三個平面視角下科學(xué)術(shù)語泛化概念整合與討論

摘 要：傳統(tǒng)科學(xué)術(shù)語泛化研究側(cè)重于語義視角，這很難解釋泛化后術(shù)語語用功能的增效和句法性質(zhì)的變化。實際上，語用和句法也是引起術(shù)語泛化的重要因素。這三者的合力可看成是思維整合的過程。通過改進(jìn)Gilles Fauconnier與Mark Turner概念整合框架，使之可容納語用和句法因素并將層創(chuàng)空間的整合過程提升為層級結(jié)構(gòu)，從而構(gòu)建出一個多維度綜合性思維整合模型，可從認(rèn)知角度解釋科學(xué)術(shù)語泛化的多維動因、過程以及語用增效的理據(jù)。

關(guān)鍵詞：概念整合；科學(xué)術(shù)語；術(shù)語泛化；思維整合模型

中圖分類號：H083 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2023.03.002

Abstract： The traditional study on the generalization of scientific terms mainly focuses on the semantic perspective， which it is difficult to explain the increment of the term pragmatic function and the change of the syntactic nature after the generalization. In fact， pragmatic and syntax are also important factors in the generalization of terms. The combined effect of semantic， pragmatic and syntax can be regarded as a process of mental integration. The improvement of Gilles Fauconnier & Mark Turner conceptual integration framework can accommodate pragmatic and syntactic factors， and further upgrade the integration process of blending space to a hierarchical structure， so as to build a multidimensional comprehensive mental integration model to explain the multidimensional motivation， process and pragmatic efficiency of scientific term generalization from the cognitive perspective.

Keywords： concept integration; scientific terms; generalization; mental integration model

0 引言

科學(xué)術(shù)語是科學(xué)領(lǐng)域使用的專門詞語，是科學(xué)知識在人類語言中的結(jié)晶，一般具有單義性和專業(yè)性。隨著社會發(fā)展和科技進(jìn)步，大量術(shù)語頻繁地出現(xiàn)在公眾的日常語言中，成為通用詞匯。這種現(xiàn)象被稱為科學(xué)術(shù)語的泛化。

當(dāng)前，學(xué)界對科學(xué)術(shù)語泛化的研究偏向語義，其他方面關(guān)注很少，如宋培杰[1]、鄭述譜[2]、仇宏偉[3]、張春泉[4]等。此類研究很難解釋泛化后術(shù)語語用功能的增值和句法性質(zhì)的改變。實際上，語用是觸發(fā)因素，句法提供術(shù)語泛化的環(huán)境，語義是泛化的載體和結(jié)果，所有的術(shù)語語義泛化都是這三者合力的結(jié)果。理論上，可以將這種合力看成是思維整合的過程，即三個平面因素共同作用于科學(xué)術(shù)語，最終造成了語義泛化。然而，目前還未看到學(xué)者從這個角度的討論，唐賢清和李洪乾[5-6]討論了軍語泛化的語義整合，但沒有突破概念整合理論框架，也沒有涉及語用和句法維度。

因此，本文嘗試通過改進(jìn)概念整合理論，放松整合模型中思維空間的語義限制，吸收整合理論中的層級思想，構(gòu)建一個可容納語用和句法因素的綜合性思維整合模型，從認(rèn)知角度解釋科學(xué)術(shù)語泛化的多維動因、過程以及語用增效的理據(jù)，并用實例闡述其有效性。

1 概念整合理論框架述評

概念整合理論（Conceptual Integration Theory）是20世紀(jì)90年代Gilles Fauconnier與Mark Turner在思維空間（Mental Spaces）理論基礎(chǔ)上發(fā)展出來的一套概念生成計算理論。其靈感來自現(xiàn)代心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。如果把概念看成是神經(jīng)元，則概念網(wǎng)就是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，概念的形成過程就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行過程。因此，概念整合本質(zhì)上就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。

然而，該理論并不完善，如內(nèi)部的架構(gòu)存在缺陷[7]，難以對人類認(rèn)知的具體例子做出精確的解釋[8]；存在不可證偽、思維空間定義不明、缺乏心理實驗的證據(jù)[9]等問題。更重要的是，該理論沒有將語境和認(rèn)知主體考慮進(jìn)理論框架中，即沒有考慮到話語意圖和環(huán)境對模型整合的制約性，作為一個在線構(gòu)建理論，這種缺陷是致命的。另外，該理論也沒有考慮到思維整合的復(fù)雜多樣性，對具體整合例子的分析存在事后性（post hoc）和特設(shè)性（ad hoc）等問題[10]。

