基于語言網絡的語義韻研究

劉建鵬 洪 明

(浙江師范大學 外國語學院， 浙江 金華 321004)

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基于語言網絡的語義韻研究

劉建鵬 洪 明

(浙江師范大學 外國語學院， 浙江 金華 321004)

語言是一種復雜網絡，語義韻是相似語義傾向的詞同現連接關系體，因此更宜于采用詞同現網絡進行描寫與研究。語義韻是一種客觀存在的、相對穩定的兩級網絡結構, 有相應的兩種語義彌散方式: 關鍵詞節點與鄰接詞節點形成一種連接、發散狀的密集核心，詞節點之間較強的語義彌散產生了較為清晰、具體的基本語義；外圍詞節點通常形成集群，通過鄰接詞節點與關鍵詞節點較弱地連接，彌散一種較為隱性的態度意義或交際目的，以延展、豐富基本語義。這一特征在更深層次上是一種認知與語用慣性，人類通常以關鍵詞為注意點，以一種穩定、固化、相似的路徑結構與方式認知語義韻。

語義韻; 語言網絡; 同現網絡； 集群; 語義彌散

語義韻(semantic prosody)是語料庫語言學的一個重要概念，指一個詞吸引某類具有相同語義特點的詞，從而形成某種搭配習慣和語義氛圍的現象。這一術語最早由Sinclair提出[1-2]，Louw首次公開使用了“語義韻”一詞[3]，并在以后的研究中進行了具體論述[4]。迄今，針對語義韻的研究已經延伸到語言學各個方面，如語言歷時研究*參見王海華、王同順《CAUSE語義韻的對比研究》，載《現代外語》2005年第3期，第297-307頁; R.Xiao & T.McEnery,″Collocation, Semantic Prosody, and Near Synonymy: Across-linguistic Perspective,″ Applied Linguistics, Vol.27, No.1(2006), pp.103-129。、文體研究*參見衛乃興《語料庫數據驅動的專業文本語義韻研究》，載《現代外語》2002年第2期，第165-175頁；衛乃興《基于語料庫學生英語中的語義韻對比研究》，載《外語學刊》2006年第5期,第50-54頁；李晶潔、衛乃興《學術文本中短語序列的語篇行為》，載《外語教學與研究》2013年第3期，第200-213頁。、語篇分析及評價理論*參見M.Stubbs, Words and Phrases: Corpus Studies of Lexical Semantics, New York: Blackwell Publishers, 2001; M.Hoey, Lexical Priming: A New Theory of Words and Language, London: Routledge, 2005。、翻譯對等、英漢對比研究*參見D.Stewart,″Safeguarding the Lexicogrammatical Environment,″ in A.Beeby(ed.), Corpus Use and Translating, Amsterdam: John Benjamins, 2009, pp.29-46；陸軍、衛乃興《擴展意義單位模型下的英漢翻譯對等型式構成研究》，載《外語教學與研究》2012年第3期，第424-436頁；盧植《基于語料庫的漢英語義基元的語義韻對比研究》，(北京)外語教學與研究出版社2012年版；朱一凡、胡開寶《“被”字句的語義趨向與語義韻——基于翻譯與原創新聞語料庫的對比研究》，載《外國語》2014年第1期，第53-64頁。等領域。

一直以來，語義韻研究以孤立詞之間的跨距及同現頻率為統計手段，通過搭配和類連接來研究語義韻，鮮有從詞與詞之間的整體關系結構上進行論述。Saussure認為語言是一種系統，其要素相互關聯而產生意義[5]。這一觀點表明,語言要素關聯的結構決定意義，因此研究語義韻要素的連接結構及其相應的語義彌散方式很有必要。語言系統要素互聯的性質更適宜于用語言網絡關系來表現，這也是許多現代語言學理論的一個共識*參見S.M.Lamb, Pathways of the Brain: The Neurocognitive Basis of Language, Philadelphia: John Benjamins, 1999; M.A.K.Halliday & C.Matthiessen, An Introduction to Functional Grammar(3rd Edition), London: Arnold, 2004; R.Hudson, Language Networks the New Word Grammar, Oxford: Oxford University Press, 2007; R.Hudson, An Introduction to Word Grammar, Cambridge: Cambridge University Press, 2010; W.A.Kretzschmar Jr., The Linguistics of Speech, New York: Cambridge University Press, 2009；王士元《語言的涌現：發展與演化》，(臺北)“中央研究院”語言學研究所2008年版；劉海濤、叢進《基于平行詞同現網絡的語言聚類》，載《科學通報》2013年第58期，第432-437頁；H.Liu & J.Cong,″Empirical Characterization of Modern Chinese as a Multi-level System from the Complex Network Approach,″ Journal of Chinese Linguistics, Vol.42, No.1(2014), pp.1-38。。由于語義韻是相似語義特征的詞共現而成的網絡結構，因此可以從語言網絡的視角進行重新審視，以期能拓寬并深化語義韻研究。

