專門用途英語詞匯語義共選特色探究

呂桂，何安平

(1. 華南師范大學 外文學院，廣東 廣州 510631； 2.南方醫科大學 外國語學院，廣東 廣州 510515)

專門用途英語詞匯語義共選特色探究

呂桂1、2，何安平1

(1. 華南師范大學 外文學院，廣東 廣州 510631； 2.南方醫科大學 外國語學院，廣東 廣州 510515)

本文以醫學英語為例，參照語料庫語言學的共選理論及研究方法、以關鍵詞作為切入點來探究專門用途英語的詞匯語義共選特色。研究基于對比自建百萬詞次醫學英語語料庫與英語國家語料庫而生成的前500醫學英語關鍵詞，先后進行了關鍵詞語義范疇分類以及各類關鍵詞樣品的語境共選詞的語義偏好分析。結果發現關鍵詞的顯著性高頻搭配詞的語義分類與關鍵詞自身的語義范疇分類高度重合；而且醫學關鍵詞的搭配詞語義偏好與這些關鍵詞在普通英語環境下的搭配語義偏好也有明顯差異，由此凸顯醫學專業獨特的詞匯語義共選特色。以上發現雖然僅具傾向性，但對于專門用途英語的詞匯教學和詞典編纂仍有重要啟示。

醫學英語；關鍵詞；語義共選；共選理論視角

1.0 引言

本文采納語料庫語言學的共選理論及研究方法，以關鍵詞作為切入點從語義共選的角度研究專業文本內的詞匯語義關系。核心概念之一是共選理論視角下的語義共選關系。共選理論源自語料庫語言學的兩大發現：一是語言使用中有很多意義(如果不是絕大多數)都需靠一個以上的詞組合起來才能實現，表現出語言意義單位的短語取向性(phrasal tendency)；二是用詞與詞之間的共選模式來構建意義能夠表現詞語在語篇中更真實和更深層的意義，比以往的任何描述方式都更加強有力(Sinclair & Carter,2004:29)。這里的詞語共選模式包括構建意義單位的多個層面，如詞與詞的共選(如詞語搭配collocation)、詞匯與語法的共選(如類聯接colligation)、以及基于這兩種共選所形成的在語義類別和語用功能等更高層面上的共選關系(如語義偏好semantic preference)和語義韻(semantic prosody)等(同上：34)。本文所聚焦的是語義共選模式，也即語義偏好。它關注核心詞具有的“與一系列共享某種語義特征的詞語的共選傾向”(Stubbs,2001:65)。例如，unemployment常和含 “統計”類語義的詞搭配(Stubbs,1995:254)，sheer通常搭配volume、size等表“容量”或“體積”語義的詞，或和joy、terror、panic等表強烈情感的詞一起使用(Partington,1998:34)，large傾向于搭配表示 “數量和尺寸”的詞(張繼東、劉萍，2005)，等等，均表現出詞或詞組在使用中有語義共選的傾向。

核心概念之二是專業關鍵詞。以往對專門用途英語詞匯的考察往往由專業人士憑借經驗和直覺來收集和認定，而如今借助語料庫檢索軟件(如WordSmith)(Scott,2010)可以快捷而客觀地提取某一專業巨量語料的詞頻表和關鍵詞表。語料庫視角下的關鍵詞(keyword)是指某一文本與參照語料相比較有著不同尋常的使用頻率的那一部分詞。基于語料庫的關鍵詞分析跨距擴展到整個語篇，Mason & Platt (2006) 將其稱為“語篇搭配詞(textual collocates)”。關鍵詞表其實就是簡化了的語篇，關鍵詞表現出某些語篇、某種語篇類型以及知識范疇(如醫學和自然科學)的特征(Stubbs,2008)。關鍵詞表中的實詞和虛詞可稱為文本的內容標識(aboutness indicators)和文體標識(stylistic indicators) (Scott & Tribble，2006:55)；探索關鍵詞內部以及關鍵詞與其周邊搭配詞的各類關聯(keyword linkage)可以揭示語篇的本質屬性(同上,2006:28)。本文擬將關鍵詞作為探究專業英語詞匯語義共選的切入點。

