LCCM理論視角的概念多義

張吉強

摘要：Vyvyan Evans提出的LCCM理論（Evans，2006）為意義建構提供了理論模型。該模型以語用理論為基礎，對詞匯概念和百科知識做出區(qū)分，同時兼顧了詞匯層面的意義生成和小句層面的概念整合，為多種語言現象提供了研究方法。概念多義作為一詞多義現象的一個分支，雖說普遍卻又常常在多義研究中被忽略。以LCCM理論為出發(fā)點試圖探討概念多義現象的意義構建過程。

關鍵詞：概念多義 LCCM理論 意義建構 百科知識

中圖分類號：H030 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1009-5349（2020）17-0091-03

在認知語言學中意義的研究主要以認知詞匯語義學（Cognitive lexical semantics）為基礎，該理論主要由Lakoff關于范疇化、理想化認知模型和概念隱喻的研究發(fā)展而來。該理論將詞匯視為概念范疇，即單詞是包含了多個不同但相互聯(lián)系意義的且呈現典型化特征的范疇概念。因此一詞多義的研究主要是通過輻射范疇理論（Radial categories）進行。Evans提出的詞匯概念與認知模型理論從意義建構的層次搭建起了語言分析的模型，為研究多種語言現象提供了理論基礎和實踐工具。

一、LCCM理論概述

所謂LCCM理論是指在百科知識和應用事件（Usage-event）視角的一種探究意義生成方式的理論。其核心在對詞匯表征和認知模型的切分。詞匯表征是語言使用者語言知識的抽象，它是語言單位的語義端。

LCCM包含了兩個板塊，一是詞匯表征，二是詞匯概念的結合機制。LCCM理論架構如圖1所示。

二、詞匯表征（Lexical representation）

LCCM理論認為，語言知識包含了詞匯概念和認知模型兩個部分。詞匯概念是可以由語言外化的認知，包含了單詞、黏著語素、俗語、語法結構等的語言形式。

詞匯概念與意義有著本質的區(qū)別。根據應用事件理論，語用是語言知識、語言系統(tǒng)和語法不可或缺的部分。語言系統(tǒng)的結構與具體的語用緊密相連，甚至直接由語用派生而來 （Croft，2000）?；谝?guī)律識別和意圖解讀的能力，通過抽象和圖示，語言使用者生成語言單位。這類心理活動包含了匹配規(guī)約的意義和形式（Langacker，1987）。然而，可供語言使用者使用的語言單位遠少于生活中所面對的各種情景、事件、狀態(tài)、關系等，語言使用者常常需要以獨特的方式使用語言以表達不同的意義。因此，意義的產生源自具體的語用，而詞匯概念則是語言使用者通過特定語言形式所聯(lián)想到的抽象概念，它構成了語言單位的語義端。

對概念多義的研究中，詞匯概念體現出四大特征：第一，由于語言單位是規(guī)約的“形”“意” 搭配，因此詞匯概念有特定的形式;第二，單一的形態(tài)可以關聯(lián)大量的詞匯概念，例如多義詞現象，這些與同一形式相關聯(lián)的詞匯概念可以組成語義網絡;第三，任何詞匯概念一套“詞匯凸顯（Lexical profile）”，這是詞匯概念決定性的屬性也是區(qū)分詞匯概念不同用法的手段。它包含了“語義選擇趨向”和“形式及語法選擇趨向”;第四，詞匯概念表現出二分性，即詞匯概念自身包含“參數知識（Parametric knowledge）”，而它所切入的認知系統(tǒng)則是包含著“類比知識（Analogue knowledge）”。Evans所謂的類比知識是人類通過認知系統(tǒng)對外界的感知，它有著體驗的基礎內容豐富并早于語言產生，而參數知識是語言產生后對體驗狀態(tài)的高度抽象，以至于只留下稀少的參數，例如在英文中-ed的使用可以表示過去狀態(tài)的現在狀態(tài)兩個參數，-ness的使用則可以表示事物和屬性兩個參數。

詞匯表征另一個重要的結構是認知模型。認知模型可以被近似理解為百科知識，具體來講，認知模型是多模態(tài)連貫的認知，它基于大腦的感官和感知系統(tǒng)，并且直接從大腦全方位的經驗中派生而來，具體包括了運動感知經驗、本體感知和主觀感受的影響。據此理論，意義構建過程是通過認知模型被詞匯概念重新激活而實現的。由此而產生了模擬過程，即對促成意義構建時的大腦感知狀態(tài)的重新激活。與詞匯概念直接相結合的認知模型的區(qū)域加作切入點（Access site），而認知模型自身可能與更深層次的認知模型相結合，因此詞匯概念可以激活大片的認知模型，這部分被激活的認知模型被加作認知模型剖面。LCCM理論也對基本認知模型和通過基本認知模型到達的次要認知模型做出了區(qū)分。