一、 語義韻研究現狀及問題

語義韻的研究方法始于Firth對類連接及音韻研究[8]，后來，Sinclair提出以語料驅動的方式對語義韻進行概率性描寫[2]。此后，衛乃興總結了語義韻研究的三種方法：基于數據，數據驅動，基于數據與數據驅動相結合，它們都是通過檢索、統計 (頻率、T值、MI值等) 來描寫檢索行中詞節點的類連接與搭配詞[9]。以上方法有一個共同點，就是將具有一定句法關系和語義關聯的關鍵詞和搭配詞割裂成孤立的詞，使得搭配詞脫離其原本所嵌入的語言結構關系及語義環境，忽視了研究語義韻要素的完整關系結構，以及以此為路徑的語義彌散。

從另一方面講，基于屬性數據*屬性數據是關于語義韻的語篇自然狀態、性質、特點的定性描寫，是語義韻內在的性質。研究語義韻，認為其要素之間的結構和語義關系只是介于詞與詞(或詞組)之間的一維性，這樣會把詞從其整體語言環境中割裂出來。并且，每個詞的語義分析是結合共現跨距及頻率來解釋語義韻，并未全面顧及要素之間的關系數據*關系數據是關于語義韻內部關鍵詞與外圍詞、語義韻外部的其他語義韻之間，或其他語義單位之間的語義相互彌散關系的描寫，是語義韻內部和外部環境下語義傳遞關系的系統性數據。，以及與此相關的語義韻整體結構與語義彌散方式。因此，這種研究方法的基礎和假設有待進一步補充與論證。

Stewart認為用語料庫的方法研究語義韻時，要清楚語料的重要性，也要盡可能客觀地處理語料[10]。語言是一種系統，語言要素通過互聯產生意義。語言系統中具有相同語義傾向的詞在句法層面實現語義共現，即構成語義韻，并由此形成一個關系網絡結構和基于此結構的語義彌散，這有待于研究者用新的視角和方法進行研究。新方法必須能夠回答以下三個問題：語義韻內部各個要素是以什么方式連接？語義韻整體連接結構是什么形式？基于此結構的語義彌散方式呈現什么特征？運用語言網絡的視角和方法，探尋語義韻要素之間的關系系統，才能更好地回答這些問題。首先要從語言網絡概念入手，探尋語義韻要素之間連接的關系屬性。

二、 語言網絡與語義韻的詞同現網絡性質

Saussure把語言描述成一個系統，其要素都有連帶關系，每個要素的價值之所以存在,是因為有其他各項要素同時存在[11]。語言系統要素的連接會形成一種語言網絡，因此，語義韻是語言網絡結構的一種形式。

(一) 語言網絡

Hudson提出語言網絡*本文不區分語言網絡和語言復雜網絡。的概念，認為語言是詞與詞之間的依存而產生關聯的概念網絡，表征為詞與詞之間的依存連接[12]。隨后，Hudson又從認知科學的角度論證了語言網絡概念的真實存在，并提出一套完整的、基于網絡思維的語言學理論[6-7,13]。現代的信息學、病理語言學、腦科學、認知科學、復雜網絡科學等都證實了語言網絡的存在[14]。國內外學者已對語言網絡進行了全面細致的研究，觸及語言各個方面和層級：Steyvers等對多國語言復雜網絡進行了研究，證實了語言網絡的基本特征及其客觀存在[15-17]；劉海濤等的研究涉及語言網絡分類、層級性、語言分類等，而且也發現語言網絡方法在翻譯對比、語義結構、語言類型等領域的適用性[18-21]；馮志偉也從學科研究的方法上，論述了基于關系數據的研究方法的可行性與必要性[22]。

語言網絡的共同特征都是由節點(vertices)以及表示節點之間關系的邊(edges)構成，即復雜網絡N=(V,E)的表達公式。在語言網絡中，節點與邊相互作用，邊的意義不同會導致節點意義和位置的不同。

