論辭格負熵流的語篇建構(gòu)
——以李清照的《武陵春》為例

王　鶴

(河南財經(jīng)政法大學(xué) 外語學(xué)院，河南 鄭州 450046)

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論辭格負熵流的語篇建構(gòu)
——以李清照的《武陵春》為例

王鶴

(河南財經(jīng)政法大學(xué) 外語學(xué)院，河南 鄭州 450046)

[摘要]本文擬依據(jù)耗散結(jié)構(gòu)理論，通過對組篇辭格負熵流信息的考量，驗證其對語篇的建構(gòu)作用。研究發(fā)現(xiàn)，無論結(jié)構(gòu)型還是語義型組篇辭格，一個修辭變項在語篇中的出現(xiàn)頻次越多，其負熵流信息就越大，以此導(dǎo)致其有序程度也相應(yīng)地高，其組篇比率也相應(yīng)地越高，與其相關(guān)的系統(tǒng)也就越有序；反之亦然?？梢?，負熵值是衡量語篇的信息性及其系統(tǒng)有序性的可靠參數(shù)，組篇辭格的負熵流創(chuàng)生是語篇建構(gòu)的有效手段。

[關(guān)鍵詞]組篇辭格；耗散結(jié)構(gòu)；負熵流信息

修辭，即文辭或修飾文辭，是在語言使用過程中，利用多種語言手段以收到盡可能好的表達效果的一種語言活動。[1]狹義上的修辭只指文字修辭，廣義上的修辭還包括文章遣詞造句、謀篇布局的全過程。組篇辭格就是為了布局謀篇、提升語言藝術(shù)性所使用的修辭方法，是增強語篇表達效果的有效手段。[2]作為系統(tǒng)科學(xué)方法論的一種，耗散結(jié)構(gòu)理論對信息科學(xué)和語言學(xué)(包括句法學(xué)和語義學(xué))領(lǐng)域中的許多問題都具有普適性。本文在耗散結(jié)構(gòu)理論視閾下，用信息熵函數(shù)式對組篇辭格進行量化研究，探討其結(jié)構(gòu)和語義的負熵流創(chuàng)生過程。

一、組篇辭格的耗散結(jié)構(gòu)理論解讀

“耗散結(jié)構(gòu)理論”(Dissipative Structure)是以比利時科學(xué)家普利高津(I. Prigogine)為首的布魯塞爾學(xué)派于1969年提出的。[3]該理論認為:“一個遠離平衡態(tài)的開放系統(tǒng)，通過不斷與外界交換物質(zhì)和能量、信息，在外界條件達到一定的閾值時，經(jīng)過漲落，系統(tǒng)可能發(fā)生突變即非平衡相變，由原來的混亂無序狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)橐环N在時間上、空間上或功能上的有序狀態(tài)”。[4]這種在遠離平衡的非線性區(qū)形成的新的穩(wěn)定的有序結(jié)構(gòu)，由于需要不斷與外界交換物質(zhì)和能量才能維持，故稱為耗散結(jié)構(gòu)。熵是耗散結(jié)構(gòu)里用來表達無序程度的量，熵越大，系統(tǒng)越混亂，此所謂正熵，是負熵的對立面。依據(jù)Shannon的信息理論，[5]一個開放系統(tǒng)的熵變化dS可表示為：dS=diS+deS。因為系統(tǒng)本身產(chǎn)生的熵diS總是大于0，從外界吸收的熵deS可以為正，也可為負，所以，當deS<0，而|deS|>diS時，系統(tǒng)的總熵值dS<0。也就是說，當從外界吸收的負熵流足以抵消系統(tǒng)本身產(chǎn)生的熵時系統(tǒng)方能從無序走向有序。

語篇是在詞、句基礎(chǔ)上研究語言的基本單位之一，可以看做耗散結(jié)構(gòu)中的開放系統(tǒng)；用辭格對語言進行的雕琢是優(yōu)化語篇的重要手段，即用以抵消語篇系統(tǒng)本身冗贅(系統(tǒng)熵)的負熵流增加語篇的信息性。組篇辭格是為了布局謀篇及提升語言藝術(shù)性所使用的修辭手法，是“辭格修辭的擴大和深化，有助于加強文章的表達效果”。[2]從結(jié)構(gòu)和語義方面探討開放語篇系統(tǒng)中組篇辭格的負熵流創(chuàng)生過程將為明確理解組篇辭格，深入賞析經(jīng)典作品，有效建構(gòu)達意和優(yōu)美的語篇及廣泛開展語篇教學(xué)提供一個全新的視角。