在一些問題的認(rèn)識上，學(xué)界也存在爭議，與本研究有關(guān)的有以下幾個方面：

（1）話語意圖的介入點。有學(xué)者認(rèn)為話語意圖既可以在輸入空間，也可以在整合空間[10]。實際上，概念整合的所有過程都受話語意圖制約，也都為話語意圖服務(wù)，語言表達(dá)的構(gòu)建就是話語意圖的實現(xiàn)。因此，將該意圖放在無論輸入空間還是整合空間在邏輯上都違反了先后順序，只有先有意圖，然后所有的整合過程才能啟動、運行。因此，話語意圖應(yīng)該在模型的最開始就出現(xiàn)，且貫穿于整合的全過程。

（2）類屬空間的作用。Fauconnier對類屬空間的闡述并不清晰[11]，使得一些文獻(xiàn)將類屬空間理解為兩個輸入空間投射出的共有空間。實際上，該空間是概念整合網(wǎng)絡(luò)得以形成的基礎(chǔ)，或者說是框架構(gòu)建者，其作用是將兩個輸入空間關(guān)聯(lián)到一起，進(jìn)而產(chǎn)生整合效應(yīng)。因此，該空間是整合網(wǎng)絡(luò)的核心部分。如果我們將類屬空間看成是空間A，輸入空間1看成是B，輸入空間2看成是C，∽表示兩個成分之間相似，則可以建立思維整合運算的推導(dǎo)關(guān)系：A∽B，A∽C，則B∽C。

這就解釋了為何整合框架中兩個輸入空間之間總能找到對應(yīng)的原因。一般認(rèn)為這兩個輸入空間之間是直接映射，形成隱喻關(guān)系，因此整合理論是隱喻理論的進(jìn)一步發(fā)展。顯然這種理解忽視了類屬空間的橋梁作用。沒有類屬空間的制約，這兩個空間不會在一個框架中形成一個整合的基本單元。

（3）思維空間之間的關(guān)系?，F(xiàn)在一般認(rèn)為，類屬空間是輸入空間的共有空間，而整合空間是由輸入空間投射而成的空間。這種觀點弱化了類屬空間的作用，也沒有真正搞清整合模型的運算機(jī)制。實際上類屬空間也參與了整合，和兩個輸入空間之間不構(gòu)成投射關(guān)系，而是因相似性關(guān)聯(lián)在一起。所謂的映射是前面的三個空間關(guān)聯(lián)到一起，進(jìn)行整體投射，最終形成了整合空間。

（4）復(fù)雜整合的層次性。概念整合理論認(rèn)為整合經(jīng)歷了三個先后相接的基本過程，即構(gòu)建（composition）、完善（completion）和擴(kuò)展（elaboration），最終達(dá)到了層創(chuàng)意義，但這三個階段都在層創(chuàng)空間實現(xiàn)。顯然，將如此復(fù)雜的過程全部放在一個空間中并不合適。而且，絕大多數(shù)的概念整合過程細(xì)分起來都不是一次成型的，有著連續(xù)的過程，表現(xiàn)為整合的層級性，與句法上的層級性對應(yīng)。正如此，有的學(xué)者就借用形式句法學(xué)中的分支圖來表述層級關(guān)系[10，12]。其基本框架有兩種：概念整合基本框架（圖1）和概念整合混合框架（圖2）。

概念整合基本框架中，A類為多層級的串聯(lián)結(jié)構(gòu)，按層級組合，推導(dǎo)出最終的思維空間；B類為單層級的并行關(guān)系，一次性整合出層創(chuàng)空間；C表示終端節(jié)點，也就是整合后的層創(chuàng)意義；小寫字母表示參與整合的思維空間。Fauconnier 與 Turner提出的僅僅是基本模型，大多數(shù)情況下，概念整合都會牽涉復(fù)雜的因素，因而都是混合模型，類似圖2中概念整合混合框架中的結(jié)構(gòu)。

概念整合混合框架實際上放棄了Fauconnier與Turner提出的整合三階段主張，用分層思想來刻畫一個復(fù)雜的整合過程。其好處為：

（1）可以描寫復(fù)雜的整合現(xiàn)象。整合空間進(jìn)一步拓展的情況相當(dāng)復(fù)雜，把所有這些過程放在拓展階段就會出現(xiàn)尾大不掉的問題，也不能反映思維的層級推進(jìn)過程；