依據語料的特征，語言網絡可分為靜態和動態語言網絡：靜態語言網絡是邏輯語義網絡，如根詞和同義詞網絡、詞庫意義連接等；動態語言網絡則是基于自然語料而構建的，反映的是交際中的動態語言特征。研究語義韻的語料是取自語料庫的自然語言，因此以其構建的網絡是動態語言網絡。單純以邊的意義劃分，語言網絡通常也可分為詞同現網絡和依存語法網絡。那么，語義韻網絡是詞同現網絡還是依存語法網絡呢？要回答這一問題，前提條件是要厘清語言網絡的節點之間的同現和依存關系，以及這種關系和語義韻本質屬性的異同。

接下來，我們用兩種方法標注三個例句，來說明依存語法網絡與詞同現網絡之間的關系：

(1) The dog barked at Lewis under a tree.

(2) Lewis was frightened and climbed up the tree.

(3) The dog ran away in a while.

圖1 詞同現網絡與依存語法網絡

圖1(a)是詞同現網絡，圖1(b)為依存語法網絡。圖中詞節點之間的關系表現為兩元對的關系，即語言網絡是一種兩元對關系的交集網絡，其中詞節點重合在交集點的位置。圖1(a)中的詞同現網絡是相鄰的兩個詞節點之間關系的交集群，而圖1(b)則表示兩個詞節點(或相鄰或間隔)的依存語法關系的交集群。這兩種語言網絡的相同之處都是由多個兩元對之間的邊及相同的節點組成，區別之處在于連接節點之間的邊的意義不同，以及由此引起的節點位置不同。

既然兩種網絡差異的核心是邊的意義，那么就以例句的兩種意義邊做如下說明：

從表1中觀察得出，詞同現組兩元對共計21對，依存語法組19對，在不考慮依存方向的前提下，兩組有16對相同(如考慮依存方向，有12對重合)的兩元對，是相鄰詞共現與語法依存關系的重合。在其余不同的兩元對中，圖1(a)詞同現網絡表示相鄰詞節點之間的邊是共現關系，這一點可以從其所有兩元對的詞節點位置看出；而圖2(b)依存網絡顯示控制詞節點與依存詞節點之間的依存語法關系，其兩元對的詞節點之間的關系不一定是相鄰的，其連線表示支配詞節點與從屬詞節點之間的依存語法意義。那么，現在回到本節的問題上，究竟哪一種網絡更符合語義韻網絡的關系特征呢？回答這一問題，關鍵要明確語義韻要素之間關系的本質屬性。

(二) 語義韻的詞共現關系本質與詞同現網絡

基于語言網絡研究語義韻，首先要厘清語言網絡與語義韻的屬性特征。談及語義韻的本質時，Sinclair指出，語義韻是關鍵詞習慣性吸引具有類似語義傾向的詞所構成的搭配，由于關鍵詞與這些詞在文本中共現頻率高，因此關鍵詞被“感染”上了類似的語義特點，進而在特定范圍內形成某種語義彌散氛圍[2]74-75。Sinclair把語義韻中詞節點之間的關系定義為詞與語義的共現，這種特征在Stubbs看來是詞節點與具有某種語義趨向的搭配詞的習慣性共現[10]225，語義共現被Sardinha定義為詞通過常規共現而表達含義，即語義共現是詞常規共現的結果[23]93。無論習慣性共現還是常規共現，也無論是詞共現還是語義共現，都說明共現是語義韻要素之間關系屬性的本質，這一觀點可以在以下更多的定義和論述中得到認同：Stubbs等研究發現語義韻是由意義彌散形成，是大于詞的單位，彌散是由語義相似的詞的共現形成[24-27]；翟紅華等認為，語義韻源于詞的搭配行為傾向，是具有某種語義特征的詞與關鍵詞的高頻共現而形成的[28-29]。

由此推論，語義韻是一種詞同現集合現象，并且語義韻的意義彌散也基于詞同現結構。語義韻要素連接體結構在本質上是詞與語義的共現，強調在特定跨距內，某種語義傾向的詞共現而形成的語義彌散，這種詞共現的特征是具有相似語義的詞通過高頻共現而形成特定的語義結構。共現詞的語義相互彌散和相互作用而形成語義韻現象，這一過程中語法功能詞并沒有起到實質性作用，過多地注重語法結構會阻礙語義韻的本質關系研究。因此，依存語法網絡不適宜用于研究語義韻。因此，語義韻無論從其定義、結構、形成、本質上講，都更適于用詞同現網絡來研究。