國內外有不少學者的研究涉及專業文本內詞匯(包括專業關鍵詞)的語義特征。衛乃興(2001)指出專業文本內的某一詞匯和其它一些詞匯如果以大于偶然的概率共現，可實現專業文本的概念意義(如報告實驗、實驗控制)和篇章意義(如評述或質疑以往研究、宣布研究內容)等。還有學者通過關注詞語搭配分布來辨析專業英語同義詞/近義詞的不同意義特征(秦平新，2011)。Marco(2000)通過搭配框架來研究醫學英語語義特征，表明搭配框架內吸收的搭配詞明顯帶有醫學論文這一體裁語言的語義特征。Nelson (2006) 對商務英語關鍵詞語義偏好的研究在理論和實踐上對本研究尤其有啟發。Nelson(2006)將自建商務英語語料庫和BNC Sampler語料庫相比照生成了關鍵詞表，并對前1000關鍵詞進行直觀辨識，將其分為5個語義范疇，然后從每個范疇各選取10個詞(共50個關鍵詞)作為樣品來研究其語義偏好，最后歸納出這5類關鍵詞傾向與10類具有明顯語義偏好的搭配詞共選，由此從詞匯搭配的語義層面凸現了商務英語詞匯更深層面的特征。

2.0 研究問題

本研究從專門用途英語中的一種——醫學英語(English for Medical Purposes，以下簡稱EMP)的關鍵詞入手，借鑒上述Nelson(2006)的思路和方法，即將關鍵詞視為核心詞，通過調查關鍵詞周邊慣常搭配詞的語義特征歸類，尋找關鍵詞在構建意義過程中與周邊詞語在語義上的共選關系，由此歸納由這些關鍵詞帶出的醫學語域中獨有的詞匯使用特征。具體探究以下問題：

(1)醫學英語的關鍵詞具有哪些語義范疇？

(2)醫學英語關鍵詞具有哪些語義偏好特征？

(3)醫學英語關鍵詞語義偏好特征與相同詞在普通英語語境中的語義偏好有何不同？

3.0 語料來源和研究方法

本研究的EMP語料庫由筆者所在單位自建①，內容涵蓋基礎醫學和臨床醫學，包括解剖、病理、生化、內科、外科、婦兒科、診斷學、神經精神病學等，均選自英美該學科名家專著、教材或知識性的醫學英語讀物；相當部分語料用于醫學雙語教學或醫學英語課程教學。EMP總詞量為972,530(形符)，詞形總數為28，369(類符)；標準類符/形符比S-TTR為40.15。

首先使用Wordsmith 5.0軟件生成EMP庫詞頻表并和BNC詞頻表②作比照，生成醫學英語關鍵詞表，截取關鍵值(keyness)最高的前500詞并且將其中or、of、the、in等虛詞(即文體特征的標識類詞)排除在本次研究范圍之外；關鍵詞表中的實義詞率屬于“直觀上可以辨識的語義范疇(intuitively identifiable semantic fields)”(Stubbs,2008)。對這些關鍵實詞，研究者及教學團隊(包括語言專家和醫學專家)對其語義范疇進行歸類；對歸類存在困難的詞匯，則團隊成員共同探討，直到達成共識。第二步，從歸類后的每個語義范疇中取10個關鍵值最高的關鍵詞作為樣品來做其語義偏好分析。具體操作參照Sinclair & Carter(2004)對短語意義單位構建的典型工作程序，對每個抽樣關鍵詞的語境共現行(數量從100行至500行不等)作詞匯搭配和語義偏好分析。對關鍵詞的搭配詞范圍跨距界定為-4/+4(即4L—4R)；搭配詞的顯著性界定為至少出現5次及以上且T值達2.0或以上。對搭配詞的語義偏好分析關注顯著搭配詞中的名詞、動詞、形容詞等實詞的語義歸類。第三步是從樣品詞中再選出幾個有代表性的例詞，分析它們在普通英語語料庫BNC中的語義偏好并與其EMP的偏好特征進行比照，從而探究醫學英語環境和普通英語環境中同一詞項的語義共選特征的異同。