二、組篇辭格負熵流創(chuàng)生的實證研究

如果說功能語言學(xué)中所運用的主述位信息理論是研究已知信息和新信息在語言中的分布狀況的話，那么信息論中的信息熵理論就是對語言中的信息進行具體的量化計算，以其結(jié)果可以對主述位理論作出有效的驗證和補充。這一操作過程涉及到語料的遴選，辭格的分析，分句的處理，信息函數(shù)的運算，以及對其運算結(jié)果的評估。

1.信息熵理論

當我們利用最大熵原理這一數(shù)學(xué)方法時，實質(zhì)上是我們承認物質(zhì)系統(tǒng)內(nèi)的熵自動地應(yīng)當處于約束條件所允許的最大取值狀態(tài)下。[6]所謂信息，就是對事物狀態(tài)、存在方式和相互聯(lián)系進行描述的一組文字、符號、語言、圖象或情態(tài)。信息的特征在于能消除事情的不確定。[7]負熵的科學(xué)定義應(yīng)為：當一個開放系統(tǒng)的總熵增小于系統(tǒng)內(nèi)部的熵增時，可以說系統(tǒng)產(chǎn)生了負熵流，或者說系統(tǒng)引進了負熵。在耗散結(jié)構(gòu)中，負熵起了非常關(guān)鍵作用。[8]負熵即是系統(tǒng)信息性的直接參照。

“信息熵理論”(The Information Entropy Theory)是克勞德·香農(nóng)(Claude Shannon)于1948年在將信息定義為某種特定信息出現(xiàn)概率的基礎(chǔ)上提出的解決信息量化度量問題的方法，并進一步指出，負熵流信息即信息量H是由信息符號Pi出現(xiàn)的概率而導(dǎo)出的統(tǒng)計值，其計算公式為：H =-∑PilogPi，其中對數(shù)log以2為底，信息熵以比特(bit)為單位。信息熵和熱力學(xué)熵是緊密相關(guān)的。在信息熵理論中，系統(tǒng)有序程度越高，信息熵越低；系統(tǒng)有序程度越低，信息熵越高。[9]也就是說，熵與信息內(nèi)容的不確定性相同：信息熵系統(tǒng)內(nèi)變量的不確定性越大，熵也越大，把它搞清楚所需要的信息也就越多，信息量也就越大。因為不可逆的信息銷毀過程會導(dǎo)致系統(tǒng)熵增加，而信息產(chǎn)生的過程能為系統(tǒng)引入負(熱力學(xué))熵，所以熱熵和信息熵在數(shù)量上是相同的，只是符號相反，互為負量。

組篇辭格的信息熵是語篇系統(tǒng)從無序到有序而引入的負熵流信息量。本實證研究將以宋代著名女詞人李清照(1084-1155)的《武陵春》[10]為例，運用信息熵公式計算出其組篇辭格的負熵流信息量，進一步驗證組篇辭格的負熵流創(chuàng)生對語篇系統(tǒng)有序化所產(chǎn)生的影響。

2.語料分析

(1)語義闡釋

《武陵春》

風(fēng)住塵香花已盡，日晚倦梳頭。

物是人非事事休，欲語淚先流。

聞?wù)f雙溪春尚好，也擬泛輕舟。

只恐雙溪舴艋舟，載不動、許多愁。

《武陵春》是李清照在宋高宗紹興五年(1135年)于浙江金華避難時所作，全詞充滿了“物是人非事事休”的痛苦和對故國故人的憂思，塑造了一個孤苦凄涼的才女形象。

該詞以第一人稱的口吻，由表及里、從外到內(nèi)、步步深入、層層開掘，上闋側(cè)重于外形，下闋偏重內(nèi)心，將深沉憂郁的旋律融匯在其優(yōu)美的語言和意境之中。上闋第一句“風(fēng)住塵香花已盡”，以從風(fēng)吹雨打、落花遍地到雨過天晴的情景變化作為作者慨嘆春天、感慨自己人生變化的導(dǎo)火索。詞人每每想起往日春景，只覺“物是人非”，于是更加悲傷，以至于“日晚倦梳頭”、“欲語淚先流”。李清照寫淚，先以“欲語”作為鋪墊，然后讓淚奪眶而出，簡單五個字，看似平易，用意卻無比精深，把那種難以控制的滿腹憂愁一下子傾瀉出來，[11]感人肺腑、動人心弦。下闋第一句“聞?wù)f雙溪春尚好”，突然筆鋒一轉(zhuǎn)，想要到金華郊外的雙溪“也擬泛輕舟”了?！按荷泻谩薄ⅰ胺狠p舟”措詞輕松，節(jié)奏明快，恰到好處地表現(xiàn)了詞人一剎那間的喜悅心情?！拜p舟”一詞為下文的愁緒做了很好的鋪墊和烘托，引出“只恐”小小的“舴艋舟”帶不走作者長期深沉的惆悵。至此，上闋所說的“日晚倦梳頭”、“欲語淚先流”的原因，也得到了深刻的揭示。[12]