表1 同現組與依存組

注： 此處的依存關系標注是采用Hudson的依存語法理論，因此并列關系連詞and沒有列出。

如果說語言是一個內部要素通過連接而生成意義的系統網絡，那么語義韻就是這個系統網絡中詞節點的習慣性共現網絡。以上有關語義韻要素之間的關系屬性論述說明，有必要運用詞同現網絡方法研究語義韻。同時，多維網絡顯然會比線性共現含有更豐富的語言信息。具體而言，詞同現網絡是句子相鄰成分之間的線性共現與交叉而形成，具有類聚性和層級性，這兩種特征是線性共現所呈現出的傾向性和規律性。因此，基于詞同現網絡研究語義韻要素的多維連接至關重要。

三、 基于詞同現網絡的語義韻結構及其語義彌散方式

基于語言網絡研究語義韻，克服了傳統基于詞與詞的線性連接研究的孤立性，下面從類聚、層級維度把語義韻要素置于其原本語境中去研究，以回答前文提出的第二個問題。

(一) 語義韻的詞同現網絡

下文以influence一詞的BNC*BNC語料庫全稱是The British National Corpus，是現代英語口語和書面語語料庫，收容一億詞，選材廣泛。語料庫檢索語料為基礎，以詞同現網絡的形式呈現其語義韻結構拓撲，部分檢索(檢索共計243行)如圖2所示：

圖2 influence的語料庫部分檢索語料

接著清潔檢索語料，即剔除與語義韻無關的虛詞、代詞、斷詞，然后制作詞同現的二元組列表，再通過Cytoscape*Cytoscape是一個復雜網絡分析和可視化的平臺軟件，主要是提供基礎的功能布局和查詢網絡，并依據基本的數據生成可視化網絡。本文通過Network Analyzer插件來計算、分析網絡及其節點功能。軟件生成詞同現網絡。

圖3是基于自然語料生成的動態語言網絡，即以自然語料為證據的研究，這一點與之前的三種研究方法不謀而合[9]；除此之外，語言網絡與語料庫的研究方法都研究語義韻要素的共現關系。不同的是，語言網絡除了詞節點的線性維度外，還有其類聚維度、層級維度。因此，基于語言網絡的方法可拓展語義韻結構以及基于此結構的語義彌散方式研究。

圖3 influence檢索語料的詞共現網絡拓撲

(二) 詞同現網絡的關系數據分析與語義韻結構

研究語義韻的基礎是描寫與分析其要素共現的關系數據。下面對influence語義韻的一組數據進行分析研究。表2是在上面以influence為關鍵詞檢索到的語料的基礎上，生成詞同現網絡后，對高頻實體詞節點的網絡關系的數據描寫。表2中的關系數據是通過Cytoscape 網絡軟件的Network Analyzer網絡數據分析插件計算所得的結果。

表2 influence的詞共現網絡分析數據

續表2

在分析表2的數據之前，有必要介紹一下各列數據參數的意義。單個詞節點的平均最短路徑長度是與該詞節點存在同現關系的所有詞節點之間最短路徑的平均值。中介中心度是描寫一個詞節點在多大程度上位于網絡集群之間，即充當一個網絡集群間信息交流的中介性程度有多大。接近中心度反映語言網絡中一個節點距其他節點距離的長短，接近度越大，一個詞節點與其他詞節點的距離越小。聚類系數反映的是網絡聚集傾向或網絡集群形態的數據，是測量一個詞節點的鄰接詞節點之間存在共現關系的可能性程度。度數是一個詞節點出現的頻數。周邊連接度是一個詞節點的鄰接詞節點范圍的大小，鄰接相連系數是一個詞節點的鄰接節點范圍在整個網絡中的平均大小。輻射系數反映一個詞節點在網絡中的中心性參數，即一個節點提供新信息及影響鄰接詞節點的能力。

