蔣 勇
(復旦大學 中文系,上海 200433)
我們發(fā)現(xiàn)“任何”與其它負極詞不同,它具有隱現(xiàn)極性特征,有時它顯現(xiàn)出負極詞的特征,不能出現(xiàn)于肯定陳述句,只能出現(xiàn)于否定陳述句、條件句、疑問句等句法語境中,有時它又隱匿極性特征,可以自由地出現(xiàn)于肯定陳述句和否定陳述句。本文從信息論的角度解釋為何說話人要在某些語境中使用“任何”一詞,指出“任何”除了要求句法語境滿足其任選語義外,還要求它必須用于敘述先驗累計概率極低的事件,說話人利用事件參與者的選項域的大小與事件發(fā)生的先驗累計概率構(gòu)成的函數(shù)映射關(guān)系,用擴域手法啟動事件的先驗累計概率,從而實現(xiàn)增強命題的信息度的目的。
極性詞也稱極性敏感詞。所謂極性是指命題情態(tài)的肯定和否定極向。極性敏感性是自然語言的詞匯所具有的規(guī)約性。極性詞分為正極詞和負極詞。Haspelmath(1993,1997)通過調(diào)查發(fā)現(xiàn)全世界大部分語言的疑問詞語都可用作不定代詞,表示虛指和任指義,且大都具有極性敏感性特征(Huang,1982;Cheng,1991;Li,1992;Lin,1998)?!叭魏巍笔怯杀硎救芜x意義的“任”與疑問不定詞“何”構(gòu)成,只能表示任指意義,不能表示虛指意義,且具有隱現(xiàn)極性特征:當它用于指類句如例(1)a,b、或然情態(tài)句如例(2)a,b等內(nèi)涵語境時無極性特征,可以自由地出現(xiàn)在肯定和否定陳述句中。
(1)a.我說,任何人都喜歡漂亮的臉蛋兒。愛美之心,人皆有之。
(戴厚英,《人啊人》)
b.任何人都不喜歡自己的孩子說謊,更不會鼓勵孩子的謊言。
(人民網(wǎng),2012/7/27)
(2)a.我們只是想要個有門窗,有陽光的臥室,我們能做出任何妥協(xié)。
(人民網(wǎng),2008/1/22)
b.這名工作人員表示,對于具體情況還需要進一步核實,目前還不能做出任何解釋。
(人民網(wǎng),2012/10/29)
當“任何”用于表示事物的存在或用于敘述已完成的事件和過去發(fā)生的事件時,它具有負極性特征,可用于否定陳述句,不可用于肯定陳述句(“*”標在括弧前,表示括弧內(nèi)的成分不可缺少,括弧和標號為本文所加)。
(3)那也只是寂寞男女的一時沖動罷了,跟感情*(沒)有沒有任何關(guān)系。
(人民網(wǎng),2012/11/16)
(4)與以上幾家視頻企業(yè)不同,PPS網(wǎng)絡(luò)電視盡管頻傳并購“緋聞”,卻*(沒有)與任何同行達成密切合作。
(人民網(wǎng),2012/11/1)
(5)在持續(xù)開展的煤銷領(lǐng)域反腐敗專項斗爭中,*(沒有)發(fā)生任何違規(guī)事件。
(人民網(wǎng),2012/10/17)
其他允準“任何”的成分和感應(yīng)語境大致包括:“沒有人”、“很少”、隱含否定意義的謂詞(如“否認”、“拒絕”、“避免”)、“都”、“也”、名詞短語的限定成分、某些介賓結(jié)構(gòu)(如“在……之前”)、否定提升句、條件句、比較句、疑問句等。篇幅所限,僅以部分下向蘊含語境中的“任何”為例。
(6)*(沒)有人下過任何一種結(jié)論,我們現(xiàn)在不是正在調(diào)查嗎。
(電影《冬至》)
(7)a.面對卡倫這樣一個病例,貝爾醫(yī)生除了誘導之外,很少有任何過分舉動。
(人民網(wǎng),2009/5/25)
b.*這個醫(yī)生時常有任何過分舉動。
(8)a.不過,記者昨日致電向李澤楷求證,對方以英文短訊回復,否認與任何臺灣媒體公司洽談。
(人民網(wǎng),2012/9/6)
b.*他承認與任何臺灣媒體公司洽談。