(2)辭格分析

李清照的作品形式上善用白描手法，自辟途徑，語言清麗；其論詞強調(diào)協(xié)律，崇尚典雅、情致，提出詞“別是一家”之說，反對以作詩文之法作詞。[13]其煉字造句之功力和文學(xué)造詣從《武陵春》這首詞便可見一斑。我們把這首詞的修辭結(jié)構(gòu)制作成表1。

表1《武陵春》的修辭結(jié)構(gòu)

《武陵春》一詞雖簡煉含蓄，但卻巧妙地運用了包括比興、合詞、景物、鋪墊、白描、連動、對照、暗喻、疊言、悲泣結(jié)尾/高潮、明引等多種修辭手法。 這首詞還充分運用了指稱連貫、尾韻銜接、平行結(jié)構(gòu)和一致式結(jié)構(gòu)四種組篇辭格，使得它無論是在結(jié)構(gòu)上、語義上還是在韻律上都毫無瑕疵地渾然一體。其中“日晚倦梳頭”、“欲語淚先流”、“聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”、“只恐雙溪舴艋舟”五個分句分別省略了主語“我(作者)” ，采用的是指稱連貫中的“零回指”的方法以避免重復(fù)，增強詞的連貫性。上闋“風(fēng)住塵香花已盡“、“日晚倦梳頭”、“物是人非事事休”、“欲語淚先流”，四句中的后三句采用了押尾韻的修辭格，而下闋 “聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”、“只恐雙溪舴艋舟”、“載不動、許多愁”中的后三句也同樣采取了押尾韻的組篇辭格，以加強韻律和語音銜接的效果。根據(jù)《武陵春》詞牌特有的上、下闋相對應(yīng)的結(jié)構(gòu)，本詞的一、二句“風(fēng)住塵香花已盡”、“日晚倦梳頭”，三、四句“物是人非事事休”、“欲語淚先流”和五、六句“聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”，相互之間呈平行結(jié)構(gòu)，使得行文整齊流暢，朗朗上口；本詞中沒有涉及到修辭的文字都屬于一致式結(jié)構(gòu)，也即直白式結(jié)構(gòu)，分別是“休”、“雙溪春尚好”、“也”、“泛輕舟”、“雙溪”。

3.組篇辭格的信息熵運算

(1)變量遴選

信息熵研究的是某種特定信息出現(xiàn)的頻率，相應(yīng)地，辭格信息熵即是指特定語篇中某種修辭格信息出現(xiàn)的頻率，而我們此處所說的辭格信息熵主要指的是組篇辭格信息在其所在語篇中出現(xiàn)的頻率。組篇辭格研究的是布局謀篇，以使行文更流暢生動的修辭方法，因此對組篇辭格不宜從詞的角度研究，而是應(yīng)該以分句作為基本單位。在計算組篇辭格信息前，需要對信息熵運算的相關(guān)數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，也即進行變量遴選。變量及變量出現(xiàn)次數(shù)的準確性是信息熵運算的基礎(chǔ)，辭格信息熵的計算也是如此。我們首先要明確地分析語篇中組篇辭格的形式和種類，其次是確定需要研究的組篇辭格變量，最后才是仔細研究分析每一種需要研究的組篇辭格變量出現(xiàn)的位置及次數(shù)。