首先，表2數據顯示，influence的平均最短路徑長度為2.635 69，明顯低于其他詞節點 (而其他詞節點在3.4—4.5之間)。而劉海濤對15種不同語言的網絡研究揭示，這些語言的平均最短路徑長度在2.755—3.938之間，其中英語為2.964[17]2669，這說明詞節點influence居于網絡中心位置，占據樞紐位置；同時，從其他詞節點的數值中也可以看出，語義韻網絡是一個語義網，依存距離較長。influence的中介中心度最高，為0.938 12，遠高于其他詞節點0—0.6的范圍，這一數據特征表明influence是整個檢索語料網絡中信息交流最重要的途徑；同時，這一點得到下一組數據的支撐，即influence的接近中心度也最高，這說明influence是整個網絡的結構中心。并且，influence聚類系數最低，為0.003 26，周邊詞的聚類系數是其45—307倍，這說明influence外圍1個路徑范圍內的詞節點連接的可能性很小；同時也表明influence周邊詞節點聚類系數高，說明周邊詞節點向外延伸的2個及以上路徑范圍內，詞節點連接的概率很大，呈現出一種高聚集性和凝聚性。另外，最高度數146說明關鍵詞influence涌現概率最高。還有，influence的周邊相連性值最小，為3.186 21，而其他節點最高值達到80，說明influence在1個最短路徑范圍內形成的集群最小；同時，從其周邊詞節點的高鄰接系數可以分析出，在其周邊更長的最短路徑范圍內存在較大的集群。最后，influence的輻射系數最高，為0.883 16，遠高于其他詞，這些說明influence是整個網絡結構的核心。

接下來，以關鍵詞節點influence的關系數據為參考，再來分析其他詞節點的關系數據。表2中其他詞節點的關系數據分析顯示，越是靠近關鍵詞節點的詞節點，其屬性越是接近關鍵詞節點，即它們都有較強的低聚類系數以及較高的輻射系數和接近中心值。同現關系表現為關鍵詞節點與鄰接詞節點之間是一種較為直接、簡單的、短距離的連接，而鄰接詞節點之間卻少有連接，這樣就形成一種輻射狀的語義韻結構中心，并且這種集群在整個網絡中所占范圍較小。同時發現，越是遠離關鍵詞節點的外圍詞節點*從網絡視角研究語義韻，把語料庫有關語義韻的關鍵詞暫定義為關鍵詞節點，把關鍵詞節點的一個最短路徑范圍內的節點稱為鄰接詞節點，把搭配詞暫定義為外圍詞節點，以便符合網絡命名的特征。，越是呈現出較高聚類系數、較強周邊相連性和較低的接近中心值；它們通過形成集群，以集群的形式和結構中心連接，表現為一種較為復雜的、間接的、長距離的連接，并且集群在整個網絡中所占范圍較大。

最后，再繼續對不同的最短路徑范圍內詞節點的關系數據進行觀察分析，得知語義韻網絡有兩個層級：一種是在1個最短路徑長度范圍內，關鍵詞節點和鄰接詞節點直接連接，從而形成一種簡單、發散狀、面積較小的結構，本文稱之為結構中心；另一種是在2個及以上最短路徑長度范圍內，外圍詞節點形成面積較大的結構集群，而整體上通過集群的方式和結構中心相連。關系數據顯示,其要素之間的相連結構呈現出一定的層級性。

(三) 詞同現網絡的結構拓撲與語義韻的語義彌散方式

語義韻的語義彌散是以其網絡結構為基礎的，因此下面基于以上研究的數據規律，結合詞同現網絡的拓撲性呈現來研究語義彌散。圖4是influence上述屬性的語言網絡拓撲呈現：

圖4 influence語義韻的語義彌散形式拓撲

表2中一個很顯著的特征是influence雖然出現頻率高達146次，但其聚集系數卻很低，這表明influence的一個跨距范圍內，詞節點相連的概率很小。這種現象可以說明語義韻的語義共現或彌散的特殊性，關鍵詞節點的鄰接詞節點之間很少形成語義彌散，低的聚類系數說明它們之間在語義上都不太有直接關系。這種意義彌散的方式的拓撲特點是路徑短、結構簡單直接、密集度高，所形成的集群在整個網絡中面積比例相對于周邊集群較小。再繼續觀察圖3和圖4，結合表2的關系數據描寫分析得出，距influence 1個最短路徑范圍內，詞節點有較高的中介值和輻射系數，這說明這些詞節點的語義關系結構具有很重要的語義傳遞作用，是語義韻網絡的語義核心，大多數語義傳遞是通過其進行的，在拓撲中表現為語義韻語義核心相對明顯的輻射狀語義彌散現象。同時，這種語義輻射和傳遞由于節點之間的路徑較短、結構較簡單、范圍較小，而表現出一種較強的、直接的語義彌散形式。