“任何”大致對應(yīng)于英語的“any”。Klima(1964)指出“any”可被否定陳述句、隱含否定意義的謂詞、條件句、疑問句等句法語境允準,他把這些允準語境統(tǒng)稱為“感應(yīng)語境”(affective contexts),但他未給它下定義。Ladusaw(1979)歸納出這些感應(yīng)語境共同的語義邏輯特征,即下向蘊含(downward entailing)的特性,認為負極詞必須在句子的邏輯形式層面處于下向蘊含算子的轄域內(nèi)才合法。下向蘊涵算子具有顛倒蘊涵關(guān)系的邏輯屬性,準許從母集的情況衍推子集的情況,即對于任何X和Y,當XY時,f(Y)f(X)。典型的下向蘊含算子包括“沒有”、“沒有人”等顯性否定詞語和否定提升句,也包括暗含部分否定意義的量化短語,如“很少”、“只”。于是,不需要單獨為表示部分否定意義的量化短語假定一個深層否定成分就能概括幾乎所有的負極詞的允準成分和語境共有的語義邏輯特征。下例(9)-(12)中的黑體部分能顛倒“去年一月(去年)”的蘊涵關(guān)系。
(9)他去年沒有去過北京(他去年一月沒有去過北京)
(10)去年沒有人去過北京(去年一月沒有人去過北京)
(11)他去年很少去北京(他去年一月很少去北京)
(12)他否認他去年去過北京(他否認他去年一月去過北京)
由于不同的負極詞所要求的允準語境不同,于是荷蘭格羅寧根學派(Zwarts,1996;van der Wouden,1997;Hoeksema,2000;Giannakidou,1998,2001,2006)提出了單調(diào)遞減等級論,他們用德·摩根反演律來細化下向蘊含語境。然而,他們至今仍糾纏于驗證某些允準成分的下向蘊含特征(Hoeksema,2010;Giannakidou,2010;Giannakidou & Cheng,2006;Condoravdi,2010;Jger,2010),用具有種屬關(guān)系的詞語代換下向蘊含算子轄域內(nèi)的負極詞,從不用含有負極詞的命題去直接說明推理過程,這與話語理解者實際的語用推理過程相去甚遠,因為盡管某些負極詞的允準成分具有下向蘊含的語義邏輯性質(zhì),話語理解者未必只有通過下向蘊含推理才能理解語句和判斷語句的合適性。因此,下向蘊含論和單調(diào)遞減等級論的研究最終無法說明允準成分的語義邏輯特征與負極詞本身的語義和語用功能有何聯(lián)系,只是給某些負極詞的允準成分的語義邏輯特征貼上了一個統(tǒng)一的標簽而已。我們承認負極詞的允準與它們所啟動的推理相關(guān),但這種推理應(yīng)是在語用層面上進行的,它依賴于命題內(nèi)容和語境信息,而非僅僅依賴于允準成分的單調(diào)邏輯屬性。我們用基于概率的梯級邏輯和空間映射論來解決允準關(guān)系問題。
Ducrot(1973)最先把梯級邏輯引入語言學的研究,提出了用于闡釋說服力的梯級模型(scalar model)。Fauconnier(1975)、Fillmore,Kay & O’Connor(1988)、Horn(1989),Israel(1998,2001,2011)等發(fā)展了梯級模型。梯級模型最基本的特征是根據(jù)兩個命題之間信息的相對力度(relative strength)(Fillmore,et al.,1988:527),從信息度較強的命題衍推信息度較弱的命題。然而,Ducrot和Israel等人提出的梯級模型都尚未處理一個關(guān)鍵問題:如何計算梯級命題的信息量?只有解決了該問題才能比較梯級命題之間的相對信息力度,才能確定它們之間的信息蘊涵關(guān)系和判斷極性詞與命題極向(肯定和否定)的組合是否合適。Fauconnier(1975)、Kadmon & Landman(1993)、Krifka(1995),Israel(1998,2001,2011)等都認為極性詞是用來加強或減弱命題的信息度。既然是這樣,就應(yīng)當把信息論引入到極性詞的研究中。我們從自信息的計算公式找到了計算和比較含有極性詞的命題的信息量的方法。