4.0 結果和討論

本節首先展示醫學環境下關鍵詞的語義范疇分類結果；接著是每個范疇抽樣關鍵詞的語義偏好特征；最后是某些醫學關鍵詞的語義偏好與其在普通英語語境中的語義偏好的對比結果。

4.1 醫學英語關鍵詞的5種語義范疇

除去占43.3%的or、of、the、in等虛詞外，關鍵詞表中的實義詞(占56.7%)按照語義大致歸入5個范疇(見表1)。研究者咨詢的多位資深醫學專家均認為該語義分類客觀展現了醫學英語區別于其它專業范疇的語義內容特征；表明在醫學文本中顯著性高頻出現的詞匯其實在很大程度上隸屬于數量有限的語義集群。

表1 醫學英語關鍵詞的5種語義范疇

(*百分數是各類詞匯出現頻次在500關鍵詞出現總頻次中所占的比例)

在5個語義范疇中從關鍵值最高的關鍵詞開始提取，每個語義范疇提取10個樣品詞來做其語義偏好分析。個別關鍵值雖不是很高，但研究者根據經驗判斷，將有研究價值的關鍵詞也納入樣品詞(比如“醫治”類的therapy因和treatment是近義詞，故未入選，反而選取了關鍵值低于therapy的examination、drug等詞 )，另外隸屬于“活動”類的關鍵詞相對較少故只入選7個，結果共計47個(見表2)。

表2 醫學英語關鍵詞的樣品詞(47個)

4.2 抽樣關鍵詞的語義偏好特征——個案分析

限于篇幅，本節僅列出 “人/人體類”和“描述類”這兩個語義范疇的各10個關鍵詞樣品的搭配詞語義趨向(見表3、4)。除卻虛詞外，這兩類范疇關鍵詞的出現頻次在500關鍵詞出現總頻次中的比例位居第一和第二位，故具有代表性。表3和表4關鍵詞各類語義搭配偏好下均呈現了一個典型的高頻搭配詞(T值在3.7—16.3之間)。

表3 人/人體類關鍵詞的6項語義偏好特征

表4 描述類關鍵詞的7項語義搭配偏好特征

就同一范疇內部的關鍵詞語義偏好而言，我們發現 “人/人體類”范疇10個關鍵詞的顯著搭配詞聚焦于6種語義偏好特征(表3)； “描述類”10個關鍵詞的顯著搭配詞聚焦于7種語義偏好特征(表4)。 “計量”類語義搭配偏好是指表數量、體積、水平等可精確“計量”的詞匯。以associated為例(見圖1)，其索引行表明病況和各種精確量化的因素之間密切聯系，這種搭配符合科學事實，體現了醫學的嚴謹。

圖1 associated的計量類搭配詞

表3、4還表明關鍵詞“描述”和“人/人體”兩類范疇的語義偏好相同度為85.7%， “描述”類關鍵詞的7項語義偏好中有6項和“人/人體”類關鍵詞的搭配偏好相同，體現了醫務環境下詞匯語義搭配趨向于固定和有限。但是值得關注的是一些關鍵詞雖和其他關鍵詞共享某種語義偏好特征，但具體含義、范圍、角度等存在差異。試舉一例，patient的“描述” 類搭配詞包括諸如年齡(如younger、older)、 性別(如female、male)、健康狀況(如ill、healthy)等，而與hormone共選的“描述”搭配詞僅表性質(如important)，與medial共選的“描述”搭配詞僅有表方位的lateral、posterior、superior三詞。