（2）和句法具有同構(gòu)性。語義的每一層整合都會加入新的思維空間，也就是并入了新的成分，這和句法上每一層的組合都會并入一個新單位是一樣的，從而使得語義整合過程和句法組合過程同構(gòu)；

（3）統(tǒng)一了概念整合模型。模型中完全排除了隱喻，所有問題都在整合框架解決，使得整合理論更統(tǒng)一，也更自洽。

2 科學(xué)術(shù)語泛化整合模型的構(gòu)建

科學(xué)術(shù)語泛化表面看涉及兩個認(rèn)知域之間的映射，但源域向目標(biāo)域投射的觸發(fā)動機(jī)和運行過程都超出了這兩個域，是多因素匯集和整合的結(jié)果。從信息論角度看，就是諸多已知信息整合出新信息的過程。因此，科學(xué)術(shù)語泛化是一個多對一的思維過程，而且這種過程并不是一次性的，而是具有層級性。這些本質(zhì)上都可納入思維整合的框架。

然而，F(xiàn)auconnier 與 Turner的模型嚴(yán)格來說僅是語義整合，并沒有涉及語用和句法，而這兩方面卻是科學(xué)術(shù)語泛化過程中不可或缺的因素，必須在整合模型中體現(xiàn)。因而，我們需要做兩方面的處理：第一，語用和句法因素正則化，使之適合于整合模型；第二，改進(jìn)概念整合模型，將純語義模型改為可以同時處理句法、語義和語用的混合模型。

第一點很簡單，只要將所有的信息都處理為思維空間就行了，這樣通過類屬空間并入到整合框架的輸入空間位，就可以實現(xiàn)整合。實際上我們的思維運算確實是多通道信息的混合運算。第二點有點復(fù)雜，由于句法、語義和語用性質(zhì)不同，在模型中的重要性和整合方式也有差異，因而在位置上就有一定的選擇性。因此，科學(xué)術(shù)語泛化整合模型中，就需要有相應(yīng)的句法、語義和語用的處理模塊。理論上，任何科學(xué)術(shù)語泛化都起因于語用上的話語目標(biāo)，因此，語用因素處于模型的第一層。語用動因?qū)浞ê驼Z義都會產(chǎn)生影響，但最終表現(xiàn)在語義的變化上。因而，句法因素應(yīng)該在語用之后并入到整合模型中，處于中間位置；而語義因素處于模型的中間和最后階段。這樣，我們就可以將語言中三個平面上的因素納入到整合框架中。三個平面之間的互動，可通過整合過程中并入相應(yīng)維度的成分而實現(xiàn)，形成類似的結(jié)構(gòu)（圖3）。

總體來講，整合模型向?qū)觿?chuàng)空間的投射有兩種類別：一種是思維框架的投射，兩個輸入空間均有投射的可能，如果二者之間結(jié)構(gòu)不一致，模型一般繼承的是源域空間的結(jié)構(gòu)；另一種是特征投射，也就是兩個空間中結(jié)構(gòu)節(jié)點上的成分以及與認(rèn)知解讀密切相關(guān)的特征。廣義上，也可以將實體性成分看成特征，這樣所有的非結(jié)構(gòu)性成分都是特征，所謂的投射也就是結(jié)構(gòu)和特征的投射。

然而，三個平面上的特征也有差異。語義維度的特征基本上和思維框架關(guān)系密切，大多處于框架的某個節(jié)點上；語用維度的特征和語境、認(rèn)知關(guān)系密切，一般是追求特定環(huán)境中的表達(dá)效果；而句法維度的特征和語言形式關(guān)系密切，實際上就是句法結(jié)構(gòu)上的特征。因此，語義特征進(jìn)入整合空間后和框架聯(lián)系緊密，直接融入到框架中，形成一個有機(jī)整體；后面兩類進(jìn)入整合空間后基本上游離于結(jié)構(gòu)之外，作用于結(jié)構(gòu)，因而不穩(wěn)定，需要在整合過程中關(guān)聯(lián)到另外一個與之相關(guān)的空間，從而獲得特征飽和，使得整合空間成為一個穩(wěn)定的空間。這幾類特征之間的整合關(guān)系如圖3所示。

