詞匯語義學(xué)的根本問題及其回答:新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)視角*

魏 琛,倪盛儉

(1.武夷學(xué)院 人文與教師教育學(xué)院,福建 武夷山 354300;2.華東師范大學(xué) 外語學(xué)院,上海 200241; 3.貴州財經(jīng)大學(xué) 文法學(xué)院,貴州 貴陽 511300)

一、引言

為了便于敘述詞匯語義學(xué)的各大流派，筆者在《詞匯語義的根本問題及其回答——經(jīng)典詞匯語義學(xué)視角》一文中權(quán)且將詞匯語義學(xué)流派中的歷史語文語義學(xué)、結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)和生成主義語義學(xué)統(tǒng)稱為詞匯語義學(xué)的經(jīng)典理論[1]47-60，原因在于歷史語文語義學(xué)倡導(dǎo)的歷時觀、語境觀和心理因素觀等，結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)提出的共時觀、系統(tǒng)觀和結(jié)構(gòu)觀等，以及生成主義語義學(xué)強(qiáng)調(diào)的形式觀等都呈現(xiàn)出延續(xù)式發(fā)展與互為支撐作用，而且也都成為諸如新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)和認(rèn)知語義學(xué)等后續(xù)研究的基礎(chǔ)和起點(diǎn)[1-2]。前文指出，經(jīng)典詞匯語義學(xué)理論通過它們對Paradis提出的詞匯語義學(xué)的五大根本問題[3]3347-3356的不同回答，在主要觀點(diǎn)、理論基礎(chǔ)、研究方法等方面存在互補(bǔ)式發(fā)展與多重承繼關(guān)系。

Paradis根據(jù)有關(guān)學(xué)科理論對詞匯語義學(xué)發(fā)展的內(nèi)在要求提出了詞匯語義學(xué)必須回答的五大根本問題：①語言意義的本質(zhì)；②詞義之間的關(guān)系；③詞義的習(xí)得與存儲；④詞義的理解與傳達(dá)；⑤詞義的變化機(jī)制及其理據(jù)性，其中①②最為基本[3]3347-3356。Paradis認(rèn)為上述五個問題對于聲稱在其理論框架內(nèi)可對詞義進(jìn)行連貫性描述和解釋的任何一個詞匯語義學(xué)流派都是至關(guān)重要的，對它們的回答構(gòu)成了各大流派之間相互聯(lián)系且區(qū)分的基礎(chǔ)[3-4]。對這五個問題的不同回答不僅成為不同詞匯語義學(xué)理論的基本理論假設(shè)和承諾，而且還構(gòu)成了它們方法選擇和解釋詞語的基礎(chǔ)[1]47-60[3]3347-3356。

歷史語文語義學(xué)注重對語境因素、心理因素和歷時因素的研究，主要對Paradis提出的詞匯語義學(xué)的五大根本問題中的①④⑤做了回答；結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)認(rèn)為語言意義的本質(zhì)在于語言單位之間的關(guān)系，其所有理論的主線都是對關(guān)系的描述，因而僅對詞匯語義學(xué)根本問題的①②做了回答；而作為生成語義學(xué)代表的卡茨語義學(xué)(又稱卡茨模型，Katz’ Model)則持心智主義意義觀，主張在語境中刻畫形式化語義，主要對詞匯根本問題的①②④做了回答，對③有所觸及，但未深入其中，對⑤僅涉及共時語境下的語義變化，未涉及歷時視角下的語義變化[1]47-60。

本文將承繼前文的論述模式，以Geeraerts的TheoriesofLexicalSemantics[5]為框架，通過論述新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)對詞匯語義學(xué)的貢獻(xiàn)與不足，以分解法和關(guān)系方法兩個準(zhǔn)則分別介紹新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)的七大支流，力求較為全面地梳理、厘清各個理論的不足以及它們之間的互補(bǔ)式發(fā)展與多重承繼關(guān)系。其中分解法涉及自然語義元語言理論(Natural Semantics Metalanguage, NSM)、概念語義學(xué)(Conceptual Semantics, CS)、雙層語義學(xué)(Two-Level Semantics, TLS)、生成詞庫理論(Generative Lexicon Theory, GLT)等理論視角；關(guān)系方法則囊括了WordNet、意義—文本理論(Meaning-Text Theory, MTT)、分布語料分析(Distribution Corpus Analysis, DCA)等方面。

二、新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)(1)這個標(biāo)題取廣義的“新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)”意義，包括下文的概念語義學(xué)、雙層語義學(xué)和生成詞庫理論等“新生成主義”語義學(xué)和狹義上的“新結(jié)構(gòu)主義”語義學(xué)，如WordNet、詞匯函項范式、語料庫分布分析范式、自然語義元語言等。由于Saussure創(chuàng)立的結(jié)構(gòu)主義語言學(xué)是現(xiàn)代語言學(xué)的基礎(chǔ)，加之二十世紀(jì)前半葉的現(xiàn)代語言學(xué)以結(jié)構(gòu)主義為主導(dǎo)(從某種程度上說，生成主義也屬于結(jié)構(gòu)主義傳統(tǒng))，因而這里取廣義的“新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)”為題，而不是其他的名稱。

作為結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)和生成語法相結(jié)合產(chǎn)物的新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)，開拓了語義研究的新疆域，同時也激發(fā)了人們對其仍未解決的某些問題作出重新思考。其中以下兩個問題是新結(jié)構(gòu)主義研究的出發(fā)點(diǎn)和重點(diǎn)：語言知識與語言外知識的區(qū)分、自然語言意義形式化的可能性。

Geeraerts提出三個劃分新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)的角度[5]145-146，而從它們對結(jié)構(gòu)主義現(xiàn)象關(guān)注的角度看，我們認(rèn)為新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)可以分為兩類。第一類理論有成分分析(分解法)的取向，如Wierzbicka的自然語義元語言理論(NSM)是經(jīng)典成分分析法(Constitution Analysis，CA)的替代物。它舍棄了語義成分來自詞匯場的區(qū)別性對立的主張，并假定存在一套普適的、可借助還原改述法(reductive paraphrase)來定義詞語過程中發(fā)現(xiàn)的語義元。語義分解方法也是Jackendoff的概念語義學(xué)、Bierwisch的雙層語義學(xué)和Pustejovsky的生成詞庫理論的基礎(chǔ)。相比NSM，這三個理論注重詞語意義的形式化表示；但和NSM一樣，它們在更廣泛的認(rèn)知語境中對意義進(jìn)行分解分析，聚焦于語境中語義的選擇確定機(jī)制和調(diào)節(jié)機(jī)制。