按照以上變量遴選方法，《武陵春》全篇八個分句共出現(xiàn)指稱連貫、尾韻銜接、平行結(jié)構(gòu)和一致式結(jié)構(gòu)四種組篇辭格，也就是四個變量。其中指稱連貫屬于語義型組篇辭格，而尾韻銜接和平行結(jié)構(gòu)屬于結(jié)構(gòu)型組篇辭格。指稱連貫(變量1)分別在“日晚倦梳頭”、“欲語淚先流”、“聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”、“只恐雙溪舴艋舟”五個分句中各出現(xiàn)1次，即共5次；尾韻銜接(變量2)分別在上闋 “日晚倦梳頭”、“物是人非事事休”、“欲語淚先流”和下闋 “也擬泛輕舟”、“只恐雙溪舴艋舟”、“載不動、許多愁”各出現(xiàn)3次，即共6次；平行結(jié)構(gòu)(變量3)在一、二句“風(fēng)住塵香花已盡”、“日晚倦梳頭”，三、四句“物是人非事事休”、“欲語淚先流”和五、六句“聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”分別出現(xiàn)2次，即共6次；一致式結(jié)構(gòu)(變量4)一共12個字，分別是第三句中的“休”，第五句中的“雙溪春尚好”，第六句中的“也”和“泛輕舟”，以及第七句中的“雙溪”。

(2)運算過程

信息熵的運算過程，指的是將特定信息出現(xiàn)的頻率代入到上述信息熵計算公式里，從而計算出以比特為單位的熵值的過程。同樣地，辭格信息熵的運算過程，主要指的是將組篇辭格變量出現(xiàn)的概率代入到公式H =-∑PilogPi中，從而得出組篇辭格負熵流信息量的過程。

按照變量遴選方法，在信息熵函數(shù)式的基礎(chǔ)上，對《武陵春》中四個組篇辭格(指稱連貫、尾韻銜接、平行結(jié)構(gòu)和一致式結(jié)構(gòu))變量進行分句處理和運算，具體計算方法如下：

① 指稱連貫的負熵流信息。由表1可知，指稱連貫作為語義型組篇辭格，在該語篇中多以對作者零回指的形式出現(xiàn)，占全部8個小句中的5個。這樣，在分句時，全篇8個小句，設(shè)每個變量出現(xiàn)的概率為：Pi=1/8，它們以主語形式出現(xiàn)的頻次是5，則指稱辭格的信息量計算如下：

② 尾韻銜接的負熵流信息。在全篇8個小句中，設(shè)每個變量出現(xiàn)的概率為：Pi=1/8，以相同尾韻連接的頻次是6，則尾韻辭格的信息量計算如下：

③ 平行結(jié)構(gòu)的負熵流信息。在全篇8個小句中，設(shè)每個變量出現(xiàn)的概率為：Pi=1/8，以平行結(jié)構(gòu)搭配的頻次是6，則平行結(jié)構(gòu)的信息量碰巧也是：

④ 一致式結(jié)構(gòu)的負熵流信息。實際上因直白式詞匯在該語篇中的數(shù)量較少，加之其又不起關(guān)鍵語篇連接作用，因此它們對組篇信息的貢獻極小，但為了公允起見，也為了以此作為一個參照系，在此有必要將其看做一個組篇變項。在將其數(shù)值代入信息熵函數(shù)式運算時，關(guān)鍵在于運算前的信息預(yù)處理程序上。因它們太分散而不能獨立成句，這就需要先讓其取一個均值，即以全篇49字除以8個小句，平均每個小句6.125字，再以直白式詞匯總數(shù)除之，即得到：12÷6.125≈2個小句。設(shè)每個變量出現(xiàn)的概率為：Pi=1/8，以一致式結(jié)構(gòu)出現(xiàn)的頻次是2，則一致式結(jié)構(gòu)的信息量計算如下：

(3)結(jié)果分析

按照信息熵理論，系統(tǒng)有序程度越高，信息熵越低；系統(tǒng)有序程度越低，信息熵越高。本實證研究部分通過計算組篇辭格《武陵春》結(jié)構(gòu)信息熵和語義信息熵的負熵流信息量，進一步分析和比較各種組篇辭格的信息熵值。下面將指稱連貫、尾韻銜接、平行結(jié)構(gòu)和一致式結(jié)構(gòu)這四個變項的組篇數(shù)據(jù)制作成表2，以便對其做出清晰的比較。

表2　 《武陵春》修辭結(jié)構(gòu)的組篇變項數(shù)據(jù)

由表2可以看出，負熵流信息量最低的是一致式結(jié)構(gòu)，只有0.75比特?！段淞甏骸分械囊恢率浇Y(jié)構(gòu)數(shù)量很少，只有 “休”、“雙溪春尚好”、“也”、“泛輕舟”、“雙溪”12個字，而且也沒有起到連接語篇的關(guān)鍵作用，所以信息量的值最小。也就是說一致式結(jié)構(gòu)對這首詞的結(jié)構(gòu)和語義表達都沒有起到至關(guān)重要的作用，因此，組篇辭格比率僅為25%，也是這首詞中四種組篇辭格里最低的一個。

