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论文部落小编回答：

　　Cobb开发的VP网络版是一个专门测量词汇使用情况的在线语料分析工具，它由Heatley设计的Range改编而成。VP以词表和词频分析为基础，能提供详细的词汇信息，如文本词汇在k1、k2、学术词汇和表外词汇等层面出现的频率。根据各类词汇出现的频率，我们可以知道一篇文章是否过多的依赖常用词，其对学术词汇的把握如何。这是一篇2000字的文章经VP分析后的部分结果，从表中我们可以了解到这篇文章的词频概貌:2000个单词中，1437个词属于K1，占总数的71.85%;96个词属于K2，占4.80%;学术词汇276个，占13.80%;表外词汇191个，占9.55%。从其学术词汇与表外词汇的比例可知，这篇文章比较符合学术文体的要求。

　　无论是Coh-Metrix还是VP,创门都可以有效地分析语篇的信息，只是分析方法和着重点不同而已。研究表明，二者分析文本的信度和效度都很高。如Meara运用VP分析课堂词汇学习环境，发现交际型课堂教学互动中用到的所有词汇几乎都属于K1范畴，这与传统的听说型课堂教学没什么差异。Morris指出，通过VP分析可以了解英语学习者的学业情况:学业情况与K1负相关，与k2、学术词汇和表外词汇正相关。Morris运用VP词频概貌分析方法评估学生的学业表现，发现VP分析能比较细致地测量非英语母语学习者的语言技巧。与VP相比，Coh-Metrix测量语篇的变量更多，应用范围也更广。如Bruss等运用Coh-Metrix分析了1800-2004年伦敦皇家协会哲学汇刊中的127篇科研论文，发现过去两百年来，科研论文中语篇用词的抽象程度越来越高，句法结构也日趋复杂，连接词等的使用频率则逐渐降低。Crossly利用Cohe-Metrix分析了生物医学中的摘要语类文本，发现英语本族语者与非本族语者在文本语言和修辞层面存在着显著差异。正如McNamara等学者所言，Coh-Metrix能使我们“准确地评价文本的适切性、可理解性，同时指出文本中存在的具体问题”。