(一)分解法

分解法具有還原主義傾向。一方面，它把語義描述簡化為一套元意義的成分，采取了純語言層次的描述，未考慮到百科知識層面的內(nèi)容。另一方面，它考慮到了心理充分性，不得不面對語言使用的模糊性和靈活性。新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)理論采取以下觀點(diǎn)協(xié)調(diào)這種矛盾：(1)心智的明晰性與世界的模糊性；(2)概念知識的精簡性與感知知識的豐富性；(3)語義學(xué)的靜態(tài)穩(wěn)定性與語用學(xué)的動態(tài)靈活性。第一種觀點(diǎn)是NSM所采用的，它暗示盡管世界是模糊的，但是人腦對概念的區(qū)分是清楚的，世界的模糊并不會干擾大腦的清晰。第二種觀點(diǎn)屬于CS，它暗示語言層次中稀疏、離散的概念表征可以與豐富且具有靈活性的感知或非概念內(nèi)容相結(jié)合：如果接受概念層次和視覺、運(yùn)動圖式(motor schemas)及其他非概念認(rèn)知模式之間的密切聯(lián)系，語言層面的分解描述就可以保持整齊和清楚的描述。第三種觀點(diǎn)是TLS的典型特征，即意義具有在語境中的動態(tài)調(diào)制性[6]70-76。但意義的這一特性在一定程度上也為GLT所共享，它意味著定義明確的語義描述在語境因素的影響下，可以在語用層次加以調(diào)整和細(xì)化：如果能對產(chǎn)生特定語用意義的機(jī)制加以描述，就可以保證語義描寫的整潔性。事實(shí)上GLT的理論和方法涵蓋了CS和TLS，下面結(jié)合相關(guān)理論對這些觀點(diǎn)加以詳述并指出可能存在的問題。

1.自然語義元語言理論(NSM)

該理論由Wierzbicka于1972年始創(chuàng)，之后主要經(jīng)其本人的努力又有多次的發(fā)展，是當(dāng)代語義學(xué)中嘗試建立普適的基元概念(簡稱“語義元”或“義元”)最先進(jìn)的嘗試，其語義描述基于兩點(diǎn)：普適基元概念的詞表和以“還原改述”為特點(diǎn)的定義方法。Wierzbicka堅持自然、非技術(shù)化、非形式化的定義，認(rèn)為義元應(yīng)該是普適的、能被所有語言所表達(dá)和擁有[7]15(Goddard稱之為“強(qiáng)詞匯化假設(shè)”[8]7-29)。Wierzbicka的還原改述試圖從主觀視角出發(fā)來充分體現(xiàn)概念的認(rèn)知內(nèi)容。Wierzbicka認(rèn)為，盡管外部世界具有模糊性，詞語的用法具有動態(tài)變化性，但是詞語和外部世界反映在人腦中的概念是不變的，概念之間的區(qū)分也是清晰的，語言使用者可從自身認(rèn)知視角出發(fā)，采用界限分明、定義明確的概念來命名和描述相對不確定、表現(xiàn)不那么好的世界[7]18[9]33。

然而，原型范疇理論的相關(guān)研究指出，像NSM這樣離散的、連接的定義模型,在評估概念的普適性方面所起的作用是微乎其微的[10]108。Geeraerts指出，NSM未采用明確的方法來評估概念的普適性，而是僅憑借語言使用者的主觀判斷[5]135。另外，Goddard的“強(qiáng)詞匯化假設(shè)”要求對比大量(原則上要求對比所有)不同的語言，并在此基礎(chǔ)上提取普適性的義元[8]7-29。事實(shí)上，NSM不僅沒有這樣做，即使是基于主觀提取的現(xiàn)有的60多個義元，也并不都具有普適性，比如其中很多與中文相對應(yīng)的詞語只有概念上的交叉，而句法實(shí)現(xiàn)形式卻存在差異，這些義元所具有的特征至多只能是英語所特有的，即這些基元具有各民族語言特異性，并不具有普遍性。NSM采用的主觀性視角以及缺乏充足的語言事實(shí)，使其所提取的義元數(shù)量頻繁變動，具體表現(xiàn)為：首先，在NSM中語義完全是語言的、概念的，語義與感覺、知覺等無關(guān)，從而從主觀層面上割裂了語言與心智、世界的聯(lián)系。其次，NSM對詞語的解釋過于煩瑣、復(fù)雜，抓不住真正的區(qū)別性語義特征，比如對“cup”和“mug”的定義分別占用了兩頁的篇幅，這不僅反映出NSM對詞語的定義存在過于繁復(fù)的問題，也影響了它在實(shí)際應(yīng)用層面上的適用性。

2.概念語義學(xué)(CS)

Jackendoff的概念語義學(xué)主要考慮了語言意義和語言外知識之間結(jié)合的可能性，提出了區(qū)分兩者的方法。CS認(rèn)為關(guān)于語言使用的知識表征不必全部落在詞語表征上，部分的任務(wù)(比如視覺記憶、感知知識)完全可以交給其他的認(rèn)知模塊。形式的語義表征不必包含所有跟解釋語言使用者的概念能力相關(guān)的信息[11]33。CS強(qiáng)調(diào)語義信息應(yīng)該放在“概念結(jié)構(gòu)”層。在這樣的概念結(jié)構(gòu)中，其他形式的認(rèn)知如感知知識和運(yùn)動圖式可能和語言知識共同作用[12]34。語言語義不再具有特權(quán)地位，概念結(jié)構(gòu)成了語言形式結(jié)構(gòu)和非語言知識之間的界面[13]93-129。“界面”則是感知知識、運(yùn)動圖式和語言知識一起活動、相互作用的一個“平臺”。比如在語音和句法上，Jackendoff采取Chomsky的自治觀，強(qiáng)調(diào)語義研究應(yīng)引入認(rèn)知心理學(xué)的研究成果，認(rèn)為句法層和語義層之間存在接口[14]411-418，即可將語義放在句法層面上加以解決其多義性問題。其界面功能在下面這樣的詞條中得以體現(xiàn)(見圖1)。

圖1中，i表示thing是主語，j表示thing,LIQUID是賓語。這個概念結(jié)構(gòu)表示動詞“drink”的內(nèi)部語義結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)為一個事件，表示主語(施事)致使液態(tài)的東西(沿著某一路徑)進(jìn)入到賓語(受事)的口中(路徑終點(diǎn))。該形式化描寫的語義結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了語義與句法的結(jié)合。其中，語義描述基于有限的義元，如事件類型、狀態(tài)、事物、路徑、地點(diǎn)、性質(zhì)和數(shù)量等構(gòu)成一個個本體。它們被認(rèn)為是內(nèi)在于人類認(rèn)知、具有普適性的范疇，可以同時用于描述概念、感知和運(yùn)動信息。這樣，概念結(jié)構(gòu)扮演著界面的角色：它既連接著自治的句構(gòu)層，又連接著非語言的信息即世界知識層。Jackendoff指出要完整表示詞義，還需要結(jié)合語音、句法、概念結(jié)構(gòu)和感知知識等不同方面的內(nèi)容[11]33，因而上述概念結(jié)構(gòu)至多只是表示了語言與語言外知識之間的界面。