信息能消除不確定性(McEliece,2002:19),因此Shannon(1948)把信息定義為關(guān)于事物運動狀態(tài)或變化方式的不確定性的表征。一個隨機事件發(fā)生某一結(jié)果后所帶來的信息量被稱為“自信息”(self-information)。信息論用事件的先驗概率來描述事件的不確定度。若信源輸出的隨機事件是X,其出現(xiàn)概率為 P(X)(P(X)取值于[0,1]),那么它的自信息量被定義為:I(X)= -logP(X)。自信息的單位取決于對數(shù)所選的底,如果取以2為底,則所得的自信息的單位為比特(bit)。當采用以2為底的對數(shù)時,為了書寫的簡潔,把底數(shù)2略去不寫。I(X)是P(X)的單調(diào)遞減函數(shù):概率愈大,自信息愈小。例如:當P=0時,I=∞(比特);當P=1/4 時,I=2(比特);當 P=1/2 時,I=1(比特);當P=1時,I=0(比特)。概率大的事件不確定性小,容易預測,它發(fā)生后所提供的信息量小。概率小的事件不確定性大,難于預測,它發(fā)生后所提供的信息量大。當P=1時,說明這是一個必然性、確定性事件,它發(fā)生后不能解除任何不確定性,其自信息為零,只不過是傳遞了冗余信息。
此外,概率較小的事件不僅具有較大的自信息,而且能夠提供較大的互信息(mutual information),幫助解除概率較大的同類事件的不確定性?;バ畔⒈硎井斠粋€事件發(fā)生后另一個事件的不確定性的變化。例如,烏云翻滾預示降雨,前者能增大后者出現(xiàn)的概率,減少后者的不確定性,因此前者能為后者提供互信息。當人們無法直接得到某事件的信息時,往往通過其他相關(guān)事件獲得該事件的信息。例如,成績較差的學生通過考試的先驗概率小于成績較好的學生,如果知道前者都通過了考試,則可推知后者也有可能通過了考試,因此前者不僅能提供較大的自信息,而且能提供關(guān)于后者的互信息。同樣地,也可以從成績較好的同學沒有通過考試推知成績較差的同學也有可能沒有通過考試。于是,我們提出依據(jù)常識的基于概率的梯級邏輯規(guī)則:
(A)如果先驗概率較大的事件不發(fā)生,則在同等條件下,先驗概率較小的同類事件也有可能不發(fā)生。
推論(A1)如果先驗概率最大的事件都不發(fā)生,則在同等條件下,所有其他概率的同類事件也有可能不發(fā)生。
(B)如果先驗概率較小的事件都發(fā)生了,則在同等條件下,先驗概率較大的同類事件也有可能發(fā)生。
推論(B1)如果先驗概率最小的事件都發(fā)生了,則在同等條件下,所有其他概率的同類事件也有可能發(fā)生。
Kadmon&Landman(1993)指出英語的“any”具有擴大其所修飾的普通名詞的選項域的功能,能把邊界的、例外的成員也納入域中。我們也可以從擴域的視角來觀察“任何”的語用效果。
(13)蛇要咬人。
這個時候眾人才一哄而上,用繩子捆持刀人。有婦女把小女孩抱在懷里安撫。更多的人,懷著十分崇敬的心情,悄悄站在離牛黃丸較遠的地方,默默注視著他釣魚。
(14)任何蛇兒都要咬人。
例(13)是一個指類句,它描述了蛇的普遍特征,并且容許反例的存在,即使某些蛇不咬人或有時不咬人,命題也成立。而例(14)能排除所有的例外,它把“要咬人”的屬性分配給域中所有的選項,由此擴大了域中具有這一屬性的選項的數(shù)量。擴域會帶來信息的增益,因為人們可以從寬域的陳述衍推窄域的陳述,如從“任何蛇兒都要咬人”可以推導出“有些蛇兒要咬人”。因此,當“任何”在局部的核心轄域能增強命題的信息度時,即寬域的陳述的信息蘊涵窄域的陳述的信息時,它才能被允準。擴域效果和增強信息度的限制條件部分地影響了“任何”的語境分布特征。
我們可以兩個角度來觀察“任何”增強命題的信息度的功能。一是比較解除不確定性選項的數(shù)量。寬域的陳述解除的不確定性選項的數(shù)量大于窄域的陳述,因此寬域的陳述的信息蘊含窄域的陳述的信息。二是比較聯(lián)合自信息,聯(lián)合自信息表示聯(lián)合事件x和y所傳遞的信息,它的計算公式是:I(xy)=I(x)+I(y)=-logP(xy)=-logP(x)-logP(y)。如果把聯(lián)合事件xy視為一個單一事件,那么聯(lián)合自信息的含義與自信息的含義相同。假定窄域包含20個不確定性選項,解除每個不確定性選項能傳遞1比特的自信息量,于是窄域的陳述能傳遞20比特的聯(lián)合自信息;假定寬域包含30個不確定性選項,解除每個不確定性選項也能傳遞1比特的自信息量,于是寬域的陳述就能傳遞30比特的聯(lián)合自信息,因此,寬域的聯(lián)合自信息大于和蘊含窄域的聯(lián)合自信息。然而,這兩種度量信息的方法不大符合信息論計算信息的原理,信息論要求用事件發(fā)生的先驗概率來計算信息量。我們需要把Kadmon&Landman(1993)提出的擴域論提升到信息論的理論高度以揭示人們真實的語感。