繼續擴大詞節點的最短路徑觀察范圍進行研究。結合圖3、圖4及表2的關系數據進行分析研究得出，遠離語義韻(2個及以上路徑長度)關鍵詞節點的外圍詞在關系數據上表現出與關鍵詞相反的傾向。具體講，外圍詞大多具有高的聚類系數和周邊相連值，低的接近中心度值、中介度和輻射系數，較長的平均最短路徑長度，因此，這些外圍詞節點大多形成一個語義集群，和語義韻語義核心進行語義彌散。如分析得出，其周邊詞節點的聚類系數(0.022 2—1)遠高于關鍵詞節點近距離(1個最短路徑長度)范圍內詞節點的聚類系數(0.003 26)，前者是后者的6.8—306.7倍之多。觀察這些數據特征并結合拓撲結構可知，語義韻的語義核心和外圍集群之間的語義彌散形式因路徑較長、連接復雜、范圍較大而呈現出一種較弱的語義彌散。進一步觀察研究發現，語義韻語義彌散具有層級性，即越接近關鍵詞的詞節點，越是直接和關鍵詞在語義上進行一種較強的語義彌散；而距離關鍵詞較遠的詞，往往和其周邊詞連接形成一種關系集群，并與語義核心相互彌散，這是一種弱傳遞，表現為集群語義對語義核心進行調和、延展、豐富。

(四) 結合語料分析influence語義韻的結構與語義彌散方式

為了能清楚地結合語義韻網絡圖來分析，我們先從之前的大網絡中提取2個平均最短路徑長度范圍內的高頻節點網絡圖，見圖5，再具體結合語料分析influence的語義韻結構及語義彌散途徑。

圖5 influence的1—2個路徑內語義韻結構與語義彌散

我們先來考察語義韻的語義核心及其彌散，圖5中與influence在1個路徑范圍內形成共現的詞分名詞、形容詞、動詞節點，名詞節點有：power,world,America,Christianity,life,drugs,group,religion,Plato,success；形容詞節點有:greater,considerable,western,powerful,emotional,persuasive,strong,young；動詞節點有：exert,felt,will,can,may。從1個路徑范圍內的詞來看，鄰接詞節點與influence在結構上是一種連接、發散狀的密集核心結構。從語義分析上看，鄰接詞節點是influence意義的核心和具體化，涉及influence的行為主體如power,America,religion,drugs等，暗含動作主體處于強勢地位；描述性修飾語如greater,considerable,western,powerful 等，表明過程作用力積極、強大；過程主要是exert,felt以及表示可能性的助動詞can,may,will等，過程本身隱含雙方地位的不平等性。這些類似的強勢意義都與核心詞influence連接，形成了influence具體清晰的基本語義和概念，即influence語義韻的核心是強勢主體，包括實體和意識形態，現在有可能或將來會明顯地改變事物。同時，這些鄰接詞節點的強勢意義趨向近似，但又在意義上相互獨立，其網絡結構也有所顯示(influence較低的聚類系數也說明了這一點)。與influence在2個路徑長度內形成的共現詞，分析方法與1個路徑內相同，但詞義與influence的相關性要弱些，并且這些詞形成更為復雜的結構與語義集群，如詞節點history,society,people等，這種集群包括兩種: 一種是以最短路徑為1的節點為核心形成的結構和語義集群，例如節點power，如圖6(a)所示，主要涉及政治影響力的大小；另一種是最短路徑為2的節點形成的結構和語義集群，例如詞節點history的集群，圍繞美國、軍事、歷史事件及時期，如圖6(b)所示。以整體的結構與語義形式表達的語義較為寬泛和模糊，并且遠距離地間接與influence相連，從網絡的角度講，距離越長的間接相連會產生更復雜的網絡結構，因此這種意義傳遞是微弱的，表達某種較為隱性的交流目的或態度等意義。

以相同的方法，通過更遠最短路徑的節點考察得出，隨著最短路徑的增長，與influence間接相連的詞節點逐漸形成結構和意義更為復雜的集群，使得語義韻核心清晰的基本語意義逐漸拓展到較為模糊的語用意義上。