圖1 Jackendoff對“drink”的概念結(jié)構(gòu)表示[11]139

實(shí)際上，Jackendoff更多地把注意力放在句法和語義之間的界面，對詞語的靈活用法或概念結(jié)構(gòu)與語言外知識之間的界面關(guān)注較少。CS理論的后半部分沒有像以語法為主導(dǎo)的其他部分那樣，按嚴(yán)格的形式要求加以詳述。和NSM一樣，CS原則上接受詞語用法的靈活性和模糊性，但并未激發(fā)人們對這種意義的可變性及其可能影響語義在哪些方面呈現(xiàn)出最大限度活躍度方面的語義研究。

關(guān)于普適性義元的構(gòu)造方法，CS比NSM更加語焉不詳。CS強(qiáng)調(diào)的與語言外知識的聯(lián)系只是一個規(guī)定性的原則，并未賦予其一個完整的描寫框架。因而CS這種通過語言與其他認(rèn)知模式的聯(lián)系來說明其模糊性和靈活性的主張，還存在以下問題：(1)沒有區(qū)分概念特征和非概念信息的明確標(biāo)準(zhǔn)；(2)如果要區(qū)分概念知識和其他形式的認(rèn)知，那么詞語語義顆粒度的精細(xì)化描寫信息是否總屬于感知或至少它不是概念的，這還是一個極具開放性的問題；(3)CS的論證基于這個假設(shè)：概念信息和感知之間沒有交叉。因?yàn)檎J(rèn)知科學(xué)的研究已證明感覺、知覺、表象是形成概念的基礎(chǔ)[15]28。認(rèn)知語義學(xué)則把這些稱為前概念，它們與概念之間沒有清晰的界限，兩者之間存在交叉關(guān)系，其中感知包括感覺、知覺、表象等內(nèi)容[10,16-17]。

3.雙層語義學(xué)(TLS)

認(rèn)知科學(xué)認(rèn)為，記憶系統(tǒng)包括語言系統(tǒng)和情景[15]28，嘗試從信息編碼的角度將記憶分為兩個系統(tǒng)：言語系統(tǒng)和表象系統(tǒng)。后者是前者理解的語境，僅表示前者是不夠的；而且長時記憶的提取是外部刺激和記憶內(nèi)容相互作用的動態(tài)過程[15]30。因而，概念語義學(xué)(CS)對語言知識和世界知識之間的區(qū)分實(shí)際上是對長時記憶的一種靜態(tài)劃分[15]31。沒有體現(xiàn)兩種知識之間在具體語境中呈現(xiàn)出來的動態(tài)性、社會性和交互性[6]70-76。

由Manfred Bierwisch[18-22]發(fā)起、后經(jīng)Ewald Lang發(fā)展的雙層語義學(xué)[23]127-167(TLS)嘗試調(diào)和二者之間的這種交互作用[22]1-66。與CS一樣，TLS也采取了模塊化的認(rèn)知觀：認(rèn)知行為由大部分屬于自動心智模塊的系統(tǒng)或分系統(tǒng)之間的相互作用決定[18]410-435。尤其是自然語言中的一詞多義現(xiàn)象可以通過區(qū)分“語義形式”和“概念結(jié)構(gòu)”兩個層次的知識表示加以充分地區(qū)分。處于第一層位置的語義形式可看作是一個語言實(shí)體[19]56-79。它既是對詞條語言特有內(nèi)容的描述，也是詞庫內(nèi)容形式化的結(jié)果；它既包括通過跟概念結(jié)構(gòu)相互作用可以確定的變量、參數(shù)，還包括特定詞條如何對復(fù)雜句子結(jié)構(gòu)做出貢獻(xiàn)的語法信息及其所規(guī)定的在概念結(jié)構(gòu)層次上詞條與其他實(shí)體搭配的條件。處于第二層的是由獨(dú)立于語言的概念信息要素和系統(tǒng)組成的概念結(jié)構(gòu)[20]1-39。比如對應(yīng)于具體對象的概念可被表示成“對象圖式”，用來詳細(xì)說明空間對象類的本質(zhì)特征，以幫助在語義形式層次定義詞條時填入變量和參數(shù)[21]645-667。這就要求區(qū)分語義形式和概念結(jié)構(gòu)。每個詞在語義形式層面只有單一的意思，但借助于與語境特有的概念因素之間的相互作用，該詞可以得到一系列基于語境的不同解釋[6]70-76。可見，TLS注重語境與詞語之間的動態(tài)關(guān)系，關(guān)注語義變化。下面請看一個說明雙層語義表示方法的例子。

λx[PURPOSE[x w]]是一個抽象的邏輯表達(dá)式，以PURPOSE作為語義特征的詞語，可以代入這個表達(dá)式，如university理解為提供“高等教學(xué)”(advanced study and teaching)的機(jī)構(gòu)，就具有“目的”的語義特征，表示為：

λx [PURPOSE[x w] & advanced study and teaching [w]][22]1-66

這個表達(dá)式理解為：存在一個x，它具有PURPOSE這樣一個語義特征，這個特征在獨(dú)立于語言的空間表現(xiàn)為advanced study and teaching這樣一個“對象圖式”。這里“[PURPOSE[x w]”就是“語義形式”層內(nèi)容，“advanced study and teaching [w]]”就是“概念結(jié)構(gòu)”層，這兩層通過w(代表對象在外部空間的圖式體現(xiàn))產(chǎn)生聯(lián)系。如果要同時表達(dá)university的另一個語義特征“大學(xué)所在的地方或建筑物”，那么，university表示為：

λx [building [x] & purpose [x w]][22]1-66

Geeraerts指出，雙層語義范式與NSM、CS一樣，都屬于詞匯語義學(xué)的“節(jié)儉模型”[5]144：考慮到語義隨語境所具有的可變性，但又試圖通過把大部分的可變性歸到另一層次的描述，把實(shí)際的定義描述保持在一定的范圍內(nèi)，因而它采用了特有的、整體的語義定義把語言層從語境層中區(qū)別開來，即在語境層面依語境因素對詞語整體語義或部分凸顯的語義進(jìn)行調(diào)節(jié)和細(xì)化。