欲求命題所述事件或狀態(tài)的自信息,首先要求事件發(fā)生或狀態(tài)存在的先驗概率。Kay(1990:82ff)(又見Israel 2001:320)反對用信息論中的先驗概率來計算命題的信息量,其理由是人們無法給命題所述事件或狀態(tài)分配準確的概率。我們認為空間映射論就能解決這一問題。空間映射是指用一個心理空間的概念去激活或間接指代另一個心理空間的概念,它用于描述人們的聯(lián)想和推理過程(Fauconnier,1985/1994,1997)。Fauconnier把空間映射分為投射映射(projection mappings)、語用函數(shù)映射(pragmatic function mappings)和圖式映射(schema mappings)。我們在他的分類的基礎(chǔ)上增添單調(diào)函數(shù)映射(monotonic functional mappings)這一類,并用它來描述人們是如何給命題所述之事分配概率和進行梯級推理的。
要計算事件在某一區(qū)間發(fā)生的可能性有多大,應(yīng)計算在這個區(qū)間所有可能取值的概率之和,即先驗累計概率。隨著事件參與者范圍的擴大,事件發(fā)生的先驗累計概率增大。例如,購買彩票的數(shù)量越多,號碼的范圍越廣,中獎的先驗累計概率越大。因此域的寬廣度和事件的先驗累計概率存在單調(diào)函數(shù)映射關(guān)系。域的大小與例外事件(即與命題所述之事相反的事件)出現(xiàn)的先驗累計概率構(gòu)成單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系,說話人可以利用這一關(guān)系,用擴域的方法去暗示所述之事是概率極低之事,突出事件具有出人意料和令人驚訝的特點。
(15)MACDUFF Not in the legions
Of horrid hell can come a devil more damn’d
(Shakespeare,Macbeth,Act IV Scene III)
譯文:踏遍地獄也找不出一個比麥克白更萬惡不赦的魔鬼。
(朱生豪譯)
Macduff把比麥克白更可惡的魔頭出現(xiàn)的范圍從人間擴大到冥界。查找的范圍越廣,越有可能找到比麥克白更可惡的魔頭,說話人用擴域的方法來增加例外事件出現(xiàn)的先驗累計概率,反襯麥克白兇惡的程度。根據(jù)基于概率的梯級邏輯推理規(guī)則中的推論(A1),如果踏遍地獄也找不出一個比麥克白兇狠的魔鬼,則在人間更不可能找到比他更兇殘的暴君。
“任何”也是通過擴域來突出例外事件出現(xiàn)的先驗累計概率極大,襯托命題所敘之事出現(xiàn)的先驗累計概率極小。凡是含有“任何”的命題所表達的事情都是屬于令人驚訝的事情,都能傳遞極大的自信息和互信息,即命題具有最大的信息蘊含力度?!叭魏巍痹谡Z境中被允準必須滿足以下兩個條件:
(A)選擇限制條件:句義不與“任何”表達的任選語義相沖突。
(B)概率條件:命題必須表達先驗累計概率極小之事。
