對國外隱喻語料庫研究方法的辯證分析

劉 豐，張 群

(中國礦業(yè)大學(xué)外語學(xué)院，江蘇徐州221116)

隱喻研究一直是語言學(xué)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)［1］。過去的三十年見證了隱喻研究的發(fā)展，然而隱喻與語料庫語言學(xué)的結(jié)合卻是近年來才出現(xiàn)的。語料庫能夠?yàn)檎Z言研究帶來豐富的信息［2］，最顯著的是隱喻表達(dá)的頻數(shù)和語境，為概念隱喻實(shí)際存在的闡釋力提供了支撐。由于概念隱喻是基于自上而下方法的語言研究范式，人們往往使用直覺來檢驗(yàn)實(shí)際生活中的隱喻表達(dá)是否展現(xiàn)出概念隱喻的基本特征，而大型語料庫能夠?yàn)殡[喻的概念化過程提供語言支撐。

Deignan指出，隱喻語料庫研究目的是證明概念隱喻理論是如何闡釋自然語言中的隱喻的，具體包括兩方面:檢索語料庫，發(fā)現(xiàn)隱喻使用模式和規(guī)律;應(yīng)用語料庫方法，闡釋隱喻背后的意識形態(tài)［3］。使用語料庫的研究方法是最近隱喻研究領(lǐng)域最顯著的趨勢［4］。

筆者對近年來國外學(xué)者在隱喻語料庫方面的研究進(jìn)行了分析，將近年來隱喻語料庫研究大致分為以下方向:一是隱喻在語料庫中的識別和提取;二是隱喻跨語言語料庫對比研究;三是隱喻在特定語篇中的使用和功能分析;四隱喻知識庫的創(chuàng)建。本文試圖從這幾個(gè)方向著手，對這些研究成果進(jìn)行辯證分析，重點(diǎn)關(guān)注隱喻語料庫研究的目標(biāo)和途徑，方法的可行性和可操作性，研究目的在于闡釋隱喻研究向?qū)嵶C方面的轉(zhuǎn)型，完善隱喻的語料庫研究方法，為國內(nèi)學(xué)者提供新的視角。

一、隱喻在語料庫中的識別和提取

任何基于語料庫的隱喻研究，關(guān)鍵都在于怎樣從語料庫中提取隱喻性表達(dá)。語料庫使用的首要途徑便是通過詞性，由于隱喻映射在本質(zhì)上與特定的詞性沒有直接聯(lián)系，因而不能被輕易地自動檢索出來，通常只能手動完成或半手動使用語義標(biāo)注語料庫來完成，但這對語料庫的規(guī)模有很大的限制?；谛⌒驼Z料庫的研究至少存在兩個(gè)問題:首先，結(jié)論的量化，即統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的計(jì)算完成度不高。第二，小型語料庫的代表性經(jīng)常受到質(zhì)疑，無法從中概括出普適性結(jié)論。近年來，眾多學(xué)者不斷探索，為這一研究領(lǐng)域帶來了豐碩的成果。

Goatly提出，可以通過提取對隱喻起指示作用的語言線索來獲取隱喻［5］。然而，這一方法所能找出的隱喻表達(dá)在數(shù)量上非常有限，因?yàn)榻^大部分隱喻的出現(xiàn)沒有任何指示語境。此外，語言線索本身的模糊性也會對這一方法的準(zhǔn)確性造成質(zhì)疑，這種方法所識別的隱喻包含大量的噪音隱喻。

另一種比較流行的隱喻提取方法是檢索包含源域詞匯，目標(biāo)域詞匯，或兩者都有的句子［6］。這一方法需要的是源域詞匯和目標(biāo)域詞匯的完整清單。Stefanowitsch將基于目標(biāo)域詞匯列表的方法稱為“隱喻模型分析 (Metaphor Pattern Analysis，簡稱MPA)”。先選取特定目標(biāo)域的詞匯，然后在語料庫中識別出包括這些檢索詞的隱喻性表達(dá)，并按照概念映射進(jìn)行分類。Stefanowitsch證明了MPA比傳統(tǒng)的內(nèi)省式隱喻分析方法要優(yōu)越。然而，這一方法也只能覆蓋到部分隱喻，Stefanowitsch本人也并未對這一方法的可行性進(jìn)行詳述。

