語言的抽象性和象似性

毛 青

一.引言

語言是抽象的，語義分析主要有兩種方法：具身認(rèn)知觀，即通道觀，認(rèn)為感知，運動和情感體驗在概念結(jié)構(gòu)和詞義中發(fā)揮重要作用；而非通道觀，否認(rèn)具身認(rèn)知觀點，強調(diào)符號和非知覺表征的作用(Machery E，2007)。抽象知識對兩者都是一種挑戰(zhàn)。象似性是指詞匯形式和詞匯意義之間的相似關(guān)系。語言沒有更象似化，因為具有象似性的詞匯與其所指，還有語境聯(lián)系密切，影響抽象意義的表達。語言越象似，不僅會使抽象意義的表達困難，也會使抽象意義的早期學(xué)習(xí)更加困難。

二.語言的抽象性與抽象知識的來源

通過展示狗的圖片，人們可以理解具體名詞dog的概念，但是我們不能直接展示抽象詞匯freedom的圖片，進而使人們理解詞匯的概念。在語言加工中，具身觀強調(diào)人們是通過感知模擬理解詞匯概念。研究顯示 (Zwaan R A et al，2002)，蘊含通道信息的詞匯能快速激活大腦中對應(yīng)通道區(qū)域。非通道語義觀則認(rèn)為，詞匯映射概念的基本狀態(tài)。Brysbaert等人(2014)把具體詞匯定義為“現(xiàn)實中可以通過五感直接接觸的事物或行為”，如ball、dog、blinking等。抽象性的定義通常與具體性相反，抽象詞匯是指那些不能直接感知。

(一)抽象性的普遍

Bryabaert等人(2014)用五級量表將40，000個單詞分成五個等級（1=最抽象；5=最具體）。例如，freedom、democracy、justice這 些 經(jīng)常被視作抽象名詞的范例，它們的具體值分別是2.34，1.78，1.45。從SUBTLEX影視語料庫里隨機抽取名詞，動詞和形容詞，人們有59%的機率會選到不低于中度抽象的詞匯，即這些詞匯的具體值2.15。Juhasz和Yap用七級量表將英語本族語者對5，000個單詞的感知體驗程度數(shù)據(jù)分成七個等級進行研究（1=無感知體驗，抽象；7=最大感知體驗，具體）(Juhasz B J，Yap M J，2013)。感知體驗程度較低的詞匯有choice（1.0）、though（1.09）、mere（1.08）。將兩個實驗數(shù)據(jù)結(jié)合分析，人們有73%的機率會選到低于中度感官經(jīng)驗的詞匯。

(二)語言是抽象知識的主要來源

無論是通道觀還是非通道觀都很難完整地解釋抽象詞匯的表征。雖然具身觀很早就意識到抽象知識的重要性，但具身觀的很多研究仍是圍繞具體詞匯。非通道觀否認(rèn)抽象知識是從感知經(jīng)驗中派生出來。如果不是來自世界的直接經(jīng)驗，那抽象知識的來源是什么？其實語言本身就是抽象知識的主要來源。首先，語言是命題的來源。一些命題是用語言來描述事實，如中國有23個省；一些命題是用語言來指導(dǎo)行為，如不能用濕手觸摸電源；還有一些命題是用語言表示更加抽象的知識，如三角形內(nèi)角和是180度。其次，語言是范疇提示。語言將世界范疇化，并不是簡單地映射存在的自然整體，而是進行劃分。最后，語言統(tǒng)計本身就是知識。語言的分布結(jié)構(gòu)蘊含無限的知識，如sky和blue這個顏色詞共現(xiàn)幾率比其他顏色高。

三.語言的象似性

象似性是指詞匯形式和意義間的相似關(guān)系。象似性使語言更具邏輯性，可以根據(jù)象似性推斷詞義。詞匯形義間的這種象似性優(yōu)勢在語言進化過程中發(fā)揮重要作用(Lupyan G，Winter B，2018)。象似性使得聲音和意義之間的聯(lián)系更密切，如許多語言傾向于使用元音/i/來表示小型的物體或動物。象似性不僅出現(xiàn)在擬聲詞中，也是手語和口語的一個特征。象似性使語言更具感知生動性。有研究顯示象似性和交叉對應(yīng)關(guān)系，感官意象有關(guān) (Spence C，2012)，而且和具有任意性關(guān)系的詞語相比，具有象似性的詞語會引起大腦感知區(qū)域更強烈的活動。

語言沒有更象似，主要有兩個原因：第一，象似性適用范圍不廣。第二，如果詞形和詞義相似，那么相似的詞就會有相似的意義，這就會造成一種形義混亂。隨著詞匯量的增加，詞匯聲音形式和詞義形成的系統(tǒng)將會導(dǎo)致形義混亂。

四.抽象性和象似性的制約關(guān)系

對Pexman等人研究 (2017)中的數(shù)據(jù)進行分析。在Pexman和他的同事的實驗中，受試者需要盡可能快的判斷目標(biāo)詞是具體詞還是抽象詞。數(shù)據(jù)顯示，具體詞匯的準(zhǔn)確度并沒有受象似性的影響，b=-.46，95%CI=[-1.42，0.51]，t=-0.93，p=.35。抽象詞匯的準(zhǔn)確度明顯與象似性 呈 負相 關(guān) ，b=-3.15，95%CI=[-4.79，-0.78]，t=-3.15，p=.004。 當(dāng)抽象詞匯的象似度低于25%時，準(zhǔn)確率是86%。當(dāng)抽象詞匯的象似度高于75%時，準(zhǔn)確率是86%。隨著象似度的增高，抽象詞匯的準(zhǔn)確率在下降，即抽象詞匯的象似性激活了具體的語義表征，抽象詞匯的象似度越高，詞義更加具體。

研究顯示，象似性與語境多樣性有關(guān) (Lupyan G，Winter B，2018)?？刂凭唧w性和詞類，象似性高的詞語出現(xiàn)在較少的語境中，b=-.16，95%CI=[-0.19，-0.14]，t=-10.87，p＜.00005。若同時控制具體性、詞頻和詞類，依舊出現(xiàn)明顯的負相關(guān)關(guān)系，b=-.15，95%CI=[-0.18，-0.11]，t=-7.33，p＜.00005。象似性限制了詞匯的再使用性，縮小了詞匯的語境范圍。

五.結(jié)語

本文分析了抽象知識的來源，并討論了語言中抽象性和象似性的關(guān)系。語言本身就是抽象知識的來源。語言是各種命題的來源，范疇的提示，且語言統(tǒng)計本身也蘊含知識。抽象性和象似性存在制約關(guān)系。抽象性普遍存在于語言中，人們的表達內(nèi)容多是抽象的，進而就抑制了象似性發(fā)展。象似性是指詞形和詞義間的相似關(guān)系，這種關(guān)系雖然有助于人們進行詞義推斷，并有快速習(xí)得詞匯的優(yōu)勢，但是卻抑制了詞義的抽象化。