對表3、4 “人/人體”和“描述”兩類語義范疇關鍵詞的分析表明各語義集彼此聯系、共現和包孕。具體表現：1)兩組各10個關鍵詞各自通過部分甚至全部語義偏好的共享而實現語義集的共現和聯系。2)關鍵詞自身的5類語義范疇屬性都可在“人/人體”、“描述類”關鍵詞語義搭配偏好的特征屬性中找到。3)兩類關鍵詞樣品均存在互為搭配詞的現象，例如“描述”病癥輕重的詞對mild和severe、severe和acute；又如cell和normal,等等。

4.3 語義偏好和醫學英語——整體討論

筆者從語義偏好視角對隸屬于5個語義范疇的47個關鍵詞的搭配行為進行觀察和統計，發現以上對“人/人體”和“描述”兩類語義范疇共20個關鍵詞樣品的語義偏好分析其實是整體發現的一個縮影，因為整體分析也得到了類似結果(見圖2)。

圖2 醫學界47個關鍵詞共享的6類語義偏好

圖2橢圓內數字表示47個關鍵詞中和該語義集相聯系的關鍵詞數量。它們表明47個關鍵詞樣品的搭配詞絕大多數都可納入“人/人體”、“描述”、“疾患”、“活動”、“醫治”、“計量”等6類語義范疇；而這6類語義偏好分類與關鍵詞自身的5種語義范疇分類重合率高達83%。約15個樣品詞和 “計量”類語義發生聯系。除前述表3、表4隸屬“人/人體”及“描述”的多個樣品詞和“計量”類詞匯有聯系外，還有屬“活動”、“醫治”范疇的關鍵詞也都存在此種語義搭配偏好(如metabolicrate, theamountof drug等)，體現了醫學的嚴謹。為何研究者沒有發現“計量”類的關鍵詞范疇，可能是因為day、age、amount、number、time等類似詞匯極為普通，在BNC語料中也高頻出現，因而不成為醫學英語中異乎尋常的高頻詞匯。另外和“階段/過程”語義聯系的關鍵詞只有normal、severe、acute和occur等約4個，此種搭配詞義可視為沒有代表性，忽略不計。

圖3 47個抽樣關鍵詞在真實文本中的語境共現相貌圖

同時輸入5個范疇的47個高頻關鍵詞于EMP，可獲得它們在真實語境的近距離呈現相貌(圖3)，出現的抽樣關鍵詞涵蓋了“人/人體”(patient，blood，fluid)、“描述”(common，severe，normal)、“疾患”(pain)、“活動”(cause，occur)、“醫治”(treatment)這5種語義范疇。

總體而言，無論是同一語義范疇內的關鍵詞之間、隸屬于不同語義范疇的關鍵詞之間、關鍵詞和搭配詞之間、以及搭配詞和搭配詞之間都呈現出彼此聯系、共現和包孕的語義傾向。正是這些關鍵詞及其搭配詞生成相互關聯、包孕并經常同現的語義群模式，組成了意義統帥的、相互聯系的醫學詞匯世界。

誠然，以上所總結的語義搭配特征不能“絕對化”。第一，關鍵詞的搭配詞雖共享某些語義特征，但角度、具體含義和所占比率可能不同；所以即使一些關鍵詞語義搭配關系總體趨向于相同，但搭配特征卻存在隱性不同。第二，醫學英語關鍵詞與某些語義偏好相聯系，但其搭配語義并非局限于此。一些典型搭配詞很難進行語義歸類，并且一些關鍵詞還有大量非典型的搭配詞，彰顯出醫學界部分關鍵詞搭配的靈活性和開放性；歸納出的語義偏好通常占關鍵詞所有語義搭配的一部分(見表5例舉的5詞)。關鍵詞語義搭配偏好覆蓋頻率存在差異，可見其搭配潛力不同，如localized的搭配詞隸屬的語義范疇全部加起來比率高達92.4%，而normal重要的語義偏好所占比率僅為35.3%。