實(shí)際上，考慮語用的靈活性和語境的創(chuàng)造性是非常有必要的。但是，Geeraerts指出TLS對語義動態(tài)性的解釋存在許多不足和困難[5]144-147。首先，TLS對語義的定義存在充分性不足問題。如果存在整體語義,那么不能僅僅假設(shè)它們的存在,還要證明它們的恰當(dāng)性。從描述的角度看，整體語義覆蓋詞條所有用法，同時整體語義與這些用法之間還應(yīng)做出足夠的區(qū)分。從對university一詞的形式化表示看，TLS顯然沒有達(dá)到這個要求。其次，TLS所強(qiáng)調(diào)的有關(guān)“語義特征”既不具有本質(zhì)性，也不具有區(qū)分性?；诖耍捎霉?jié)儉的方法通常意味著相當(dāng)抽象和簡略的定義：定義越是抽象和簡略，就越籠統(tǒng)，從而導(dǎo)致其缺乏足夠的區(qū)分。再者，不參考更廣的百科知識，語境化過程到底可以被理解到什么程度，很值得懷疑。最后，語義變化是一個漸變的連續(xù)性過程。語用雖會在詞語中留下痕跡，但反復(fù)出現(xiàn)的語境會導(dǎo)致中間地帶或模糊現(xiàn)象的出現(xiàn)，甚至可能賦予詞語新的意義，并造成詞義的突變或增值，因而TLS不能很好地解決這種歷時的語義變遷現(xiàn)象[5]146-147，即TLS對詞語的語法化歷程和發(fā)生機(jī)制以及語義的歷時變化性都無法做出很好的解釋。

4.生成詞庫理論(GLT)

生成詞庫理論(GLT)由Pustejovsky于1992年創(chuàng)立[24]1-2。GLT是當(dāng)代語義學(xué)中最詳盡的形式化分解方法模式[25-26]。本節(jié)論述該理論中至關(guān)重要的四點(diǎn)：該理論的總特點(diǎn)、表示樣式、該理論的發(fā)展和評論。

GLT的總特點(diǎn)有二：其一，相比上述的理論，GLT更加注重對一詞多義現(xiàn)象和創(chuàng)造性語言用法的描述，它明顯關(guān)注了詞義的常規(guī)多義性或邏輯多義性現(xiàn)象，為詞語多義面的選擇性凸顯機(jī)制研究奠定了基礎(chǔ)[10]86[27]202-221。其二，GLT在詞匯語義學(xué)學(xué)科中具有特殊的地位。GLT源自生成語義學(xué)，不僅在形式語法的背景下提出詞匯分解模式，而且試圖通過超越“義項枚舉詞庫(方法)”(Semantics Enumeration Lexicon, SEL)實(shí)現(xiàn)對卡茨語義學(xué)的全面趕超[26]8[28]34-39。SEL是一種僅僅列出詞語義項而不解釋語言動態(tài)性的形式詞庫。GLT將詞庫作為基礎(chǔ)來描述語言動態(tài)、創(chuàng)造性的用法，它超越卡茨語義學(xué)之處包括：(1)GLT的邏輯多義性解釋維度明顯與語義邏輯表征產(chǎn)生聯(lián)系，對表征進(jìn)行分層使其所表征的內(nèi)容更豐富、細(xì)致[26]817-818[28]34-39；(2)GLT的邏輯語義表征模式主要面向計算語言學(xué)，從而提出更具可操作性的語義表示方式和語義生成機(jī)制[24]152[29-31]。以GLT對動詞“kill”的詞語表示模式為例，闡釋詳見圖2。

圖2 GLT對動詞“kill”內(nèi)部語義結(jié)構(gòu)的表示[24]109

GLT使用EVENTSTR(事件結(jié)構(gòu))來表示事件的類型或詞匯內(nèi)部結(jié)構(gòu)。GLT中的事件類型有三種：狀態(tài)、過程和轉(zhuǎn)變。事件結(jié)構(gòu)主要針對動詞或由動詞轉(zhuǎn)化、派生過來的名詞，不針對普通名詞的原因在于表示具體事物名稱的普通名詞通常沒有事件內(nèi)容。

Pustejovsky區(qū)分了三種不同類型的分事件之間約束關(guān)系：(1)<∞表示兩事件相繼發(fā)生，時間上沒有重疊；(2)

而ARGSTR表示的是論元結(jié)構(gòu)，其內(nèi)容參照物性結(jié)構(gòu)(Qualia Structure)和實(shí)際表示的需要，可以表示論元的不同特征。配價語法認(rèn)為論元是針對動詞而言的[32]3-6，事實(shí)上形容詞和名詞也有配價[33-34]。雖然GLT沒有明確提出形容詞和名詞的配價問題，但在其詞語表示模式中有所體現(xiàn)，即GLT的物性結(jié)構(gòu)拓展了論元結(jié)構(gòu)理論，將針對動詞的配價值拓展到了名詞和形容詞的配價值上。

如圖2所示，動詞kill有兩個論元：論元1(ARG1)為施事，具有“個體”(ind)和“物理實(shí)體”(physobj)特征；論元2(ARG2)為受事，具有“有生命”(animate)、“個體”和“物理實(shí)體”等特征[24]78-83。在這里，kill的論元都是“真論元”(true argument)，相當(dāng)于通常所說的論元概念。在GLT中，還有“默認(rèn)論元”(default argument)和“影子論元”(shadow argument)，前者蘊(yùn)涵于事件中，可以不體現(xiàn)在句法中。如句子“John is building the house [out of bricks].”中，“out of bricks”就是默認(rèn)論元，在句中可以省略而不必明示出來。而“影子論元”是對相關(guān)詞語的“復(fù)印”，其前面必須有表示小類或修飾的詞語，影子論元才能出現(xiàn)在句法中。如“Mary buttered her toast with an expensive butter.”中，“expensive”后的“butter”就是影子論元，是對前面動詞“butter”的語義復(fù)印，強(qiáng)調(diào)Mary所使用的是昂貴的“黃油”而不是普通或廉價的“黃油”來涂抹她的吐司；在這里若將expensive去掉，該句的語義則顯異常。

物性結(jié)構(gòu)是用來描述、刻畫語義特征成分的，其內(nèi)容源于亞里士多德的四因說：質(zhì)料因、形式因、目的因和動力因[27]202-221。從根本上說，物性結(jié)構(gòu)是對“實(shí)體”實(shí)義特征的描述，不管它是出現(xiàn)在動詞、形容詞還是名詞的語義表示中[26-27]。圖2包含了GLT對詞語內(nèi)容表示的三個層次，其實(shí)還有一個表示詞語之間的分類關(guān)系和概念繼承關(guān)系的層次沒有表示出來。這便是詞匯承繼結(jié)構(gòu)，它表示詞語之間的分類關(guān)系，使詞語之間的一些特征能夠相互繼承或傳遞；而詞匯承繼理論是貫穿于GLT的主題[35-36]。