先看“任何”隱匿極性特征的語境。例(1)a,b和(2)a,b都滿足“任何”使用的兩個條件。首先從選擇限制條件來看,它們都是內(nèi)涵性語句,即是用來描述事物的特征而不是用來指稱具體事物的語句,這樣的肯定和否定陳述句都能滿足“任何”對任選的要求。其次,我們可從命題被證偽的風險的角度來觀察這些含有“任何”的命題所表達的事情的先驗累計概率。在論辯語境中,如果說話人使用了“任何”,其對手(聽話人)只要找到一個反例就足以證偽說話人的命題。例(1a)中的說話人在論證自己的觀點時并不要求聽話人驗證全世界所有的人,而是允許他任取一位來加以驗證。被考察者的范圍越廣,越有可能找到不好色的人,命題被證偽的風險也就越大。而在否定命題中,例外事件就是用肯定命題表達的事件,例(1b)中的例外事件就是有人喜歡和鼓勵自己的孩子說謊。被考察的對象的范圍越廣,越有可能出現(xiàn)有人喜歡和鼓勵自己的孩子說謊的事例,故例(1b)也敘述了先驗累計概率極低的事情。同樣地,例(2a)中的例外事件是我們不能做出某種妥協(xié),例(2b)中的例外事件是能做出某種解釋,它們出現(xiàn)的先驗累計概率都因為選項域的擴大而被提升到最大值,從而暗示命題所表達的事件是極小概率的事件,命題具有最大的信息蘊含力度。如果說話人不使用“任何”一詞,就可默認例外的存在,就能降低命題被證偽的風險。但如果含有“任何”的命題一旦能得到證實,就能使命題具有極大的信息蘊含力度和說服力?!叭魏巍痹谡撧q中的使用體現(xiàn)了說話人以極大的風險來換取極大的信息收益的博弈策略,說話人以敢于冒風險的態(tài)度來顯示他自己對某種看法的自信。誠然,“任何”不是僅用于論辯語境,但我們可從中管窺擴域與概率、信息力度、強調(diào)語氣之間的對應(yīng)關(guān)系。于是,我們可用概率極低的事件傳遞的互信息蘊含所有其他概率的同類事件傳遞的自信息來說明寬域的信息蘊含窄域的信息的道理。
再看“任何”顯現(xiàn)極性特征的語境。首先從選擇限制條件來看,“任何”不能用于具有存在封閉(existential closure)性的肯定陳述句。在例(3)中,當用肯定陳述句表示某種關(guān)系的存在時,由于它表達的關(guān)系是有定的,阻礙了任選的自由,故語句不允準“任何”。當用肯定陳述句表示已完成的事件或過去發(fā)生的事件時,由于事件是情節(jié)性(episodic)的,即是已然的事件,事件所涉及的參與者是確定的和固定的,不允許任選,故“任何”不能出現(xiàn)在此類句法語境中,如例(4)、(5)中的肯定陳述。在例(8b)中,由于在意念空間中所指對象是確定的,故也不允許任選,語句也不合適。而例(4)、(5)中的否定陳述和例(8a)隱含的否定意義(即不承認)能夠打開存在封閉,表示無論對方選擇哪一個選項,域中都不存在這樣的選項,它們允許任選,故語句是合法的。
其次,從概率條件來看,說話人用“任何”來擴充選項域以增加例外事件出現(xiàn)的先驗累計概率,用反襯的方法來突出命題所述之事的概率極低,使命題傳遞梯級含義。僅從句法或邏輯形式的表征層面而不從修辭動因的層面解釋感應(yīng)語境能夠允準負極詞的原因是遠不夠的。我們認為可用基于概率的梯級邏輯對說話人使用“任何”的修辭動因做出統(tǒng)一的解釋。在例(3)中,假定說話人想要表達的是寂寞男女一時的性沖動與感情有關(guān)系。隨著關(guān)系的種類的增多,性沖動越有可能與感情產(chǎn)生某種聯(lián)系,因此肯定陳述表達了概率極大的事情,命題幾乎重復了人們根據(jù)概率的常識就能推斷的事情,故它傳遞的信息量極低,與說話人的強調(diào)意圖不和諧。在例(4)中,假定同行共有20個,設(shè)平均每一個同行與它達成密切合作的先驗概率為0.05,則平均每一個同行與它沒有達成密切合作的先驗概率為0.95。所調(diào)查的同行的數(shù)量和與之達成密切合作的先驗累計概率具有單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系,即隨著同行的數(shù)量的增多,有同行與之達成密切合作的先驗累計概率增大,則沒有同行與之達成密切合作的先驗累計概率隨之降低,反之亦然。因此,在命題框架“沒有與x個同行達成密切合作”中,隨著同行的數(shù)量的增多,否定命題傳遞的自信息增大,如下圖1中所示(橫軸代表同行的數(shù)量,縱軸代表否定命題傳遞的自信息量):
圖1 俱樂部的數(shù)量與否定命題的自信息的函數(shù)關(guān)系