對此，Steen提出了兩套方案。第一，用推論的方式來識別隱喻，分析者們先假定一套概念隱喻，然后再尋找相關(guān)的語言表達(dá)。如果研究目的是為了描述語篇中所有的隱喻，而不是對一套特定的概念隱喻在語篇中的具體表達(dá)進(jìn)行檢驗(yàn)，這種推論性方法的難度就更大了，因?yàn)椴]有一套已確立的，窮盡所有概念隱喻的目錄以作支撐。第二，通過歸納性的方式來識別隱喻，先獲得語言結(jié)構(gòu)，再對其概念結(jié)構(gòu)進(jìn)行重組，形成跨域映射，由于這種方式是歸納性的而非推論性的，最終得出的跨域映射并不一定與認(rèn)知語言學(xué)家們提出的概念隱喻相一致。對于大型語料庫來說，這種歸納法無法在人力，時(shí)間和精力上得到保證。

Pragglejaz Group提出了一種較為可信的歸納性工具［7］。他們設(shè)計(jì)了一套隱喻識別程序 (Metaphor Identification Procedure，簡稱MIP)來指導(dǎo)隱喻性詞匯的識別。這套指導(dǎo)原則的設(shè)計(jì)與檢驗(yàn)歷經(jīng)五年的時(shí)間，已為一些學(xué)者的分析帶來了相當(dāng)可信的結(jié)論，學(xué)者們的獨(dú)立分析之間表現(xiàn)出高度的一致性［8］。

Steen等為研究隱喻的使用模式，抽取了BNC中的四篇文本摘錄進(jìn)行了隱喻標(biāo)注，對MIP進(jìn)行了補(bǔ)充和調(diào)整，使用了其變體MIPVU進(jìn)行識別。MIPVU是一項(xiàng)突破性的嘗試，不僅對詞匯單位作了嚴(yán)格的界定，指導(dǎo)分析者們進(jìn)行有條理的識別和范疇劃分，還結(jié)合了統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法對一致性進(jìn)行檢驗(yàn)，將個(gè)體的主觀性降到最低，這項(xiàng)程序最終證明比MIP更加有效。Steen宣稱，其研究將會對“思維中的隱喻”的語言表達(dá)進(jìn)行檢驗(yàn)，在理論上也承認(rèn)隱喻是概念層面上的跨域映射，但是在研究結(jié)果的討論和總結(jié)部分，卻未對隱喻的思維層面給予關(guān)注，僅呈現(xiàn)出了范疇意義上的數(shù)據(jù)比例。

二、隱喻的跨語言語料庫對比研究

20世紀(jì)開始，許多學(xué)者就開展了跨語言研究以論證隱喻并非某一語言所獨(dú)有的。這些研究者所發(fā)現(xiàn)的隱喻跨語言之間的相似性表明，至少有一些概念隱喻是被廣泛共有的。為檢驗(yàn)概念隱喻的普適性，近年來許多學(xué)者也開展了一系列對比研究。筆者發(fā)現(xiàn)，這些學(xué)者的研究方法多為立足于此前概念隱喻的研究結(jié)果，從中抽取某一個(gè)主題的隱喻進(jìn)行語料庫對比檢驗(yàn)，亦或是通過先觀察小型的，手動檢索的語料庫中隱喻的使用差異，再在大型語料庫中檢驗(yàn)其中某個(gè)主題的隱喻使用。