GLT真正的生成能力來自謂詞和論元的結(jié)合、組合方式，體現(xiàn)為三種不同的語義生成機(jī)制[24]57-59，涉及函項(function)概念。函項表達(dá)謂詞和論元之間的關(guān)系，相當(dāng)于邏輯中的謂詞。在GLT中“詞匯函數(shù)”(lexical function)則指表示詞語之間的各種關(guān)系[24]105-106。第一種是類型匹配(Type Matching)，它滿足函項要求的類型直接從已經(jīng)編碼的論元中選取。比如動詞flow要求它的第一個論元是液體，如果beer具有液體的特征，那么the beer flows就是一個合法的結(jié)構(gòu)。第二種是類型調(diào)節(jié)(Type Accommodation)，函項要求的類型借助詞匯繼承結(jié)構(gòu)由論元繼承得到。比如，如果動詞drive要求的直接賓語是car，那么“No linguist drives a SUV.”則被認(rèn)為是可接受的，因?yàn)镾UV作為car的下義詞，繼承了car的典型特征。從本質(zhì)上看，類型調(diào)節(jié)體現(xiàn)的是換喻機(jī)制的一種：上義詞替代下義詞或部分代替整體。第三種是類型壓制(Type Coercion)。如果上述兩種機(jī)制都不能解釋合法結(jié)構(gòu)中的函項要求，則存在類型壓制，即函項要求強(qiáng)加于論元上，強(qiáng)制論元改變類型以滿足函項的要求，否則將存在結(jié)構(gòu)或語義異常[29]39-76[31]115-118。類型壓制分為兩類：利用(Exploitation)和引入(Introduction)?！袄谩笔翘崛≌撛牟糠诸愋蛠頋M足謂詞表達(dá)的函項，即根據(jù)語境，論元被突顯的部分被選擇用來滿足函項。這適用于把兩個獨(dú)立甚至不相容語義解釋放在一起的復(fù)雜類型語義描寫。比如，“book”既具有“物體”也具有“信息”這樣的類型意義，用“·”表示兩個類型意義的并列關(guān)系：physobj·info(表示物質(zhì)和信息的并列關(guān)系)。GLT稱這種復(fù)雜類型為“帶點(diǎn)類型”。根據(jù)謂詞要求，“利用”從復(fù)雜類型中選取合適的部分內(nèi)容滿足句法要求。如“John tears the book into pieces.”中，tear要求受事具有physobj特性，“利用”就從book的physobj·info中選取physobj，而不必涉及“info”?！耙搿蓖ㄟ^擴(kuò)大已經(jīng)編碼的意義類型來滿足謂詞的要求，這是類推加換喻的語義擴(kuò)展，體現(xiàn)的是轉(zhuǎn)喻機(jī)制中的邏輯語義關(guān)系。而動詞“read”則要求直接賓語具有“帶點(diǎn)類型”意義，如“book”。通常rumour只有info義，但在句子“We all read the rumour about the cook and the headmaster.”中，由于read的要求，參照book中被凸顯的信息義，physobj被引入rumour的語義，info被擴(kuò)展為physobj·info。

在新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)的理論中，GLT是最精密、最富有成效的后生成主義形式分解語義學(xué)[5]147。與它相比，TSL和CS顯得相對有限，GLT多方面發(fā)展了之前的相關(guān)理論。目前Pustejovsky帶領(lǐng)其課題組，正在構(gòu)建基于語料庫的一個語義體系——Brandeis Semantic Ontology(BSO)[27]202-221[31]108-110。當(dāng)然，GLT本身也不是完善的。學(xué)者們對GLT進(jìn)行了多方面的探討和發(fā)展。第一，GLT基于思辨的方法，缺乏實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)，因而學(xué)者們建議GLT引入基于語料的統(tǒng)計方法，使GLT的實(shí)驗(yàn)/實(shí)證基礎(chǔ)變得扎實(shí)。第二，GLT的形式手段還不夠精練，因而其形式手段還需進(jìn)一步提煉。如Copestake & Briscoe建議在GLT中引入詞匯規(guī)則(lexical rules)以便更經(jīng)濟(jì)地解決規(guī)則一詞多義現(xiàn)象[37]15-67。第三，GLT中僅僅體現(xiàn)了換喻的部分情況，對于隱喻基本沒有涉及。Asher & Lascarides則建議GLT再利用詞匯規(guī)則來體現(xiàn)隱喻機(jī)制[38]69-108。如針對運(yùn)動動詞，可以基于對其適當(dāng)?shù)膱D式描述，用詞匯規(guī)則對隱喻機(jī)制加以描述。第四，GLT主要考慮有直接聯(lián)系的詞語之間的邏輯語義關(guān)系，對于篇章、語用層面則考慮得并不充分，因而GLT對語境語義變化性的考慮本質(zhì)上還是靜態(tài)的[5]。第五，與其他理論一樣，GLT對語義信息與語用信息或語言外知識之間的區(qū)分原則和分法仍然是一個未能解決的問題，這種區(qū)分涉及物性結(jié)構(gòu)的內(nèi)容及其在語義機(jī)制中的生成能力，由于語言內(nèi)外知識區(qū)分不清，物性結(jié)構(gòu)的生成能力如同Chomsky早期的生成規(guī)則那樣，有時過于強(qiáng)大而有時又顯得不足[5]153-155。第六，GLT中成分分析的基本語義構(gòu)建材料性質(zhì)、分類等是如何確定的？是否需要建立一個系統(tǒng)的概念本體來明確相關(guān)的概念的劃分和歸屬？GLT對這些問題都給出明確的回答。第七，從認(rèn)知科學(xué)和認(rèn)知語言學(xué)看，GLT缺乏對情景系統(tǒng)、表象系統(tǒng)或意象圖式的描述，而這些正是語義理解中語境和隱喻、轉(zhuǎn)喻的基礎(chǔ)。當(dāng)然，這個問題也是新結(jié)構(gòu)主義的其他分解法共同的缺點(diǎn)。

(二)關(guān)系方法

NSM、CS、TLS和GLT同屬于成分分解方法，是對結(jié)構(gòu)主義成分分析法(Constitution Analysis, CA)的繼承，并因生成語義學(xué)的影響(即Katz和Fodor把CA引入形式語法)而具有形式化的特征。下面介紹結(jié)構(gòu)主義關(guān)系方法的新發(fā)展和應(yīng)用，介紹的三個方法都和計算語義學(xué)相關(guān)。其中WordNet和意義—文本理論(MTT)為形式化詞庫構(gòu)建提供數(shù)據(jù)和描述模式。由于詞語可以承載語言許多方面的相關(guān)信息，語言工程技術(shù)在計算應(yīng)用方面要求有機(jī)器可讀詞典或詞庫(Machine Readable Dictionary / Lexicon, MRD/MRL)。

