北京語言大學/中國海洋大學
苑曉鶴
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動結式的事件語義學分析
北京語言大學/中國海洋大學
苑曉鶴
動結式是一種句法語義錯配現(xiàn)象。本文基于Parsons(1990)和Rothstein(2001, 2004)的事件語義學理論,分析英漢語言中存在的動結式現(xiàn)象,主要對其論元關系和語義推衍過程進行了探討,為我們描述自然語言提供了新的方法,也為語言中其他語義錯配現(xiàn)象提供了一個新的思路。
動結式;論元關系;語義推衍
“動結式”也稱為“述結式”。呂叔湘(1980)最早在《現(xiàn)代漢語八百詞》一書中指出,動結式是由動詞后跟表示結果的補語所組成的句法結構,如“打破、喝醉、洗干凈” 等。 動結式是動補結構的一個次類,本文所指的動結式既包括獨立的詞,如“喝醉、吃飽”等,也包括在句法層面形成的動結式。目前對動結式的探討主要包括施事的類型和句法表現(xiàn)、受事的類型和句法位置、雙及物動結式、動結式的產(chǎn)生機制和約束條件、動結式的整合過程、配價層級及歧價,以及對特定類動結式的分析,如“V+VN”類動結式和“哭濕”類動結式等。本文基于Parsons(1990)和Rothstein(2001, 2004)的新戴維森事件語義學理論,分析了動結式的形成和約束條件,以及特殊類動結式在事件語義學框架下的分析。
Davidson(1967)最早提出了事件語義學的理論,將事件作為一個論元e引入到事件結構中,如John buttered the toast的邏輯語義表達式是(e) (Butter (Jones, the toast, e)),butter帶3個論元,即Jones、the toast和e。 Parsons(1990)發(fā)展了戴維森主義,引入了題元角色,形成了亞原子語義學(Subatomic Semantics),即新戴維森主義,如上述句子的邏輯語義表達式為:e (Butter(e)∧Agt(Jones, e)∧Th(the toast, e)),其中butter的施事(Agt)是Jones,受事(Th)是the toast。
動結式描述的是動態(tài)的、有終點的事件,或表示狀態(tài)的出現(xiàn)或變化,是一個由述語V和補語R所指稱的兩個原子事件構成的復雜事件,因此事件語義學對其有很強的闡釋力。如從以下4個句子的事件結構可以清楚地看到其內部結構關系:
(1) The police arrested John drunk.
(2) John drove the car drunk.
(3) Mary painted the house red.
(4) John grew up smart.
(1)的邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧Arrest(e1)∧Agt(e1)=the police∧Th(e1)=John∧Drunk(e2)∧Arg(e2)=John∧TPCONNECT(e1, e2, John) ∧PAST(e)]]]。
(2)的邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧Paint(e1)∧Agt(e1)=John∧Th(e1)=the car∧Drunk(e2)∧Arg(e2)=John∧TPCONNECT(e1, e2, John) ∧PAST(e)]]]。
(3)的邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧Paint(e1)∧Agt(e1)=Mary∧Th(e1)=the house∧Red(e2)∧Arg(e2)=the house∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, the house)∧PAST(e)]]]。
(4)的邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧Grow up(e1)∧Agt(e1)=John∧Smart(e2)∧Arg(e2)=John∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, John)∧PAST(e)]]]。
上述4個句子中,(1)和(2)中前后兩個原子事件發(fā)生的時間是一致的,是描述事件。(1)包括兩個事件,event1—the police arrested John和event2—John was drunk,兩個事件發(fā)生的時間是同時的,因而是TPCONNECT,我們稱其為描述事件。而(3)和(4)中前后兩個原子事件Mary paint the house和the house is red發(fā)生的時段是不相同的,paint the house的結果是the house is red, 后一個原子事件是前一個事件的結果,因此e1的culmination(終點)與e2相同,我們稱其為結果事件。我們把后者稱為動結式,因為在這個復雜事件中,后者是前者的結果。從以上分析可以清晰地看出描述事件和結果事件的不同,我們只將結果事件歸于動結式的范疇。