Deignan和Potter對英語和意大利語中身體源域的隱喻表達(dá)進(jìn)行的跨語言語料庫對比研究就立足于Deignan等在1997年使用語料庫收集的隱喻源域成果，從中抽取了四個(gè)核心的英語詞匯在語料庫中進(jìn)行了對比分析［9］。這一研究發(fā)現(xiàn)了兩種語言中存在的一系列對等和不對等語義，以及語義內(nèi)涵相同但詞匯實(shí)現(xiàn)方式略有不同的情況。這表明，普適性的身體經(jīng)驗(yàn)可以激發(fā)許多隱喻表達(dá)，但這一過程是異常復(fù)雜的，不同語言中并不一定存在對應(yīng)表達(dá)，因?yàn)槲幕驼Z言是具有差異的。研究還發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)喻對塑造思維具有強(qiáng)大潛力，轉(zhuǎn)喻與隱喻之間存在互動關(guān)系，但文章并未對此進(jìn)行詳述。其次，作者使用的語料庫不具有平衡性，英語語料庫只包含書面語，而意大利語語料庫中除了書面語，還有新聞播報(bào)，口語，電臺播報(bào)等。

Chung對“市場”隱喻在漢語、馬來語和英語中的使用作了對比性分析［10］。研究結(jié)論表明，三種語言對“市場”的概念化有所不同，不僅體現(xiàn)在其源域的語言分析中，還體現(xiàn)在語法關(guān)系中。這一研究為隱喻跨語言對比提供了全新的視角:不僅分析語義層面，還考慮到搭配和句法層面，為讀者提供了直觀可信的數(shù)據(jù)論證。然而，其研究的語料范圍較小，單憑“市場”這一隱喻的使用來推測不同語言國家的經(jīng)濟(jì)狀況未免有以偏概全之嫌。

Simó使用了大型語料庫來研究美語和匈牙利語中“血”隱喻的使用。這項(xiàng)研究立足于他此前的美語和匈牙利語棋類語篇中身體隱喻的研究發(fā)現(xiàn)［11］。通過檢索語料庫，Simó對前500條“血”索引進(jìn)行了分析，人工識別出隱喻表達(dá)，并按照不同的目標(biāo)域主題進(jìn)行分類，為了檢驗(yàn)“血”隱喻的跨語言差異，他抽取了四個(gè)來自不同目標(biāo)域主題的典型隱喻表達(dá)進(jìn)行了案例研究，詳細(xì)分析其在語料庫中的頻數(shù)，語義內(nèi)涵和使用模式。Simó的研究方法具有較強(qiáng)的可信度和可操作性。隱喻在語料庫中的分析盡管很難窮盡，但是選取一個(gè)特定主題的隱喻在語料庫中進(jìn)行識別和分類，然后再進(jìn)行典型隱喻表達(dá)在大型語料庫中的檢驗(yàn)，能夠做到最大化的窮盡性分析。其研究最大化地利用了語料庫最大的優(yōu)勢，即通過詳細(xì)語境進(jìn)行隱喻識解，分類和量化分析，為隱喻的跨語言對比提供了一種較為可行的模式。

三、特定語篇中隱喻的使用和功能分析

還有許多學(xué)者把目光投向特定語篇中的隱喻分析。Semino和Heywood等探討了關(guān)于癌癥的對話語料庫中隱喻的識別和分析所遇到的方法論問題，主要包括以下幾個(gè)方面:一是語言隱喻的識別過程中，如何確定字面性與隱喻性表達(dá)之間的界限;二是如何準(zhǔn)確識別語言隱喻中相應(yīng)的喻體和喻本;三是如何從語言隱喻推論出概念隱喻;四是如何從數(shù)據(jù)模型中推斷出常規(guī)性隱喻［12］。Semino和 Heywood等對Steen提出的隱喻分析程序進(jìn)行了詳細(xì)描述，并基于自身的研究發(fā)現(xiàn)，對Steen的研究方法提出了調(diào)整。