和GLT一樣，WordNet和MTT都直接或間接地提供了生產(chǎn)詞典或詞庫的想法。MRD或MRL是基于規(guī)則自然語言信息處理(Natural Language Processing, NLP)的重要基礎(chǔ)資源，而分布語料分析(DCA)則與NLP中的統(tǒng)計模式相聯(lián)系。從20世紀(jì)60年代到80年代，規(guī)則方法占主導(dǎo)地位；而20世紀(jì)90年代至今，統(tǒng)計方法占主導(dǎo)。實(shí)際上，NLP的處理方法經(jīng)歷了從規(guī)則主導(dǎo)到統(tǒng)計主導(dǎo)再到規(guī)則和統(tǒng)計相結(jié)合的發(fā)展歷程。以規(guī)則占主導(dǎo)的NLP中的表示形式通常源于詞匯功能語法和中心驅(qū)動短語結(jié)構(gòu)語法等。而以統(tǒng)計占主導(dǎo)的NLP中，語言知識則主要以模板(pattern)的形式出現(xiàn)，可以通過統(tǒng)計方法從大量的語料中抽取，借此得到大量語言知識。隨著數(shù)字化文本資源的不斷擴(kuò)大，計算語言學(xué)中基于語料的機(jī)器學(xué)習(xí)研究成果劇增。利用統(tǒng)計學(xué)習(xí)算法，不必借助形式語言表示就可以從語料中檢索到語言信息。但是單純依靠規(guī)則或統(tǒng)計的算法是有缺陷的，當(dāng)代的NLP強(qiáng)調(diào)規(guī)則與統(tǒng)計相結(jié)合的方法促進(jìn)了語義表征更為精確地表達(dá)。

1.WordNet

WordNet是語義關(guān)系概念實(shí)踐的結(jié)果。它以心理學(xué)為理論基礎(chǔ)，由心理語言學(xué)家George Miller發(fā)起，最初提供英語詞匯資料庫，現(xiàn)在更多的語言有了WordNet，還專門成立了“全球詞網(wǎng)組織”。

WordNet中，名詞、動詞、形容詞和副詞被分組為各種同義集(synsets)，這些同義集及其包含的詞條彼此通過意義關(guān)系聯(lián)系起來。WordNet中的詞條內(nèi)容由兩個部分構(gòu)成：一部分包括一個同義集、一個定義和一個例子，如多義詞的每個義項各占一個條目，而同義詞不是嚴(yán)格意義上的同義而只是近似義詞語的集合。另一部分按詞條詞性和所屬領(lǐng)域提供同義關(guān)系之外各種關(guān)系的詞語，其中名詞詞條提供上下義、部分—整體和反義關(guān)系的詞語，動詞詞條提供上下義、方式、蘊(yùn)涵和反義關(guān)系詞語，而形容詞和副詞的詞條則提供反義關(guān)系詞。WordNet還包括多詞結(jié)構(gòu)，但不包括虛詞。除了語義關(guān)系，WordNet還包括詞語之間的派生關(guān)系、動詞出現(xiàn)的句子框架和詞語的相對頻率等信息。WordNet采取Lyons所說的“最大化同形異義”(maximize homonymy)方法[39]138，不區(qū)分一詞多義和同形異義現(xiàn)象[26]3-6。盡管WordNet對詞語語義的描述，最初目標(biāo)是要達(dá)到心理充分性，但由于各方面條件限制，不得不放棄這樣的目標(biāo)。因此WordNet只是計算詞典學(xué)的一個MRD，而不是心理語言學(xué)的一個心智詞庫。

由于WordNet是免費(fèi)的、大規(guī)模的、涉及語言眾多的，因而成為目前NLP中應(yīng)用最廣的詞匯資源。WordNet的不足有：缺乏對組合關(guān)系的表示；已經(jīng)表示的聚合關(guān)系有待完善；忽略對一詞多義現(xiàn)象的本質(zhì)及其生成機(jī)制的研究；采用義項列舉的方法，導(dǎo)致Ignatow & Mihalcea所說的下列結(jié)果“其所例舉的一些詞義彼此接近到連人類都無法區(qū)別其差異”[40]10。盡管如此，仍無法窮盡義項出現(xiàn)的所有語境，特別是新語境下的詞義變化性。由此可見，從理論上講，自然語言語義在動態(tài)語境中具有無限的生成性和創(chuàng)造性。換言之，語境變化對詞義的調(diào)節(jié)作用是強(qiáng)大的[26]19。

2. 意義—文本理論(MTT)

此外，LF在描述詞語—句法模板也有作用。比如，在函項“Magn (to laugh) = heartily, one’s head off”中[41]103，函數(shù)Magn表示“加強(qiáng)程度”，Magn (to laugh)表示加強(qiáng)to laugh的修飾語，等號后面是函數(shù)取值，即加強(qiáng)to laugh程度的有heartily或one’s head off。該例子說明LF也可以描述組合關(guān)系。此外，LF還可以描述邏輯關(guān)系，如：函數(shù)Pred(to be L)表示導(dǎo)致結(jié)果的動作，如Pred (to be drunk) = to drink表示導(dǎo)致“drunk”的原因是“to drink”[42]37-102。LF具有相當(dāng)?shù)钠者m性，適用于不同語言的描述。

到目前為止，MTT主要應(yīng)用于俄語和法語，它區(qū)分了60多種LF，這些函數(shù)是MTT主要實(shí)踐成果——“解釋性組合詞典”(ExplanatoryCombinatorialDictionary，ECD)的核心[43]8。LF為詞匯語義描述提供豐富、多面的框架。從實(shí)踐的角度看，基于傳統(tǒng)語義關(guān)系概念的ECD構(gòu)成了比WordNet豐富得多的信息來源，引起了詞典編纂者和計算語言學(xué)家的強(qiáng)烈興趣。但是，它在NLP中的應(yīng)用并沒有WordNet廣泛，主要原因在于其描寫體系的構(gòu)建非常費(fèi)力費(fèi)時，目前它所能提供的詞匯量和語言數(shù)量均不能與WordNet相提并論。為此，我們認(rèn)為MTT的不足之處主要有：(1)語言知識和百科知識的分界尚未涉及；(2)部分—整體關(guān)系因被認(rèn)為屬于百科知識而沒有被包括在LF中；(3)描寫體系過于繁復(fù)，犧牲了語言經(jīng)濟(jì)性表征的終極目標(biāo)。事實(shí)上，分界問題存在于所有試圖用一種受限、還原的元語言對語義進(jìn)行描述的框架。

3. 分布語料分析(DCA)

WordNet僅表示聚合關(guān)系，MTT的LF同時表達(dá)聚合和組合關(guān)系，但LF對組合關(guān)系的表示還不夠全面、深入，缺乏廣泛的基于語料庫的統(tǒng)計分布的事實(shí)基礎(chǔ)，而DCA則彌補(bǔ)了MTT在這方面的不足。由于其不斷的革新性和動態(tài)性，自1990年代起至今DCA一直是NLP中占絕對主導(dǎo)地位的方法。

