情感是人类对世界的心理体验。人类不仅能体验情感,而且能表达并谈论情感。在评价系统中,情感是指所有能表达情感、情绪以及感受的词汇、语法资源。Martin & White (2005:46)将有意识地经历情感体验的介入者叫做情感主体(Emoter),将引起这种情感的现象称为触发物(Trigger).人类的情感表达具有跨文化的差异,而并非都具有普遍性。情感表达的社会标准受文化因素的制约,因此人们表达情感和态度时都有一个根深蒂固的系统。换句话说,特定的情感表达由特定的文化习俗形成。近年来,随着大众文化的发展,文化全球化进程的加速,中国越来越关注异国不同的文化形式。尤其是随着互联网的发展,中国观众接触到欧美电影、电视剧、真人秀、脱口秀等节目的机会越来越多。因此,本文作者以曾经风靡全球的美国情景喜剧——《老友记》为例,通过定性研究和定量研究相结合的研究方法,分析其中的情感资源,旨在帮助人们更好的理解其语言的评价意义,进而加深对其文化的了解。由Martin等人创建的评价理论是功能语言学领域新兴的语篇分析方法,用于分析文本的评价意义。评价系统涉及语篇中的态度类型、情感分级,以及人际关系的协调。这种新兴的理论起源于Halliday模式中的人际意义系统,其子系统包括：态度(Attitude)、介入(Engagement)和分级(Graduation)。其中态度(Attitude)是核心,由情感(Affect)、判断(Judgement)、和鉴赏(Appreciation)三个下属子系统构成。本文利用态度(Attitude)下属的情感(Affect)的相关理论,分析美国情景喜剧《老友记》中的情感资源。本研究从《老友记》第二季中选取了24集,共77,586英语单词。利用UAM CorpusTool和AntConc分析本情景喜剧语篇中的情感资源。根据统计工具中所得取的数据,目标文本蕴涵大量的情感资源,原因很大程度是由于情景喜剧的语言特点所决定。在本研究中,情感被分为6种不同类型,其中积极情感、心理情感、现实情感和作者情感各占比例分别为：60.23%,86.85%,83.91%,和57.75%；与其相对的消极情感、行为情感、非现实情感和非作者情感则各占：39.77%,13.15%,16.09%,和42.25%。而指向情感和非指向情感,以及低值情感和高值情感之间的差距并不明显,其所占百分比分别为：50.68%和49.32%,以及55.71%和44.29%。根据数据显示,在本情景喜剧中,积极情感、心理情感、现实情感和作者情感相对于消极情感、行为情感、非现实情感和非作者情感而言,更多地为剧中人物用以表达感情和感受以引起情感上的共鸣；而指向情感和非指向情感所占比重相差无几,低值情感和高值情感之间的差距也并不大。以上数据均由数据统计工具UAMCorpusTool所得,但需说明一点,文化语境或情景语境在一定程度上制约着情感的分类,因此本研究中对情感的分类并不能说十分准确。同时,本文还对feel型情感和be型情感进行了分类。根据AntConc所得数据,be型情感的出现频率远高于feel型情感。其次,有些形容词在feel型模式下具有典型的情感意义,但在be型模式下却不一定能表达情绪或感情,因此需要额外的时间和精力来辨别AntConc中所得的数据是否是情感形容词。除了形容词之外,动词、副词和名词化形式也能实现情感意义的表达。本研究对通过动词和副词实现的情感表达,从句法的层面上进行了分析。本文在评价理论的框架之下,利用统计软件UAM CorpusTool和AntConc,对《老友记》中的情感表达进行了基于语料库的分析,旨在为其它语篇类型中情感资源的分析提供新的研究视角,并对评价理论的情感系统的运用做出一定的贡献。此外,本文还希望对理论研究、语篇分析,以及文体和教学等方面都具有一定的指导意义。