可以看到，科學(xué)術(shù)語泛化整合模型和Fauconnier 與 Turner的模型并不一致，不是單純的概念整合或者語義整合，而是融入了語境、認(rèn)知和句法等因素的綜合性整合，因而稱為概念整合模型并不合適。另外，從與核心之間的緊密度來說，語義特征和句法特征并不一致，但由于句法和語義在實際整合中可能同時處理，也就是處于同一個層級中，因而二者之間用虛線間隔，以示關(guān)聯(lián)。這樣就將整合模型的層級性和三個平面特征之間關(guān)聯(lián)起來，從思維機(jī)制上解釋了不同類型空間分層進(jìn)入模型的原因。

3 實例分析

前面分析了Fauconnier 與 Turner模型存在的一些理論問題，論證了整合模型的層級特征，并在此基礎(chǔ)上闡述了科學(xué)術(shù)語泛化模型構(gòu)建的大致思路。接下來，為了方便討論，以“充電”的泛化為例，闡述整合過程。

3.1 “充電”的泛化整合過程

“充電”本是物理學(xué)術(shù)語，指補(bǔ)充蓄電設(shè)備電能的過程，后來語義泛化，可以指學(xué)習(xí)、工作等方面的補(bǔ)充。

例1.黃英考上了研究生，為自己充電，儲備更多的新知識。（百度百科：充電）

例2.年輕人或者中年人應(yīng)該給自己充電。（知乎：年輕人或者中年人應(yīng)該怎么給自己充電？）

例3.要記得給身體充電。（百度知道：如何給自己的身體充電？）

例1指學(xué)習(xí)新知識，例2指補(bǔ)充工作技能，例3指補(bǔ)充身體能量。這三個例子和充電的本義之間雖然表達(dá)的意義領(lǐng)域不同，但都具有共同的語義框架，即補(bǔ)充某個領(lǐng)域中的空缺或者不足，認(rèn)知上屬于容器類的框架，反映人將物體從外面放進(jìn)容器中，如“充水”“充牛奶”“充咖啡”等。盡管充電的過程看不見，但將外部的電荷充入蓄電設(shè)備也和這種放入的模式相似，因而在理解過程中借助于該模型獲得解讀。當(dāng)我們知識存在不足時，也相當(dāng)于一個容器中缺乏必需的物品，從而需要補(bǔ)充一些進(jìn)來，這樣通過模式識別和匹配，就激活了認(rèn)知上的容器框架。之所以“充電”被選為“教育進(jìn)修”的表達(dá)形式，是基于認(rèn)知上的靠近原則。相比這些具體、可感的充入動作，“充電”的不可感性質(zhì)和學(xué)習(xí)上的不可感性質(zhì)更相似，共享更多的元素，因而在認(rèn)知上的激活強(qiáng)度最高。

從語用看，“充電”被選擇具備了兩點：其一，符合極簡原則，即用最簡的形式表達(dá)復(fù)雜意義。教育進(jìn)修的概念有這種語用上的需求，從而在認(rèn)知上激活了該詞，并入模型中，最終形成了例1的意義解讀。其二，符合陌生化原則，即追求表達(dá)上的求新求異?？茖W(xué)術(shù)語語義泛化恰好可以通過超常組配達(dá)到這種語用效果。這也是詞匯出現(xiàn)大量泛化現(xiàn)象的原因。這兩點可以看成是引起“充電”泛化的語用動因和整合的原動力。

但是，這種語用需求只是一種認(rèn)知傾向性，要實現(xiàn)這種傾向性就需要有句法的支持，也就是句法上要能夠?qū)崿F(xiàn)這種語用訴求。當(dāng)某個術(shù)語能夠表達(dá)某個待優(yōu)化的概念意義時，該術(shù)語一定在句法上做好了準(zhǔn)備，否則不可能實現(xiàn)。例如“門”，本義就是指房子的門；美國尼克松時代發(fā)生了一個著名的政治丑聞，被稱為“水門事件（Watergate Affair）”，因為影響巨大，后來“門”就發(fā)展出專指“政治事件”的意義。再后來，隨著該詞的頻繁引用，社會中一些引人注意的現(xiàn)象都可以叫作“門”了，如“投票門”“艷照門”“東航門”等[13]。之所以發(fā)生泛化，是由于隨著頻率的增加，“水門”逐漸在認(rèn)知上抽象為一個“××+門”結(jié)構(gòu)，“××”為變量，“門”為常量，表示“某種事件”。這樣，該固定組配就可以有限容納一些相關(guān)詞語進(jìn)入，其制約因素受語義影響，即符合“水門事件”中的重大政治事件的語義要求。再接下來，隨著大量成分進(jìn)入“××”位，對“門”形成壓迫，致使其內(nèi)部語義因素進(jìn)一步脫落，造成其可以容納更多的成分進(jìn)入，從而使得語義泛化的程度加深。也就是說，“門”能夠泛化是其和前面修飾位置的事件可以在頻率的作用下相互作用的結(jié)果。