四、 分析與討論

接下來，結合以上有關語義韻結構和語義彌散方式的特征發現，對語義韻這一性質做進一步的實證、分析與討論。我們又選取了不同詞類的關鍵詞，以研究其語義韻的結構和語義彌散方式，名詞有vigor和energy；動詞有occur,happen和take place；形容詞有dark和black(方法同上，過程不再贅述)。經對比發現，盡管這些詞的語義韻性質不同，但通過網絡關系數據分析和拓撲結構呈現，都有類似的語義韻結構和語義彌散方式。因此，有必要重新認識Sardinha提出的語義韻是通過詞與詞之間有規律的習慣性共現來傳遞語義的觀點[23]93，并非所有的語義都在詞與詞之間彌散，可能有更深層次的彌散途徑。

Stewart肯定了用語料庫數據研究語義韻的重要性，但同時也指出其危險性，他認為如果對語料的處理沒有一致認同的程序，那么對數據的解讀就根本沒有依據[10]120。語言網絡的方法揭示語義韻的結構及其語義彌散方式是穩定的、共性的，可以作為解讀檢索語料的一種方式。結合以上分析研究，可知語義韻的結構是其語義彌散方式的基礎，表現為關鍵詞獲取意義時，形成獨特的路徑網絡結構及其相應的語義彌散方式。語義韻中心結構形成較強的語義彌散，產生了較為清晰、具體的基本語義。通過觀察中心結構的詞的語義連接及查閱詞典進行比較，這種基本語義與關鍵詞的字面語義重合，同時也說明，語義韻的基本語義通過人的語言直覺是可以感知到的。同時，外圍的集群由于其中各個詞的語義差異性及其連接結構方式缺少明顯的規律性，加之沒有高頻詞及結構中心，其整體語義特征較為模糊、隱性、復雜與不確切，往往表示一種態度或評價傾向的意義趨向，這部分意義往往很難靠語言直覺去感知，需結合非語言環境綜合認知。

從關系數據和拓撲結構分析來看，語義韻要素的習慣性共現表現為關鍵詞形成語義韻時，人們的心理認知遵循類似的模式，即越是靠近關鍵詞所形成的語義，人們越是具有高度的認知相似性；越是遠離關鍵詞的語義集群，越是體現出人們對關鍵詞的語義韻內省的差異性。這兩個特征可以解釋人們對語義韻認知的一致性與差異性，表現為人們對同一語義韻部分可內省性和不可內省性。一致性和可內省性是語義的，也包含少部分態度意義(積極、消極、中性)和評價意義，這一點可從集群和關鍵詞的網絡特征中證實；而差異性與不可內省性是一種隱性的態度意義、評價意義，需要結合更多非文本的語境予以認知，因此因人而異。語義韻的這種結構與語義彌散方式在一定程度上證實并解釋了Hunston對語義韻的認知性與語用性的評價：“語義韻不一定總是被言語者意識到”[30]142。因此，語義韻的語用功能并非在于表達一種語義，而是以其關鍵詞為觸發點，引導受話者心理沿著相對穩定的語義結構和彌散方式，去推測說話者的態度意義和交際目的。不同類型的關鍵詞通過類似的結構和語義彌散方式形成不同類型的態度意義、語用功能及交際目的，語義韻在本質上更像是語用過程中一種相對固化的結構和語義彌散方式。

基于語言網絡研究語義韻是以詞節點習慣性共現而形成的同現網絡為基礎，來探究其結構及其相應的語義彌散方式。通過詞同現網絡的拓撲結構和關系數據分析發現，語義韻是語言中客觀存在的結構和語義層級，表現為關鍵詞獲取意義時，形成其獨特的路徑兩級網絡結構及其相應的語義彌散方式。關鍵詞與其近距離共現詞形成一種連接的、發散狀的密集核心，詞與詞之間較強的語義彌散產生了較為清晰、具體的基本語義；密集核心外圍的詞形成一定密度的集群，以集群的方式與核心較弱地連接，傳遞一種較為隱性的意義。進一步分析論證發現，通過類似的結構和語義彌散方式，不同類型的關鍵詞形成不同類型的態度意義、語用功能及交際目的。據此推理，語義韻的認知過程和語用功能是以其核心的基本語義為關注點，觸發受話者心理沿著相對穩定的語義韻語義結構和彌散方式去認知說話者的態度意義、交際目的等。基于語言網絡研究語義韻，是從系統、整體的角度描寫分析其結構及語義彌散方式，有助于拓展、細化、提升語義韻研究。

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A Language Network-based Approach to Semantic Prosody

Liu Jianpeng Hong Ming

(CollegeofForeignLanguages,ZhejiangNormalUniversity,Jinhua321004,China)

In corpus linguistics, semantic prosody is defined as a linguistic phenomenon in which one word attracts others with the same semantic features to form some habitual collocations imbued with a certain semantic aura. The general approach to semantic prosody is corpus-based and corpus-driven with word frequency, T-score and M-score as the means to attain a quantitative description between words and spans. Since semantic prosody is the co-occurrence of words with similar semantic preferences, it is suitable to be dealt with from the perspective of words’ co-occurrence network.