指稱連貫的負熵流信息量為1.88比特，組篇比率為62.5%。指稱連貫是組篇辭格中用于語義銜接的辭格，1.88比特的語義負熵流信息量遠高于一致式結(jié)構(gòu)，相比之下，說明本詞中“日晚倦梳頭”、“欲語淚先流”、“聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”、“只恐雙溪舴艋舟”通過省略主語“我(作者)”，運用零回指的方法使整個語篇有效地銜接在一起，加強了語篇一氣呵成的連貫性。因此在語篇中實時使用一些指稱連貫的修辭手法，既能避免不必要的重復(fù)和贅述，又能讓語篇銜接得更緊密，語義更完整。

尾韻銜接和平行結(jié)構(gòu)都屬于組篇辭格中用于結(jié)構(gòu)形式建構(gòu)的辭格，在本詞中，二者的負熵流信息量恰好相同，都高達2.25，組篇比率也因這兩種組篇辭格出現(xiàn)的頻次均為6次而高達75%。

尾韻銜接出現(xiàn)在上闋“風(fēng)住塵香花已盡”、“日晚倦梳頭”、“物是人非事事休”、“欲語淚先流”和下闋 “聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”、“只恐雙溪舴艋舟”、“載不動、許多愁”中。尾韻銜接的負熵流信息量達到最高的2.25比特，說明《武陵春》通過押尾韻的方式，不僅使詞本身讀起來朗朗上口，也使語篇的結(jié)構(gòu)形式被很好地建構(gòu)起來，所以整篇詞結(jié)構(gòu)更嚴謹，形式更規(guī)范。由此我們可以看出，在語篇中恰當使用尾韻銜接的組篇辭格手法，能使語篇結(jié)構(gòu)更緊湊，行文更流暢。

平行結(jié)構(gòu)體現(xiàn)在《武陵春》詞牌特有的上、下闋相對應(yīng)的結(jié)構(gòu)中，分別是：一、二句“風(fēng)住塵香花已盡”、“日晚倦梳頭”，三、四句“物是人非事事休”、“欲語淚先流”和五、六句“聞?wù)f雙溪春尚好”、“也擬泛輕舟”。也是因為出現(xiàn)了6次，平行結(jié)構(gòu)的負熵流信息量和組篇比率分別高達2.25比特和75%。如此之高的負熵流信息量說明平行結(jié)構(gòu)除了讓語篇看起來整齊，也能很好地建構(gòu)語篇。由此可見，在語篇中適當?shù)厥褂闷叫薪Y(jié)構(gòu)，不僅能使語篇結(jié)構(gòu)緊湊整齊，還能使文章銜接流暢，氣勢磅礴。

綜觀表2的數(shù)據(jù)統(tǒng)計，我們可發(fā)現(xiàn)，無論結(jié)構(gòu)型還是語義型組篇辭格，一個修辭變項在語篇中的出現(xiàn)頻次越多，其負熵流信息就越大，以此導(dǎo)致其有序程度也相應(yīng)地高，其組篇比率也相應(yīng)地越高，與其相關(guān)的系統(tǒng)也就越有序。相反，低比值的修辭變項和一致式結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)顯示，一個結(jié)構(gòu)在語篇中的出現(xiàn)頻次越少，其負熵流信息就越小，組篇比率相應(yīng)地也就越低，而其正熵值就越大。以此導(dǎo)致其無序程度也相應(yīng)地高，與其相關(guān)的系統(tǒng)也就越混亂?？梢?，負熵值是衡量語篇的信息性及其系統(tǒng)有序性的可靠參數(shù)。

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[責(zé)任編輯：康邦顯]

[收稿日期]2016-02-22

[基金項目]本文系國家社科基金項目《中外主權(quán)沖突情勢下基于修辭策略的國家輿論研究》(14BXW049)，教育部人文社會科學(xué)研究項目《RST中耗散結(jié)構(gòu)的閾限：辭格的負熵流創(chuàng)生及其語篇建模》(11YJA740096)的階段性成果。

[作者簡介]王鶴(1980-)，女，河南鄭州人，講師，研究方向為功能語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)。

[中圖分類號]H15

[文獻標識碼]A

[文章編號]1671-5330(2016)03-0102-05