圖1 顯示同行的數(shù)量與否定命題的自信息量構(gòu)成單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系。“沒有與任何同行達成密切合作”意味著把最有可能與之達成密切合作的同行也排除在外,命題總共排除了20個同行,于是命題否定了先驗累計概率(為0.641514078)最大的事件,傳遞了最大的自信息,即 I=- log1 -0.641514078=1.480011629(比特)。又根據(jù)基于概率的梯級推理規(guī)則中的推論(A1),否定寬域中概率極大的事件則也否定窄域中所有概率較小的同類事件。在例(5)中,違規(guī)事件包括的種類越多,事件發(fā)生的先驗累計概率越大。在例(6)中,結(jié)論包括的種類越多,越可能有人下過結(jié)論。因此例(5)和(6)中的否定命題也同樣否定了先驗累計概率極大的事件。根據(jù)伯努利大數(shù)定律,當試驗次數(shù)愈來愈大時,頻率會愈來愈接近概率,換言之,如果事件發(fā)生的概率越大,事件發(fā)生的頻率越高。在例(7)中,被調(diào)查的行為的范圍越廣,越有可能發(fā)現(xiàn)貝爾醫(yī)生的過分舉動,則他的過分舉動出現(xiàn)的頻率也越高。例(7b)表達的內(nèi)容與人們的頻率期待相一致,符合行為的范圍與過分舉動出現(xiàn)的頻率的單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系,描述了概率極大的事件,違背了“任何”是用來表達概率極小事件的原理,故語句不合適。而例(7a)與人們的頻率期待相對立,敘述了概率極小的事件,可根據(jù)基于概率的梯級推理規(guī)則中的推論(B1)推知:如果在寬域中都很少有過分舉動,則在窄域中也很少有過分舉動。例(8a)代表暗含否定意義的謂詞對“任何”的允準,例中的李澤楷實際上否認了相對概率最大的事件,可推知他其他相對概率較小的所有同類事件也會予以否認。
“任何”不是嚴格的負極詞,它的隱現(xiàn)極性特征不僅與它本身的任選義相關(guān),而且與事件發(fā)生的先驗累計概率相關(guān)。當“任何”用于內(nèi)涵語境(如指類句和或然情態(tài)句等)時不顯現(xiàn)極性特征,可以自由地出現(xiàn)在肯定和否定陳述句中。當“任何”用于存在封閉性的指稱語境(表示事物的存在或敘述已完成的事件、過去發(fā)生的事件)時,它顯現(xiàn)出負極詞的特征,不可用于肯定陳述句,只可用于允準負極詞的感應(yīng)語境(如否定陳述句、暗含否定意義的語句、表部分否定意義的語句、條件句、比較句、疑問句等)中。本文引入信息論中的“自信息”和“互信息”的概念,提出了基于概率的梯級邏輯。事件參與者的選項域與例外事件發(fā)生的先驗累計概率構(gòu)成單調(diào)遞加函數(shù)關(guān)系,說話人利用“任何”的擴域功能,啟動單調(diào)函數(shù)關(guān)系,暗示含有“任何”的命題表達的是概率極小的事件,以引導聽話人從概率極小的事件衍推所有其他概率的同類事件,傳遞梯級含義。當“任何”用于內(nèi)涵語境時,肯定和否定陳述句都能表達概率極小的事件。當“任何”用于存在封閉性的指稱語境時,下向蘊涵算子(如“沒有”、“沒有人”、“很少”等)能配合它表達概率極小或較小的事件,如果移除這些成分或把語句變成肯定陳述句,含有“任何”的語句有的就會表達概率極大的事件,無法實現(xiàn)“任何”的強調(diào)功能,有的就會指代既有的存在物或具體事件中的事物,無法滿足“任何”對任選變量的語義要求,語句就會成為病句。從信息論的角度能比較清晰地觀察到句法(句型結(jié)構(gòu))、語義(即“任何”的任選義)、語用(即“任何”引導梯級含義和加強信息度的功能)和認知(這里指基于概率的梯級推理)這四個平面在限制“任何”的語境分布特征時的協(xié)同作用。其它詞語如“從來”、“始終”、“遲遲”、“迄今”、“還”、“已經(jīng)”等的隱現(xiàn)極性特征也值得進一步研究。
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