Skorczynska和Deignan進(jìn)行了科學(xué)語篇和流行商業(yè)語篇中隱喻使用的語料庫對比，發(fā)現(xiàn)文本的預(yù)期讀者群和主要目標(biāo)是選擇語言隱喻的兩個(gè)重要因素。他們所使用的隱喻識別方法與Charteris-Black的相似，即在小型語料庫中手動檢索出“隱喻關(guān)鍵詞”的樣本，然后利用索引工具對這些隱喻關(guān)鍵詞在主語料庫中進(jìn)行檢索［13］。盡管這一隱喻識別的方法也只能夠?yàn)檎Z料庫樣本中人工識別出的隱喻使用提供數(shù)據(jù)。但是，只要最終的結(jié)論不是關(guān)于語料庫中所有隱喻的，這一方法還是能夠提供可信證據(jù)的。但是，其對比分析只關(guān)注到隱喻的喻體。并未對隱喻的喻本作出相應(yīng)的提取和分析，因而隱喻的分析未上升到概念映射的層面。另外，其對隱喻的識別是相當(dāng)寬泛的，如果能為隱喻的識別設(shè)計(jì)一套明晰的標(biāo)準(zhǔn)和步驟，將會更有說服力。

Gómez-Moreno 和 Faber［14］為手動標(biāo)注的英語和西班牙語的海洋生物學(xué)文本語料庫中半自動提取相似性隱喻術(shù)語提供了方法。他們首先使用語料庫來檢索隱喻的目標(biāo)域術(shù)語和詞匯標(biāo)記指示。以三種方式來證實(shí)候選隱喻術(shù)語的準(zhǔn)確性:隱喻識別程序;語料庫的語境分析;在線海洋生物圖像分析。這項(xiàng)研究的創(chuàng)新性在于結(jié)合使用了手動檢索和四種可以在語料庫中找出隱喻表達(dá)的半自動化檢索方法:檢索源域詞匯;檢索目標(biāo)域詞匯;檢索既包含源域詞項(xiàng)也包含目標(biāo)域詞項(xiàng)的句子;檢索隱喻的標(biāo)記詞。這四種方法很少在同一項(xiàng)研究中被同時(shí)使用。但是，這項(xiàng)研究也遠(yuǎn)非完美，最明顯的就是它只考慮到高頻詞匯，只能覆蓋部分的隱喻表達(dá)。

四、隱喻知識庫的創(chuàng)建

自20世紀(jì)以來，隱喻資源創(chuàng)建已成為自然語言處理的一個(gè)熱點(diǎn)問題。Martin的隱喻解讀，指示和提取系統(tǒng)MIDAS是早期這一領(lǐng)域的代表［15］。最初，MIDAS只包含13個(gè)隱喻語義，35個(gè)映射;通過機(jī)器學(xué)習(xí)，又得出另外的36個(gè)隱喻語義。盡管詞匯量很小，Martin證明了隱喻語義聯(lián)系和映射的信息再現(xiàn)對已知和未知的隱喻表達(dá)的解讀是非常有益的。為了擴(kuò)充MIDAS知識庫，Martin此后從華爾街日報(bào)語料庫中收集了詞匯隱喻，產(chǎn)生了515個(gè)詞匯隱喻的實(shí)例，按照源域和目標(biāo)域給予劃分。

Lakoff等人的MML為諸多隱喻知識庫提供了理論框架，許多隱喻知識庫都是對這一資源的衍生和拓展。MML是Lakoff等人手工收集的英語常規(guī)隱喻表達(dá)的在線知識庫。該知識庫包含了隱喻映射和每個(gè)映射的語言實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)庫中的隱喻分為事件結(jié)構(gòu)、心理事件、情感和其他四個(gè)范疇，共涉及69個(gè)詞條;每個(gè)詞條又分為不同層級的隱喻類別，共約200多個(gè)隱喻類別。

