事件域認知模型對詞類轉換的解釋力

邵敏+翁志瑩

內容摘要：事件域認知模型（簡稱ECM）作為人們有效的認知工具，其層級性、轉喻機制在凸顯理論的輔助下能夠為詞匯詞類轉換做出合理又明確的解釋，能夠更加形象化的豐富語言表達的形式。

關鍵詞：事件域認知模型 詞類轉換 凸顯理論

事件域認知模型認為，一個基本事件域（EVENT）主要包含兩個核心要素：行為（Action）和事體（Being）。一個行為，包括動態行為和靜態行為是由很多的子行為或子動作（A1，A2…An）構成的。一個事體，包括人、事體、工具等實體和抽象、虛擬的概念，是由很多個體（B1，B2…Bn）構成的。一個動作或事體又可分別帶有許多典型的特征性或分類性信息，即一個事件域包括施事者、受事者、作用力、場景等要素，而這些要素之間存在層級性關系。ECM考慮線性和層級性以及缺省信息和轉喻機制，輔之以凸顯理論，對詞類轉換做出合理的認知解釋。

一.ECM的層級性

ECM的核心要素A和B都存在子要素，各要素又包含很多典型信息，如特征和分類等信息，用框架結構繪制類似“域（domain）”，包括被激活的基本概念內容和被突顯的不同側面。例如在“做飯”這個事件域E中，可包括一系列子動作An（如準備食材、烹制、起鍋等），還包括相關事體Bn（烹制者、食材、廚房等）。而準備食材A涉及到清洗、處理、調制食材等不同的側面，就形成了E下的第三層級。同理，相關事體也存在多層級。認知語言學認為人的主觀能動性和感知體驗可以從不同的角度，通過不同的需要，基于不同的層次來認識一個整體事件，通過凸顯原理選擇E的某個層面，得到關于整個事件的認識。名詞cook（烹制者）用作動詞to cook（做飯）的事件域。

二.ECM的缺省信息和轉喻機制

在正常的言語交際中，言語所表達的信息總是少于其對應的實際情景所包含的信息，即以言語信息為基礎，補充缺省的信息才能獲得實際場景信息，從而全面理解該事件。依靠缺省信息，運用實踐中的部分或相關信息表示某一整體時間，實際是以部分代整體的轉喻起作用。

例如在“建造房屋”這一事件域中，可能會包括多個動作，如繪制建筑結構圖紙、組織施工者、建造并裝潢房屋等。在這個事件域中還會涉及多個事體，如建筑師、建筑工、裝潢工、建筑材料等。根據人們的常規體驗和認知，動作和個體間存在規律性的結合，構成頭腦中的框架知識。可用這一動作鏈中某一環節或某一個別事體，而缺省其他相關要素來指“建造房屋”整個事件，甚至用其他子動作來指整個事件，如“那房屋建得真是結實”表示“建造房屋”這個事件。因此，動詞“erect（建立、建造）”也可以用作形容詞“keep erect（筆直的、豎直的）。”

如“拍攝相片”的事件域中，包含多個動作，如調焦、擺姿勢、按下快門等，也涉及到多個事體，如相機、照相者、被拍攝者、相片等，因此，名詞“film（膠卷）”也可以作動詞“to film a story（把故事拍攝成影片）”。

缺省信息與實際事件的關系實際是部分和整體的關系，各層級子動作和相關事體在不同的背景知識中都可以是缺省信息，而轉喻一般是發生在同一個概念域或事件域之中的組成要素的互代，或組成要素與整體之間互代。ECM本身的轉喻機制為詞類轉換特別是動詞和名詞的轉化提供了可能，而人類認知過程中對語言傳達的信息的缺省和補充，對這種詞類轉換起著重要作用。

三.認知凸顯理論的助力

認知語言學的凸顯是指對語言所傳達信息的取舍和安排，相關術語有“foregrounding（前景化）”、“background（后景化）”、“profiling（側面化）”和“highlighting（強光化）”。語言表達是一種主觀動機性的行為，語言結構的布局常受表達者的心理動機、視角、場景的制約，具有多維度、多屬性的特點。語言結構的多側面性決定在認知域中，有些側面會被激活強化，而另一些則被淡化隱匿，即某些要素被凸顯后便抑制其他的要素，凸顯的要素成為人們關注的焦點。

語言結構呈現多個側面存在差異性，這些差異性使每個側面獨特典型，能夠代表該語言結構所代表的事體。如：His name headed the list.名詞“head”的典型側面特征使其作動詞時可指“to rank the first”.又如：He is heading for California.名詞“head”的另一側面特征使其做動詞時可指“to go to”。

四.結論

ECM的層級性使人們認知的對象事件E呈現出多個組成要素或多個側面（即動作或事體），語言表達者的心理動機、視點、客觀環境等的多種條件制約下抑制部分要素，凸顯某些子動作和子事體，實現以部分要素代稱整個事件，對實現詞匯的詞性轉換，豐富語言表達的形象性有重要的作用。

ECM理論和凸顯理論要求語言的表達者必須主觀能動地利用、發揮、創造構成事體的而具有典型特征的要素，形成一種影響語言表達力的自驅系統，該系統能詞匯的詞性轉化提供較為有力的解釋工具。

（作者單位：武漢科技大學城市學院）