“充電”也是一樣的，只是比“門”要復(fù)雜。

例4.我需要[給電動車]充電了。

例5.黃英[考上了研究生，為自己]充電，儲備更多的新知識。

例6.[工作時間長了的人也該給自己]充電了。

例7.今天一天沒吃東西，我[身體需要]充電了。

上例中，如果將方括號中的成分抽象化為“××”，就形成了“××+充電”的結(jié)構(gòu)。前面的“××”本來專指蓄電設(shè)備，隨著使用頻率的增加，“××”進(jìn)入條件放寬，可以容納和“充電”認(rèn)知框架相似的相關(guān)成分進(jìn)入該位置；“充電”受到前面成分語義的壓制，進(jìn)而調(diào)整自身的語義，獲得了表示“工作上的進(jìn)修”“教育上的進(jìn)修”和“身體上的補(bǔ)充能量”這樣的意義。由具體的“給蓄電設(shè)備補(bǔ)充電能”到后面的抽象意義，“充電”在句法和頻率的作用下，逐漸完成了意義的泛化。

因此，所有科學(xué)術(shù)語的泛化都是伴隨著句法結(jié)構(gòu)的抽象化而發(fā)生的，沒有句法上抽象出來的槽位，就不可能形成成分的替換；而句法槽位在認(rèn)知框架上一定兼容這個待優(yōu)化的概念意義，使得其可以進(jìn)入槽中，完成意義和形式之間的組配，發(fā)展出新的含義。這樣看，句法上的因素是語義泛化的先決條件之一，而該條件又是因語用的觸發(fā)并強(qiáng)化而逐漸形成的。交代了語用、句法和語義之間的互相制約關(guān)系后，我們就可以構(gòu)建基于三個平面的科學(xué)術(shù)語泛化的整合模型了，如圖4。

如果把圖4抽象化，可得到圖5。

圖5中，端點a、b、c、f構(gòu)成了語用上的運算；e、d、g構(gòu)成了句法上的運算；g、f、CM構(gòu)成了語義上的運算。可以看出，句法和語用都形成了塊，之后再組合，最終得出整合結(jié)果。但是，語用塊是泛化發(fā)生的最初動因，因而關(guān)聯(lián)類屬空間?？梢?，在我們的思維中，科學(xué)術(shù)語泛化的整合也和句法組配類似，是塊狀的分層結(jié)構(gòu)?；趫D4，該模型的整合機(jī)制表述如下：

（1）語用模塊的構(gòu)建。

① 話語意圖的輸入。模型首先接收到思維中的話語表達(dá)意圖，即提高“教育進(jìn)修”認(rèn)知空間表達(dá)的語用效果。

② 形成類屬空間。模型接收到信息之后，分析出該表達(dá)的思維框架，形成容器類填充類屬空

間。然后，根據(jù)經(jīng)驗，確認(rèn)“極簡性”和“陌生化”語用空間可以實現(xiàn)該話語意圖。

③ 語用空間的并入。類屬空間并入“極簡性”（輸入空間1）和“陌生化”（輸入空間3）語用空間，形成了語用整合模塊。其目的是通過語用空間的引入實現(xiàn)輸入空間2的話語意圖。輸入空間2為表達(dá)話語意圖的主空間，也稱為當(dāng)前表達(dá)空間[6]，是模型需要實現(xiàn)語用增量的空間。這兩個語用空間的引入，使得輸入空間2打破了原有的平衡，變得不穩(wěn)定，迫使模型進(jìn)行調(diào)整。

④ 整合輸入空間。類屬空間為了能夠繼續(xù)保持對輸入空間2的制約，將這三個輸入空間中的重要信息整合到空間6中，形成了諸多的小概念包。這些概念包具有相關(guān)性，不具有相似性，是語用上有待實現(xiàn)的特征。這些特征使得空間6依然不穩(wěn)定，從而迫使類屬空間尋找合作的空間，完成特征的消解。