Barden和Lee創(chuàng)建了ATT-Meta隱喻闡釋系統(tǒng)。ATT-Meta也以MML為框架，重點(diǎn)討論與大腦狀態(tài)、處理過程以及心智狀態(tài)和運(yùn)行相關(guān)的隱喻。目前，ATT-Meta數(shù)據(jù)庫包含1 100個(gè)文本和65條轉(zhuǎn)寫的實(shí)例。ATT-Meta是一套隱喻闡釋系統(tǒng)，與自然語言加工 (NLP)的系統(tǒng)不同，這個(gè)數(shù)據(jù)庫強(qiáng)調(diào)概念映射信息，不太關(guān)注詞匯層面的隱喻。

Mason根究語義優(yōu)選原則設(shè)計(jì)了一套基于語料庫找出概念隱喻映射的系統(tǒng) CorMet［16］。盡管CorMet的知識庫只有WordNet，但它能夠找出許多常規(guī)隱喻組成的映射，有些情況下還能識別出這些映射的實(shí)例語句。它已經(jīng)能夠成功找出MML中的一些常規(guī)性隱喻，但還需要更多的完善。CorMet只對特定和具體的域起作用，識別力相對比較粗糙。而且CorMet只考慮動詞的選擇傾向，其語義優(yōu)選的運(yùn)算法則具有三個(gè)不足之處:首先，它允許了噪音詞的存在。第二，在WordNet缺少資源的情況下不能正常工作。第三，缺少一套合理的度量標(biāo)準(zhǔn)來對語義優(yōu)選之間的相似之處作比較。

Hamburg隱喻數(shù)據(jù)庫 (HMD)是一個(gè)可供在線搜索的德語、法語隱喻數(shù)據(jù)庫，目前包括1 656個(gè)加注的語料庫實(shí)例。這個(gè)知識庫為每一個(gè)隱喻提供了詞匯和概念信息的標(biāo)注［17］。其數(shù)據(jù)以大眾傳媒語料庫中的隱喻為主。詞匯標(biāo)注所采用的資源是EuroWordNet;概念標(biāo)注所采用的資源是 MML。HMD采用了人工標(biāo)注與機(jī)器輔助標(biāo)注相結(jié)合的方法。機(jī)器輔助充分利用了語料庫中頻率、詞語同現(xiàn)信息等，在已知目標(biāo)域的情況下，通過三個(gè)步驟獲取隱喻實(shí)例:第一，是確定目標(biāo)域詞匯，獲取經(jīng)過加權(quán)處理的同現(xiàn)列表 (1ists of collocates)作為候選隱喻實(shí)例;第二，對獲取的同現(xiàn)列表進(jìn)行語料庫檢索，以區(qū)分不同用法并給出相應(yīng)源域;第三，使用EuroWordNet中的同義詞集和詞義關(guān)系，對源域的詞匯進(jìn)行擴(kuò)展。HMD也存在幾個(gè)問題:MML使用了許多部分重疊的名稱;被標(biāo)注的域映射數(shù)量大，關(guān)系復(fù)雜，需要對標(biāo)注者進(jìn)行大量訓(xùn)練;標(biāo)注者很難權(quán)衡使用的映射的普遍性程度;MML的覆蓋不充分，有些情況無法從MML中找出一個(gè)合適的映射來提供隱喻的概念信息。

五、研究展望

隱喻的語料庫研究中的一大難題是數(shù)據(jù)的豐富程度，另一大難題是確定對哪些詞匯進(jìn)行關(guān)注。筆者發(fā)現(xiàn)，目前的研究一般集中在特定的可檢索詞項(xiàng)或從某一特定的語篇主題出發(fā)，分析這一主題的語篇語料庫中特定概念隱喻的語言實(shí)例。