從概念語義學(xué)[13-14]和Levin對英語動詞的研究[44-45]已可看出其基于語言是自治系統(tǒng)的分布思想，而詞匯語義學(xué)分布法的主要進(jìn)步來自分布思想在大規(guī)模語料庫中的應(yīng)用。DCA采取一種激進(jìn)的、自下而上的、基于用法的方法：對實(shí)際使用的語言行為的分析被認(rèn)為是語言學(xué)的終極方法基礎(chǔ)。DCA始于1970年代，其發(fā)展受到許多影響。影響之一，DCA受Firth著名格言“You shall know a word by the company it keeps.”[46]168和Harris的“分布假設(shè)”[47]146-162的影響：出現(xiàn)在相同語境中的詞語通常有相同的意義。換言之，一個詞語的意義與其相鄰的詞語的意義之間存在互動和選擇限制關(guān)系，即詞義受與其相鄰的詞語的影響，因使用頻率而固化形成固定的搭配意義。影響之二，DCA強(qiáng)調(diào)語言是一種個體使用者的言語行動的集合體，即DCA持典型的言語行為觀。人類學(xué)家Malinowski認(rèn)為不僅要在語境中研究語言，而且語言被認(rèn)為是行動的方式[48]7，而Wittgenstein則認(rèn)為意義即用法[49]168。影響之三，DCA受一些基于語料的詞典編撰理論的深刻影響。

DCA根據(jù)搭配來區(qū)分詞語的意義。Stubbs將搭配定義為：流動文本中兩個及以上詞語之間趨向于同現(xiàn)的一種詞匯關(guān)系[50]1-36。在這種定義下，Sinclair區(qū)分了四種搭配關(guān)系：搭配(collocation)、類聯(lián)接(colligation)、語義傾向(semantic preference)和語義韻律(semantic prosody)[51-52]?！按钆洹笔菑脑~匯角度看線性文本中詞語的共現(xiàn)關(guān)系，其中目標(biāo)詞(被研究的詞)被稱為“節(jié)點(diǎn)”，同現(xiàn)詞被稱為“搭配詞”(collocate)。常用檢查搭配的方法是按字母表順序?yàn)槲谋井a(chǎn)生一個“語境關(guān)鍵詞索引行”(concordance)[51]81-83。根據(jù)索引行，可以直觀地看到目標(biāo)詞與其他詞語的配置關(guān)系。配置分析節(jié)點(diǎn)還可以是大于詞語的單位。索引行中可能會出現(xiàn)對于理解目標(biāo)詞沒有多大意義的虛詞——“停止詞”(stop word)，它們可以當(dāng)作過濾器來調(diào)整配置分析的結(jié)果?！邦惵?lián)接”通常被定義為“語法選擇同現(xiàn)關(guān)系”[52]75-106，強(qiáng)調(diào)節(jié)點(diǎn)與同現(xiàn)詞之間語法上的相互選擇與限制關(guān)系?！罢Z義傾向”關(guān)注節(jié)點(diǎn)與同現(xiàn)詞語之間的語義聯(lián)系?！罢Z義韻律”不是從通常的語義(特征)角度，而是從隱含義或附加義如情感、評價態(tài)度等出發(fā)來看節(jié)點(diǎn)詞與周圍詞語的關(guān)系[53]105-108。

DCA依賴于信息技術(shù)：資料數(shù)字化、信息檢索軟件，而且與計量語言學(xué)有著緊密的聯(lián)系。這與基于語料庫的傳統(tǒng)詞典編撰有較大的差異。比如，在處理“停止詞”的時候，用到“逐點(diǎn)互信息”[54-55]或tf-idf等統(tǒng)計方法來解決，有效克服了確定同現(xiàn)關(guān)系中的主觀性。語境分布的統(tǒng)計轉(zhuǎn)向使得詞語搭配處理與另一種定量分布模型——“詞語空間模型(2)向量模型不容易表達(dá)詞語的各種關(guān)系。近幾年，出現(xiàn)了不少基于圖的統(tǒng)計方法，專門研究圖在NLP中應(yīng)用的TextGraphs國際研討會。該研討會于2006年在紐約舉辦了第一屆會議，2011年第六屆會議將在波特蘭(Portland)舉行(http://www.textgraphs. org/ws11/)。”(Word Space Model, WSM)的結(jié)合成為可能。WSM指所有用于詞匯語義學(xué)、通過模型確定語境中詞語意義的所有方法，其中，詞語的意義通過語境向量分析而得到。向量包括目標(biāo)詞各種語境特征的值，根據(jù)這些語境特征的本質(zhì)，可以分出三種WSM。第一種是基于詞語的模型，僅考慮目標(biāo)詞語境中出現(xiàn)的其他詞語，不考慮它們之間的句法聯(lián)系。這就是上面介紹的搭配方法：目標(biāo)詞的語境被定義為其周圍多個詞語，如果被研究的不同目標(biāo)詞的附近經(jīng)常出現(xiàn)相同的詞語，則它們是相似的。第二種是基于句法的模型，其焦點(diǎn)是目標(biāo)詞參與的句法關(guān)系。如果兩個目標(biāo)詞經(jīng)常充當(dāng)同樣的句法角色，則它們是相似的。第三種是基于文檔的模型，利用某種文本實(shí)體作為特征，其語境向量記錄目標(biāo)詞所出現(xiàn)于其中的文檔、章節(jié)、文章、句子或類似的文本。如果兩個詞語經(jīng)常出現(xiàn)在相同的、同等級的文本中，則它們具有分布相似性。

上述三種模型的過程框架的共同點(diǎn)在于：它們可按以下程序?qū)ふ艺Z義相關(guān)詞語。首先，為目標(biāo)詞建立語境向量，計算、記錄每一個目標(biāo)詞與每個語境特征(3)語境特征就是與目標(biāo)詞同現(xiàn)的其他詞語、句子、文檔、章節(jié)、文章或類似的文本。共現(xiàn)的次數(shù)，所有語境向量共同構(gòu)成“詞語特征矩陣”。矩陣中的值最初僅表示目標(biāo)詞和語境特征簡單的同現(xiàn)頻率，根據(jù)一定的條件和算法，對它們進(jìn)行加權(quán)計算，排除“停止詞”的干擾，使所得值更能體現(xiàn)目標(biāo)詞和語境特征之間的統(tǒng)計聯(lián)系。其次，必要時可對詞語特征矩陣進(jìn)行降維處理，所用數(shù)學(xué)方法有“奇異值分解”“非負(fù)矩陣分解”“隱含語義分析”等[56]157-159，這些方法不僅可以減少計算詞語之間分布相似性的時間，還常?？梢园l(fā)現(xiàn)一些比原有語境特征包含更多語義信息的維度。最后，基于數(shù)學(xué)函數(shù)如余弦來計算兩個目標(biāo)詞之間的分布相似性：向量的夾角越小，余弦值越大；目標(biāo)詞之間分布越相似，語義也越相似。

DCA的應(yīng)用非常廣泛。它可以應(yīng)用于NLP的同義詞詞典的抽取、自動文章評估、問題回答、文本分類、句子理解、詞語歧義區(qū)分(WSD)(4)據(jù)我們了解，1990年以來，NLP中的WSD還沒有見到以規(guī)則為主的方法。、隱喻過程分析和同義詞的自動發(fā)現(xiàn)等等。DCA中，基本上見不到詞匯語義學(xué)理論的影子，而計算詞匯語義學(xué)對于理論詞匯語義學(xué)的反饋也是有限的，難怪Geeraerts指出，整體而言，詞匯語義學(xué)與計算詞匯語義學(xué)之間的相互作用是相當(dāng)有限的[5]175-178。