表5 語義偏好覆蓋比率

4.4 醫學關鍵詞的語義偏好與其在普通語境的語義偏好對比結果

從47個醫學關鍵詞樣品中選出occur、cause(動詞)、normal、severe、treatment作對比分析。其中 occur, cause 和normal 同時也是日常用語中的高頻詞；而severe和treatment兩詞則有用于醫學領域的傾向。同時這5詞含有名、動、形三種詞性。5詞中或許除treatment外，并沒有醫學英語核心詞匯；即便是treatment也存在多種含義，并不局限于醫學界。將這5個詞在BNC中的語義偏好分析結果與EMP的相比照，結果見表6(表中的數據因語料庫庫容不同，已作標準化處理)。

表6 EMP和BNC中5個單詞語義搭配偏好(Semantic Preference，簡稱SP)比較

表6顯示5個關鍵詞在BNC中搭配的語域分散性和在EMP中的醫學語域聚焦性形成了鮮明對照。它們在這兩個不同語類的語料庫中呈現的語義偏好有三點不同。

第一，EMP中各詞的搭配詞語義范疇較固定。表現為上述5詞在EMP中的語義偏好覆蓋率大于BNC(見表6)，而這些詞在BNC中的搭配詞幾乎是開放性的, 如我們在研究中發現normal、cause均有大量T值小于2的偶然搭配詞項。

第二，EMP中各詞的搭配趨向明顯體現出語域色彩。如normal一詞在EMP庫中被吸引到語境里與之共現的詞項均廣泛應用于醫學界；但在BNC隨機抽取出的500索引行中, 我們并未發現明顯的醫學語域色彩，可能跟醫學相關的搭配詞項僅有patient、mucosa、health三詞。

第三，雖然一些關鍵詞在兩個庫中共享同一語義偏好，但其具體內容和所占份額卻有不同。例如EMP中的severe與帶有“疾患”含義的詞搭配在一起占所有5類語義搭配的19.8%。而BNC中severe的“疾患”類搭配詞僅占9.13%，不及前者的1/2。又如EMP庫和treatment 共現的“描述類”搭配詞中有一類評述性形容詞用于對治療進行描述、評價；這些形容詞有84.8%帶有積極含義(如vigorous、satisfactory)，帶有否定和中性意義的評述性形容詞僅占2.5%和12.7%。現實中醫學治療不可能總是成功，這里高頻呈現的積極類形容詞似與語言使用中人們的心理特點有關，即一切治療活動都旨在取得成功，所以傾向于將有效、充分、恰當的治療視為必須的目標。但這種搭配詞的語義特點并未從隨機抽取的500例BNC語料中發現(見表7)。它再次表明語域對詞匯的使用具有決定作用。

表7 EMP和BNC中與treatment搭配的評述性形容詞比較

5.0 結語

本文從詞語共選多個層面中的語義共選、也即語義偏好這一層面切入，基于關鍵詞對醫學界的詞匯語義搭配概貌進行調查，歸納出醫學英語關鍵詞的5類語義范疇以及這些關鍵詞的6種語義搭配偏好特征；且6種語義偏好中的5種和關鍵詞的5類語義范疇重合；這些均反映了醫學界研究的關注重點，是語言對現實世界的直接體現；同時結論也彰顯了關鍵詞在專業英語學習中的重要性。與Nelson(2006)歸納的商務英語關鍵詞的5類語義范疇以及關鍵詞的10種語義搭配偏好結論對比，醫學領域關鍵詞語義搭配偏好更為集中，關鍵詞自身的語義范疇屬性和關鍵詞語義搭配偏好的特征屬性重合率更高(重合率分別是83% 和約50%)，即醫學領域語義集更為集中地復現。兩個領域有獨特的詞匯語義共選特色，體現出各自的語域特征。在這一表層差異下我們卻看到了醫學英語和商務英語都圍繞一些循環復現的語義集來呈現專業領域的文本內容特征。而且這兩個研究都運用語料庫語言學的頻數驅動方法，通過關鍵詞表檢索以及對關鍵詞進行語義偏好分析來揭示專業英語的詞匯使用特色，比以往單純通過主觀判斷來制定專業特色單詞表的方式有所突破。它一方面體現了研究手段的科學化帶動認識深化，另一方面對教學也有應用價值。

