是口诀

口诀：的定、地状、得补。

7.1 为什么汉语要用三个不同的字

因为它们标记的是三种不同的句法关系：

    定语  →  修饰名词     →  的
    状语  →  修饰动词     →  地
    补语  →  补充动词     →  得

三个字在口语里同音（都是 de），只有书面语才区分。

所以母语者写错"的/地/得"，本质是口语的同音在书写时没有对应的区分。
它和"记不住口诀"无关，根源是"书面语比口语多了一层信息"。

这解释了一个困惑：为什么你说话从不出错，写字却老错？
因为口语里这三个字不区分（都读 de），你的语感里根本没有这条线索，
书写却要求你补上一个口语中不存在的区别。这跟记忆力无关，是语感帮不上忙。

7.2 手把手：三步判断法（比背口诀可靠）

口诀的毛病是它只给了名词（"定语""状语""补语"），没给动作。下面这套是"从句子结构反推"的步骤，做题时照着走：

第 1 步，找到 de 后面那个词，看它是什么词性。

de 后面是 名词   →  用 的   （美丽的花：花是名词）
de 后面是 动词   →  进入第 2 步
de 前面是 动词   →  进入第 3 步

第 2 步，de 后面是动词，问"de 前面那个成分在干什么？"

• 修饰这个动词（回答"怎么做的"）→ 用 地（慢慢地走）
• 如果 de 前面是形容词 + de + 动词，基本就是"地"

第 3 步，de 前面是动词/形容词，问"de 后面是在补充说明它吗？"

• 补充说明动作的程度/结果/可能（回答"做得多好、做不做得完"）→ 用 得（跑得快、做得完）

三个例子照着三步走一遍：de 后是名词"字"（他de字）→ 的；
de 后是动词、de 前在说"怎么写"（他de写）→ 地；
de 前是动词、de 后在补充"写得多好"（写de很漂亮）→ 得。

最快的一个判断窍门：看 de 后面那个词能不能"被修饰"。
能当被修饰对象的是名词 → 的；
de 后面紧跟的是"补充说明前面动作的结果/程度" → 得。
诀窍只能救急，真要稳，还是得回到"先看结构、再选字"这三步。

8 把字句 / 被字句：为什么它们是实验的好材料

这两个句式是二语习得和神经语言学的经典材料，原因是：

很多语言没有和它们完全对应的结构。

为什么"没有对应结构"就值得研究？因为它天然构成一个对照实验：
母语里有类似结构的和没有的，学起来难度不同，这就把"语言难度"变成了可测量、可比较的量
（→ 第二语言习得概论 的"标记性"）。它们能用来研究：

"汉语被字句带不如意语感"这个说法在现代汉语里已有争议
（现在有"被就业""被自愿"这类新用法）→ 「待核」，请查现代汉语语法研究。
"被就业"是"被"字从"不如意"扩展到"非自愿"的证据。一个写进教材的概括，可能正在被活的语言推翻。

9 练习答案

9.1 练习 1

没有标准答案，你自己录自己跑。
参考：一声的 F0 曲线应该接近水平；四声应该明显下降；三声应该先降后升。

曲线"不太对"时先查三件事：① 录音削波？② 环境噪音？③ 你是不是真按单字调读的。
很多人单独念三声会读成"半三声"（只降不升），这本身就是 §4 讲的现象。

9.2 练习 2

偏误类型：两个叠加。
① "被"字句使用错误（把施受关系搞反了）
② 可能还叠加回避（回避了"把"字句）

反推规则：他的"被"字句规则可能是"被 + 名词 + 动词"的语序模板，
但没有掌握"被"要求受事在前、施事在后的语义限制。
他可能在套用一个形式模板，而没有理解"被"标记的是受事。

这个例子说明偏误分析不能只看形式：他的语序完全符合"NP 被 NP V 了"这个模板，
但语义角色全错（受事跑到了施事位置）。只统计"句式用对了没有"会漏掉这一类错误。

10 出处索引

带 [DOI] 的条目可直接点开核对原文；书/古籍/语料库/官方文件没有 DOI，按题名 + 出版社（或机构）查找。

本页数字的来源说明：声母 21 / 辅音 22 / 韵母 39 / 单韵母 10 / 复韵母 13 / 鼻韵母 16 / 拼音方案 35 都查证过黄伯荣、廖序东《现代汉语》体系的标准说法。

§3 的代码是我自己写的并实跑过的（输出就贴在讲义里）。

标「待核」的：
- 各韵母的实际 IPA 音值（各教材有差异）
- §5 的具体偏误例句（是文献中常引的类型，我没从语料库直接调取）
- "被字句的不如意语感"这个说法在现代汉语里已有争议

关于「待核」这一栏，要说清楚它的性质：
这三条并非"文献里查不到"，它们属于补充说明，不是可引用的文献结论。
比如 §5 的偏误例句，它们是教学文献里反复被举的例子，
但我没有从语料库里逐条核对过它们的原始出处和出现频率，
所以不能当"数据"引用。
把"我知道"和"我查证过"分开标注，是这份笔记的一个基本规矩。

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