⑤ 引入新的空間?？臻g6的不穩(wěn)定壓迫類屬空間，引入新的輸入空間7?？臻g7需要滿足空間6中的語用特征，也就是會消解掉空間6中需要實現(xiàn)的語用特征。新空間的引入通過兩個步驟實現(xiàn)：首先，比對相似性，通過比對，模型找到了距離最近的思維空間是“充電”，因為“充電”介于抽象和具體之間，相比其他詞語，與“教育進(jìn)修”的具體和抽象二重性相一致；然后，語用特征的驗證，主要是考察“充電”一詞是否能夠滿足空間6中的極簡性和陌生化的語用需求，如果滿足則通過驗證，將之引入模型中，成為輸入空間7。

（2）句法模塊的構(gòu)建。前面并入的空間7屬于句法模塊，是類屬空間將“充電”和前面的句法位置“××”整合在一起，形成的“××+充電”的結(jié)構(gòu)?！啊痢痢蔽恢每梢匀菁{與“充電”框架相關(guān)的教育方面的信息，從而為“充電”語義泛化創(chuàng)造了句法環(huán)境。

（3）語義模塊的整合。就是將前面的空間6和空間7進(jìn)一步整合，形成空間8?？臻g7中的句法特征投射到空間8后，由空間6中與教育相關(guān)的語義特征填充，從而實現(xiàn)了特征飽和；空間6中語用上的極簡性和陌生化特征投射到空間8后，由空間7中“充電”含有的特征填充，實現(xiàn)飽和；同時，模型繼承了類屬空間的框架，從而完成整合。這樣，語義整合中的兩個輸入空間在空間8中互相成全，最終達(dá)到了語用、句法和語義三個維度特征的平衡。

可以看出，語用和句法空間屬于特征引入，這些特征對整合模型起到了制約作用，這和語義特征不太一樣；語義特征一般填充到框架中的節(jié)點上，和框架之間實現(xiàn)融合。整個模型的計算本質(zhì)上是特征并入和融合的過程，以找到特征解并消除的方式結(jié)束。這類似于生成語法的特征核查，這些特征一旦找到了配對成分，就會被消除，也就是詞義中并不顯示這些特征。這也解釋了詞語語義中一般不含有句法和語用因素的原因。然而，消除不代表不存在，當(dāng)條件具備時，這些特征會在使用過程中凸顯，從而實現(xiàn)話語語用功能的增量。

當(dāng)實現(xiàn)了模型整合之后，最終層創(chuàng)空間會輸出結(jié)果給判斷節(jié)點，判斷節(jié)點根據(jù)話語意圖的實現(xiàn)情況而做出判斷。如“充電”是不是實現(xiàn)了語用功能的增效，如果實現(xiàn)了則輸出最終結(jié)果；沒通過則返回到類屬空間，重新進(jìn)行優(yōu)化整合。如此反復(fù)，直到輸出合格的結(jié)構(gòu)。該環(huán)節(jié)是模擬認(rèn)知的試錯機(jī)制，使得模型更符合人腦思維的過程，而經(jīng)典模型中沒有這種回路，一旦整合出錯，就沒有修正的機(jī)會。這樣，就將語用、句法和語義三個維度的因素在整合框架下實現(xiàn)了統(tǒng)一，通過一系列的思維運算，整合出一個新結(jié)構(gòu)。

從圖4看，我們平常說的科學(xué)術(shù)語泛化其實不準(zhǔn)確。表面看確實是“充電”發(fā)展出新的意義，但認(rèn)知上“繼續(xù)教育”的目的域需要更適合的表達(dá)，然后通過認(rèn)知計算，確認(rèn)了“充電”是最靠近該思維空間的思維空間，于是將之吸引到類屬空間之下，構(gòu)成一個整合結(jié)構(gòu)，形成用“充電”表達(dá)“繼續(xù)教育”的層創(chuàng)結(jié)構(gòu)，最終擴(kuò)展了“充電”的語義。因此，科學(xué)術(shù)語泛化是被動的借入現(xiàn)象，本質(zhì)上屬于詞語借用范疇。