目前很多專業教科書基本都只有顯示注音、詞性、語義等表層詞匯信息的簡單詞匯表，而本研究將單詞研究拓展到了詞語搭配研究(雖然僅聚焦詞匯語義層面)。它表明透過詞匯與其結伴詞的語義共選，可以把握詞匯的總體語義趨向以及具體的、不易察覺的語義搭配特點，從而為專業語言教學提供有價值的信息。 比如醫學英語教材可標明醫學界關鍵詞是如何圍繞有限的幾個語義集來呈現專業知識，英語教學也可結合頻數驅動的方法讓學生了解醫學關鍵詞所吸引的典型搭配詞具有怎樣的語義特點，等等。

此外本研究500關鍵詞和47個關鍵詞樣品中均有三分之一左右的詞匯屬于醫學界的半技術詞匯表(詳見Wang，2008)。鑒于目前的醫學英語詞典多收錄專業技術詞匯而未涵蓋那些在專業文獻中頻繁出現的居于技術詞匯和普通詞匯之間的半技術詞匯，筆者認為專業英語詞典編纂者有必要在詞典中涵蓋醫學半技術詞匯，同時應將詞語共選模式包含的多個層面的內容體現在詞典編纂的內容和形式中，為讀者提供準確、充分的用法信息，如詞與詞的共選、詞匯與語法的共選、在語用功能層面的共選以及本研究涉及的在語義類別上的共選關系(即語義偏好)。

本研究雖揭示了在醫學英語讀物及教材和專著中關鍵詞的語義搭配傾向，但是此種傾向是否在更廣泛的醫學專業英語文本中也具普遍性？這還有待進一步考察。其中的一個途徑便是建立庫容量更大、包含不同體裁(比如論文、病例報告、藥品說明書、醫用廣告等)的醫學英語語料庫；另一個途徑是選擇批量更大的關鍵詞，以便對其語義偏好傾向在更大范圍內進行考察，從而獲得更具廣泛意義的結論。而且用這種研究方法也可以對其他專門用途英語關鍵詞的語義搭配偏好進行類似的細化研究。

注釋:

①感謝南方醫科大學外國語學院梁平教授課題團隊無償提供的醫學英語語料。

②下載地址：http://www.lexically.net/downloads/v.../BNC_World.zip

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[14] 張繼東，劉萍. 基于語料庫同義詞辨析的一般方法[J]. 解放軍外國語學院學報，2005，(6)：49-52，96.

Semantic Co-selection among Words in English for Specific Purposes

Lü Gui1、2,HE An-ping1

(1. School of Foreign Studies, South China Normal University, Guangzhou 510631, China; 2.School of Foreign Studies, Southern Medical University, Guangzhou 510515 , China)

The current study explores semantic co-selection among words in English for specific purposes from a perspective of co-selectiveness, focusing on semantic preference of key words in English for Medical purposes. A 500-key-word list in the medical environment was created by comparing a self-established English for Medical Purposes corpus with the British National Corpus(BNC). These 500 key words were subdivided into 5 meaning categories, and the semantic p

of the representative words from each category was investigated. The study presents word groups with semantic similarity which are found to regularly collocate with these representative key words in the medical environment. We also find words in the medical environment have semantic preferences unique to medical world, which are highly consistent with 5 meaning categories of key words. The research also notices that these preferences often represent strong tendencies for lexical relations, rather than a firmly fixed relationship. The research findings have implications for vocabulary teaching and dictionary compilation as well.

English for medical purposes；key words; semantic co-selection；a perspective of co-selectiveness

2013-01-10

本文是國家社科基金項目“‘短語理論’與語料庫的‘教學加工’” (項目編號：09BYY067 ) 階段性成果之一。

呂桂(1976-)，女，漢族，四川西昌人，副教授，華南師范大學在讀博士生。研究方向：語料庫語言學及ESP。 何安平(1950-)，女，漢族，廣東廣州人，教授，博導。研究方向：語料庫語言學，英語教學。

H03

A

1002-2643(2014)01-0036-07