現(xiàn)階段的隱喻跨語言分析和特定語篇隱喻分析大多立足于先前的研究成果，抽取特定的隱喻詞匯(源域或目標(biāo)域)在語料庫中進(jìn)行檢索，或者先從大型語料庫中抽取小型語料庫樣本，檢索出“隱喻關(guān)鍵詞”之后，然后在大型主語料庫中利用索引工具進(jìn)行檢索，以獲得頻數(shù)，語義及搭配等方面的信息。在大型語料庫中進(jìn)行窮盡性隱喻識別這一目標(biāo)無法達(dá)到的背景下，這一方法似乎確實(shí)比較有效，因?yàn)樗_實(shí)能夠找出大量的隱喻表達(dá)，并將研究者的直覺性降到最低。但是，這一研究方法并非完美，只能覆蓋到部分隱喻，最終的結(jié)論不能代表主語料庫中所有隱喻的頻數(shù)。另一個(gè)缺陷在于容易產(chǎn)生重復(fù)。盡管如此，只要最終的結(jié)論不是針對語料庫中所有隱喻的，這一方法還是能夠提供可信證據(jù)的。學(xué)界對Steen和Praggleja Group所設(shè)計(jì)的隱喻識別程序使用較為廣泛，許多學(xué)者完全或部分采用，進(jìn)行了一定的調(diào)整，還對標(biāo)注者們之間的一致性進(jìn)行了信度檢驗(yàn)。但是，此類研究工作量大，往往也只能停留在量化頻數(shù)層面上，未能對隱喻進(jìn)行概念層面上的分析。

隱喻語言識別的計(jì)算機(jī)語言學(xué)領(lǐng)域也取得了可喜的進(jìn)步，出現(xiàn)了豐富的研究成果，但是這一領(lǐng)域還處于初始階段，目前，人工智能對隱喻的識別和計(jì)算還難以達(dá)到與人工檢索相同的準(zhǔn)確率，其應(yīng)用前景有待考究。

根據(jù)這些學(xué)者在隱喻語料庫方面的探究成果，筆者認(rèn)為，其研究成果雖然并非完美，但是值得學(xué)習(xí)和借鑒，包括對隱喻識別程序的設(shè)計(jì)和調(diào)整，對隱喻標(biāo)注者的訓(xùn)練和嚴(yán)格的一致性檢驗(yàn)，手動標(biāo)注與自動化提取相結(jié)合的方法，對此前研究成果的合理運(yùn)用和檢驗(yàn)等等。筆者也總結(jié)出今后這一研究領(lǐng)域需要注意的幾個(gè)問題及相應(yīng)建議:一是任何類型的隱喻語料庫研究，隱喻的識別問題是研究者首要考慮的問題，研究者應(yīng)該在進(jìn)行隱喻識別之前，對隱喻標(biāo)注者提供一套統(tǒng)一，明晰而又不失靈活性的隱喻識別程序。二是研究者在分析和評判數(shù)據(jù)時(shí)的直覺判斷是任何研究都無法避免的一個(gè)問題。但是使用多名隱喻標(biāo)注者，并對其標(biāo)注結(jié)果進(jìn)行嚴(yán)格的一致性檢驗(yàn)可將個(gè)體的主觀性降到最低。三是跨語言對比研究所選取的語料庫要具有平衡性，包括大小，語料時(shí)間，語料來源等各方面。四是隱喻的語料庫研究不能僅僅停留在隱喻表達(dá)的頻數(shù)層面，還應(yīng)在概念層面上，即對跨域映射作對比分析，以發(fā)現(xiàn)更深層次的社會文化差異等內(nèi)容。五是目前將西方語言與漢語進(jìn)行隱喻對比分析的研究成果并不多見，這應(yīng)是國內(nèi)學(xué)者應(yīng)該努力的方向。六是應(yīng)對語料庫分析的隱喻在概念類型和語篇類型上進(jìn)行擴(kuò)展，目前絕大部分學(xué)者選取的都是身體到情感的映射方面的隱喻和商業(yè)，經(jīng)濟(jì)類的語篇，未來學(xué)者應(yīng)該避免重復(fù)。

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