Linguistic data used to weave a network were retrieved and collected from the British National Corpus, with ″influence″ and several other words as keywords. The network-based research shows that semantic prosody is an stable, objective and regular bi-stratified structure and has two correspondent modes of semantic diffusions. As for bi-stratified structure, both network graphic typology and its attached analytical parameters show that a radiating hub is produced between a keyword node and its neighbours. Observed from the network and supported by the parameter of the low clustering coefficient of the keyword node, the structure of the hub with its neighbours is a concentrative, radiating, related (between the hub and its neighbours) core, in which, however, neighbours are much less connected to each other. In addition, the core can also be analysed semantically by observing the semantic meanings of both the hub and its neighbours. By observing the hub ″influence″ and its neighbors in semantic meanings, it is derived that, out of that structure, a relatively clear and concrete semantic unit comes into being in the section covering the core. The central semantic meaning diffuses out of the radiating connections between the hub’s semantic meaning and those of its neighbours because the meanings of all nodes are closely related and intensified by the co-occurrence of the semantic meanings with similar preferences. It is observed that the holistic meaning coming out of the core diffusion is the cornerstone of the whole semantic prosody, which is proved stable and objective by trying other keywords.

Meanwhile, the network and its attached analytical parameters also illustrate the second stratification of semantic prosody, that is, the structure in which the peripheral nodes outside the neighbours of the hub form cliques. A clique works as a holistic unit to a certain extent and is weakly related to the hub through its neighbours. A specific investigation into the semantic meanings of the peripheral nodes indicates two facts: the peripheral nodes create cliques only to produce a holistic meaning unit to a certain extent before they are related indirectly and loosely to the hub through its neighbours; the peripheral nodes are rarely related in semantics, and accordingly the meanings of cliques are vague. Compared with the core with a clear and concentrative meaning in semantic prosody, the peripheral nodes and cliques diffuse a hidden and unclear meaning expressing uncertain illocutionary purposes to expand the core’s meaning in more than one way and make it full and complete. Therefore, the core and peripheral cliques have different structures that diffuse distinctive meanings respectively. All the above structures and meanings diffusions have been supported by the study of other keywords’ semantic prosodies based on co-occurrence network.

It is concluded that semantic prosody has both an stable, objective and regular bi-stratified structure and two correspondent modes of semantic diffusions. The basic meaning of semantic prosody is created in the core, while the cliques convey the vague and unclear illocutionary meanings like attitudinal meaning, pragmatic functions, communication purposes, evaluations etc. Furthermore, the stable and regular bi-stratified structure of semantic prosody can be interpreted, at a deep level, as a pragmatic cognitive inertia in which semantic prosody diffuses its meaning through steady and regular patterns. Based on a co-occurrence network approach to semantic prosody, the derived structure and semantic patterns not only expand and deepen the traditional approach to semantic prosody, but also reveal more about the formation, semantic diffusions and pragmatic cognition process of semantic prosody. Working as a new approach to semantic prosody, language network can give a holistic and systemic description of and penetration into semantic prosody, which helps to expand, improve and refine the study on semantic prosody.

semantic prosody; language network; co-occurrence network; cliques; semantic diffusions

10.3785/j.issn.1008-942X.CN33-6000/C.2015.12.171

2015-12-17

[本刊網址·在線雜志] http://www.zjujournals.com/soc

[在線優先出版日期] 2017-05-24 [網絡連續型出版物號] CN33-6000/C

浙江省哲學社會科學規劃課題(17NDJC279YB)

1.劉建鵬(http：//orcid.org/0000-0001-5655-9274)，男，浙江師范大學外國語學院副教授，文學博士，主要從事系統功能語法、語料庫語言學及依存語法研究； 2.洪明(http：//orcid.org/0000-0001-7585-5060)，女，浙江師范大學外國語學院教授，文學博士，主要從事語篇分析、英漢語言對比與翻譯。