3.2 語用特征激活的認(rèn)知觸發(fā)機(jī)制

在前面的討論中，“充電”完成泛化之后，其語用特征獲得了消解，但將之放到特定環(huán)境中，這些特征會被再次激活，參與動態(tài)話語意義的構(gòu)建，提高話語表達(dá)效果。問題是，什么激活了這些特征。實際上，語用增效功能的激活主要是通過心理上的標(biāo)記效應(yīng)實現(xiàn)的，也就是說，話語上的標(biāo)記起到了觸發(fā)語用功能的作用。話語標(biāo)記本質(zhì)上是一種陌生化引導(dǎo)機(jī)制，當(dāng)一個語言成分在人的認(rèn)知上越陌生，其標(biāo)記性越強(qiáng)，反之就弱。如果話語意圖的表達(dá)形式是常規(guī)表達(dá)，則為無標(biāo)記表達(dá)；如果不是，就會產(chǎn)生陌生化效應(yīng)，使得該表達(dá)帶有了一定的標(biāo)記性。這種標(biāo)記化形式并非語言使用的錯誤，而是表明該表達(dá)具有非常規(guī)的寓義，進(jìn)而引導(dǎo)認(rèn)知做一種非常規(guī)的推導(dǎo)，最終實現(xiàn)語用增效。這是術(shù)語泛化義得以激活并實現(xiàn)語用效果的認(rèn)知觸發(fā)機(jī)制。

例如，這里的“充電”和“教育進(jìn)修”意義之間的匹配問題，本來常規(guī)的就是“一個人因感覺到知識不足，需要去某地進(jìn)修”這樣的表達(dá)。這種表達(dá)過于煩瑣，理解也比較耗力，不符合語言的經(jīng)濟(jì)性原則，但這種表達(dá)最直觀，做到形式和意義之間的最大一致性，是無標(biāo)記表達(dá)。正因如此，認(rèn)知上就會因趨簡動機(jī)而造成不穩(wěn)定，尋找更為簡練的方式替代這種忠實的形式。通過認(rèn)知模型匹配，發(fā)現(xiàn)“充電”的認(rèn)知模式和這里表達(dá)的認(rèn)知結(jié)構(gòu)相似度較高，從而將之借用來表達(dá)當(dāng)前的話語意思。這種表達(dá)符合極簡性和陌生化的特征，但卻違反了形式和意義之間忠實匹配的原則。這樣，認(rèn)知上就產(chǎn)生了話語標(biāo)記，引導(dǎo)思維向著認(rèn)知結(jié)構(gòu)一致的方向理解，最終使得“充電”得到解碼，實現(xiàn)了話語表達(dá)的語用增量。應(yīng)該說，所有術(shù)語泛化語用功能的實現(xiàn)都是建立在話語標(biāo)記基礎(chǔ)上的。

4 結(jié)語

科學(xué)術(shù)語泛化并非出于自身需要，而是一種利他行為，即某個概念內(nèi)容需要有一個最佳表達(dá)形式，而某個科學(xué)術(shù)語正好符合該需要，因而將之借入，形成了一種混合表達(dá)形式，即用科學(xué)術(shù)語表達(dá)該內(nèi)容。因此科學(xué)術(shù)語泛化的過程是一種被動的思維整合過程。

經(jīng)典的概念整合模型盡管是在線式的，但極少涉及語用和句法等方面的因素；在模型的構(gòu)建上也是回溯性質(zhì)的，存在多層次機(jī)制不明、類屬空間作用模糊以及不能糾錯等問題。通過重新定義該模型，將輸入空間的范圍擴(kuò)大到語用和句法因素，并構(gòu)建層級化整合機(jī)制，我們就可以模擬科學(xué)術(shù)語泛化的整合過程，并能夠解釋語用增量的來源和心理標(biāo)記的觸發(fā)機(jī)制。

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作者簡介：李向華（1974—），男，博士，安徽合肥人，江西省認(rèn)知科學(xué)與跨學(xué)科重點研究中心（九江學(xué)院）主任，研究員，碩士生導(dǎo)師。研究方向為語言學(xué)及應(yīng)用語言學(xué)。主持國家社會科學(xué)基金項目、江西省社會科學(xué)規(guī)劃項目、科技部項目等8項，科研成果獲江西省第十八次社會科學(xué)成果獎三等獎。發(fā)表論文20余篇，出版專著2部，主編專業(yè)教材1部，參編教材1部。通信方式：1649873938@qq.com。