二、詞匯概念整合

LCCM理論認為，詞匯概念的結合包含了詞匯概念選擇（Selection）和詞匯概念融合（Fusion）兩個部分。詞匯概念的選擇是指通過話語語境及非話語語境選擇特定語言形式最佳的詞匯概念。其實現方式主要是通過對話的錨點或是短句的主題，主題又可以基于前文和非語言語境加以確認。選定正確的詞匯概念后，融合的過程將這些詞匯概念整合并進行整體解讀。因此，融合又包含了整合和解讀兩個部分。整合的過程就是將被選定的詞匯概念結合成更大的結構，解讀的過程則是凸顯（Highlight）各詞匯概念所切入的那部分認知模型，并且使整體結構中各詞匯概念相匹配。同時解讀的過程還需將選定的詞匯概念與整合后的整體語境相匹配，因此，解讀的過程是詞匯表征和意義構建之中至關重要的一環(huán)，Evans認為概念的產生正是解讀的結果。

三、LCCM理論下概念多義的構建過程

同時擁有兩個及以上意義的詞語被稱為多義詞，概念多義現象也是多義詞現象的一種，但以常見多義詞現象不同的是，在概念多義中多種意象難以區(qū)分甚至只在認知層面有所差別。本文通過book一詞中表現出的概念多義現象進行說明。

a.Thats a heavy book.“物理形態(tài)上的書”

b.That antiquarian book is illegible.“文本”

c.Thats a boring book. “興趣高低”

d.Thats a long book.“持續(xù)時間”

例1 book的概念多義現象

通過例1可以發(fā)現，book一詞在其中有著細微的差異，但這些差異又無法被劃分為傳統(tǒng)的一詞多義現象之中。在例（1a）中book一詞所表現的是物理形態(tài)上的書，側重傳達出書的物理屬性;在例（1b）中book所表現的書中的文本;在例（1c）中，book則表現讀者在閱讀中被吸引程度的高下;在例（1d）中，book又表現出讀者閱讀所需時間的長短。LCCM理論認為該類的多義現象是由語境中跨感官意義構建引發(fā)，可以通過book一詞的詞匯概念所激活的不同認知模型解釋。換言之，由于詞匯概念對百科知識的差異化激活造成了這種跨感官的意義建構。

要對此種一詞多義現象加以分析需分離出語境中book一詞的認知模型。

如圖2所示，book一詞至少可以切入物理特性和閱讀活動兩個認知模型，模型之間通過讀者相連接，Evans將這種連接認知模型的單位加作結構不變量（Structural invariant）。每個認知模型又包含了細節(jié)豐富，結構分明的知識整體，這部分被稱為認知屬性（Attributes）。物理特征這個認知模型側重于書作為一個物體所持有的性質，這部分知識包括但不限于對書本的尺寸、重量、質感等細節(jié)豐富的知識。另一方面，閱讀活動這一認知模型側重于與讀者與書本互動相關的細節(jié)知識，這部分知識包括但不限于閱讀興趣程度的高低，閱讀時間長短等。例1中book一詞的詞匯概念通過了不同的路徑切入認知模型，其目的是為使短句與其語境保持一致，因而導致了各句中book不同的解讀。在本例中例（1a）和例（1b）切入了book的物理特征這一認知模型，例（1c）和例（1d）則切入了book的閱讀活動這一認知模型。

除了激活不同認知模型，凸顯的方式不同也可以引發(fā)概念多義的現象。例如例1（a和b）都激活了book物理屬性這一認知模型，但二者解讀出的差異源自同一認知模型中被凸顯的不同屬性。例1（c和d）同樣激活了book閱讀活動這一認知模型，二者解讀的差異同樣源自“持續(xù)時間”和“興趣高低”這兩個被凸顯的不同屬性。此外，在研究諸如形容詞，介詞和動詞等關聯(lián)性詞匯時由于有與整體語境保持一致的需要，被研究詞匯也會表現出細微的差異。由此可見，凸顯過程實際上包含了兩種情形，一是由同一認知模型中屬性間的差異而產生，二是解讀關聯(lián)性詞匯過程中的調整。

a.A small mouse

b.A small elephant

c.Fred baked the potato

d.Fred baked the cake

例2 解讀中的調整

例2（a和b）中都有small一詞，由于老鼠和大象體積差異巨大，因此雖然句中同樣出現small一詞，我們所解讀出的尺寸并不相同，這種差異源自與small整合的整體語境的不同。例2（c和d）中都出現了bake一詞，但由于與其結合的整體語境的不同，在解讀過程中必須通過調整使得bake一詞與句中其他詞匯概念在整體的結構中保持一致。因此，例（2c）表現出的是土豆形態(tài)的變化，而例（2d）則是新事物的產生。

多年以來，大量學者對一詞多義現象從認知語言學角度進行研究，主流的方法有索緒爾的符號理論，框架語義學和輻射范疇理論等等。然而這些方法主要把多義現象視為隨時間推移因需產生或是貯藏于單詞自身。Evans提出詞匯概念與認知模型理論從意義生成的角度來解釋語言現象，認為概念多義是由于對認知模型差異化激活而產生。該理論為詞匯表征和意義整合提供了新的視角，也成了分析語言現象完備且操作性強的工具。

參考文獻：

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責任編輯：張蕊