流行歌曲歌词是人们日常生活中的一部分,更是被认为具有主流文化的代表性体裁。歌词在表达感情的同时,也一定遵循某些语言学的规则。本研究通过构建语料库的方法,旨在使用定量为主,定性为辅的方式对美国歌词文本进行分析。本论文采用的方法是通过交叉学科研究的方式,特别是近几年比较热门的研究方式,对美国歌词内容、结构进行分析。通过随机取样的方式选取了1970年至今的2000首美国歌词,作为研究语料。研究方法主要分为三部分,分别是:计量语言学、自然语言处理、复杂网络理论。计量语言学是以数学方法探究语言规律的方法,在20世纪70年代以来得到了迅速发展;自然语言处理是通过机器学习的方式,基于大规模真实语料的基础上通过计算机实现对语言的分析、理解的一种技术,是在互联网、移动互联网迅速发展下计算机科学和语言学结合的产物;通过复杂网络理论对歌词语言进行研究,研究歌词语言是否具有复杂网络的特点。本论文发现,歌词文本是介于书面语和口头语之间的一种特殊体裁。一方面,歌词的词频分布符合传统的书面语的特点,也就是符合Zipf’s law。同时,歌词存在大量的非常规用语的现象,特别是一些口头语的使用。自然语言处理的方式对歌词的内容研究主要包括使用TF-IDF关键词算法和谷歌提供的word2vec提供的词向量算法。据此,本研究发现美国歌词文本的内容关键词大多和爱、生活有关。最后,通过复杂网络理论的方式对歌词文本分别进行了研究。研究表明,通过构建歌词文本的词同现网络,并分析复杂网络参数,歌词文本的词同现网络实质是复杂网络,具有小世界属性和无标度分布的特点。