DCA具有三個特點(diǎn)。首先，在新結(jié)構(gòu)主義的方法中，DCA是最不具有結(jié)構(gòu)主義特征的，因?yàn)樗撾x了主流結(jié)構(gòu)主義方法，發(fā)展了其非主流的因素，主要著眼于對組合關(guān)系的處理。DCA的組合關(guān)系本質(zhì)上是基于語境的，是動態(tài)的，這與主流結(jié)構(gòu)主義主張語言是自治的靜態(tài)系統(tǒng)觀相矛盾。其次，DCA與NLP自1990年代以來的統(tǒng)計趨勢相結(jié)合。盡管其他形式化語義特別是各種形式成分分析方法,嘗試把規(guī)則類的計算語言學(xué)和NLP聯(lián)系起來，但有兩大難題它們至今無法解決：(1)義元的界定、選擇和義元系統(tǒng)的建立(5)義元系統(tǒng)的建立，NLP的實(shí)踐可能比詞匯語義學(xué)理論做得好，如HowNet擁有1 500多個義元的義元系統(tǒng)，盡管它不一定具有很好的離散性、完整性和簡潔性，但要比本文介紹的基于思辨的相關(guān)理論做得好得多。；(2)語言知識、心智內(nèi)容和世界知識之間的區(qū)分，以及詞語表示中是否應(yīng)該包括心智和世界內(nèi)容，具體應(yīng)該包括哪些內(nèi)容。由于其他方法也存在這些問題，使得DCA在與計算語言學(xué)中的蓋然范式結(jié)合時具有明顯的優(yōu)勢。最后，DCA基于大量的語料，具有廣泛的實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)，其客觀性和全面性等方面更顯優(yōu)勢。

Geeraerts認(rèn)為DCA有以下不足：第一，DCA主要是一種方法，而不是模式，其方法的理論基礎(chǔ)并不總是清晰的。有時候DCA缺乏對數(shù)據(jù)的理論解釋，還沒有形成穩(wěn)定、系統(tǒng)的方法程序?qū)μ囟▎栴}進(jìn)行描述。第二，DCA主要考慮語言本身，對于語言外的內(nèi)容基本上未充分考慮到?？朔@些缺點(diǎn)將會使DCA的前景更美好、更令人興奮[5]175-178。

三、結(jié)語

總體而言，新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)主要對Paradis提出的詞匯語義學(xué)的五大根本問題的①②和④作了較為全面的回答，對于③僅對語義儲藏作了部分回答，未涉及語義習(xí)得，對于⑤只回答了共時語義變化，未涉及歷時語義變化；但它比生成語義學(xué)的解釋加更充分，特別是生成詞庫理論，提出了更具體、更豐富的語義表示方法和語義生成機(jī)制。在具有成分分析取向的理論中，NSM和GL是比較能產(chǎn)的方法，頗有影響，TLS和CS則處于相對封閉的地位。在注重關(guān)系的語義學(xué)中，WordNet被廣泛應(yīng)用，而LF則未能廣泛地為人所知，目前發(fā)展最快的當(dāng)數(shù)DCA。這些理論大部分與認(rèn)知語言學(xué)同時存在，盡管從理論研究角度看，目前認(rèn)知語言學(xué)占主導(dǎo)地位。

總而言之，新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)內(nèi)部7大支流，在主要觀點(diǎn)、理論立場和研究范式上也呈現(xiàn)出互補(bǔ)式發(fā)展與多重承繼關(guān)系[1]47-60。Geeraerts認(rèn)為，在這7大支流中，Jackendoff、Bierwisch和Pustejovsky的理論實(shí)際上是“新生成主義”，而其他理論則是“新結(jié)構(gòu)主義”[5]124-126。原因在于新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)基于結(jié)構(gòu)主義的研究框架，對詞語內(nèi)部結(jié)構(gòu)中各種語義成分之前的關(guān)系采取了更為精密的形式化刻畫，是更為典型的結(jié)構(gòu)主義研究框架。可以說，新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)進(jìn)一步發(fā)展了結(jié)構(gòu)主義的語義分解范式，其構(gòu)成了NSM、CS、TWL以及GLT的基礎(chǔ)。如NSM摒棄了意義成分源于語義場內(nèi)部的區(qū)別觀，通過其所假設(shè)的基元概念來定義詞義，而CS、TWL和GLT顯然對詞義的形式化表征更感興趣，如GLT對詞語內(nèi)部語義結(jié)構(gòu)的精細(xì)化形式表征成為當(dāng)代語義學(xué)形式化分析的典范。而WordNet、MTT、LF以及DCA則更加關(guān)注詞語間的組合關(guān)系，它們都采取了具有可選擇性的分布范式，為當(dāng)代語言學(xué)研究中基于語料庫的定量研究開辟了新疆域，為計算詞匯語義學(xué)貢獻(xiàn)了力量。最后，CS、TWL和GLT還致力于探討詞匯和認(rèn)知之間的互動關(guān)系，在語義和語境之間的接口處尋求語義的認(rèn)知基礎(chǔ)。必須指出的是，上述7大支流之間的關(guān)系突然間呈現(xiàn)于我們面前，它們在理論立場間具有關(guān)聯(lián)性，互為連接、互為支撐，一種支流只是構(gòu)成另一支流發(fā)展線索的暫時支點(diǎn)或起點(diǎn)，即前人的探索與后來者的探究之間似乎存在某種內(nèi)在的邏輯性從而將這7大支流連接起來[5]125-126，并統(tǒng)一納入新結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)的大框架之內(nèi)，實(shí)現(xiàn)其內(nèi)部學(xué)術(shù)傳統(tǒng)的多重承繼關(guān)系。

有鑒于此，未來的語言學(xué)研究應(yīng)在不同學(xué)科之間或同一學(xué)科不同流派之間尋求互動，開展切實(shí)有效的合作機(jī)制，借鑒其他學(xué)科或不同流派中成熟的觀點(diǎn)、研究方法，開展學(xué)科間或流派間的深度對話，取長補(bǔ)短，走融合發(fā)展的共進(jìn)路徑[57]39-50，攜手對語義這一既具復(fù)雜性又具多維性、既古老又新穎的話題展開跨學(xué)科、跨領(lǐng)域的深度研究。同時，中國學(xué)者還應(yīng)積極將西方的詞匯語義學(xué)理論應(yīng)用于漢語語言事實(shí)的研究之中，使之趨向本土化[58]1-10，努力創(chuàng)建符合漢語實(shí)情的漢語詞匯語義學(xué)理論，尋求中國語義理論創(chuàng)新的突破，從而在世界詞匯語義學(xué)理論之林中發(fā)出中國學(xué)派的聲音，做出中國語言學(xué)界的貢獻(xiàn)。