我們認為動結式包含兩個事件,第二個事件是第一個事件的結果或結果性狀態(tài),因此第一個事件是causer, 第二個事件是result。這與生成語義學詞匯分解的分析方法是一致的。吳平(2009)給出了George Lakoff 和James McCawley詞匯分解的方法,如下:
圖1
對于動結式,我們也可以清晰地看到其內部結構,如“公主點亮了蠟燭”可以分析為“公主做(DO)了點蠟燭”這件事使得(Cause)“蠟燭亮了”,Cause在這個事件中聯(lián)結兩個命題,即兩個事件:
圖2
3.1 共享論元與非共享論元
動結式的論元關系比較復雜,其整合方式有共享論元和非共享論元,也存在拷貝式提升V的個體論元。施春宏(2015)根據(jù)動詞V所支配的主體論元和客體論元之間的指稱關系, 將動結式論元結構的整合方式分為4種:主體同指和主體異指 (兩個動詞的主體論元所指相同或相異)、客主同指和客主異指(述語動詞的客體論元和補語動詞的主體論元所指相同或相異)、客體同指和客體異指(兩個動詞的客體論元所指相同或相異)。我們采納他的分類方法,在上述c和d兩個句子中, c是客主同指,c中主動詞paint的客體論元是house, 次動詞be drunk的主體論元是house,即共享論元為house,d是主體同指,d中主動詞grow的主體論元是John,次動詞be smart的主體論元也是John,即共享論元為John。 再來看漢語中的例子:
(5) 觀眾站累了。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧站(e1)∧Agt(e1)=觀眾∧累(e2)∧Arg(e2)=觀眾∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, 觀眾)]]]。此類動結式也是一個復雜事件,由兩個子事件構成,事件一e1是“觀眾站在某個地方”,事件二e2是“觀眾累了”,e2是e1的結果,因此用的是TPCONNECT(Cul(e1), e2),在這個復雜事件中,存在共享的論元“觀眾”,兩個動詞的主體論元同指,e2是e1的結果。
(6) 公主點亮了蠟燭。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧點(e1)∧Agt(e1)=公主∧亮(e2)∧Arg(e2)=蠟燭∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, 蠟燭)]]]。此類動結式也是一個復雜事件,由兩個子事件構成,事件一e1是“公主點蠟燭”,事件二e2是“蠟燭亮了”,在這個復雜事件中,存在共享的論元“蠟燭”,述語動詞的主體論元與補語動詞的主體論元同指,e2是e1的結果。
但也存在沒有共享論元的情況。例如:
(7) 黛玉哭濕了枕巾。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧哭(e1)∧Agt(e1)=黛玉∧濕(e2)∧Arg(e2)=枕巾∧TPCONNECT(Cul(e1), e2)]]]。此類動結式也是一個復雜事件,由兩個子事件構成,事件一e1是“黛玉哭了”,事件二e2是“枕巾濕了”,e2是e1的結果,因此用的是TPCONNECT(Cul(e1), e2),在這個復雜事件中,不存在論元共享的關系,但存在事件的因果關系。
動結式的論元關系還存在拷貝式提升V的個體論元。如:
(8) 灰姑娘洗衣服洗累了。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧洗(e1)∧Agt(e1)=灰姑娘∧Th(e1)=衣服∧累(e2)∧Arg(e2)=灰姑娘∧TPCONNECT(Cul(e1), e2)]]]。此類動結式是一個復雜事件,由兩個子事件構成,事件一e1是“灰姑娘洗衣服”,事件二e2是“灰姑娘累了”,e2是e1的結果,因此用的是TPCONNECT(Cul(e1), e2),在這個復雜事件中,共享論元是主體“灰姑娘”,且存在事件的因果關系。
(9) 他們吃喜酒吃早了。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧吃(e1)∧Agt(e1)=他們∧Th(e1)=喜酒∧早(e2)∧Arg(e2)=他們∧TPCONNECT(e1, e2)]]]。此類動結式是一個復雜事件,由兩個子事件構成,事件一e1是“他們(來)吃喜酒”,事件二e2是“他們(來得)早”,e2是e1的結果性狀態(tài),因此用的是TPCONNECT(Cul (e1), e2),在這個復雜事件中,共享論元是主體“他們”。
3.2 同形動結式的歧價現(xiàn)象
施春宏(2015)指出當動結式既可以表示主體同指的語義關系,又可以表示主體異指的語義關系時,由于整合過程的不同,就產(chǎn)生了同形動結式,出現(xiàn)歧價現(xiàn)象。我們通過分析其事件語義,可以清楚地看到其歧義及論元與語義的關系:
“她唱紅了這首歌”有3層意思:
她唱這首歌,她紅了。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧唱(e1)∧Agt(e1)=她∧Th(e1)=這首歌∧紅(e2)∧Arg(e2)=她∧TPCONNECT(Cul(e1), e2)]]]。這個復雜事件包含兩個子事件,即“她唱這首歌”和“她紅了”,第二個事件e2是第一個事件e1的結果,兩個事件有一個共享的主體論元“她”。
她唱這首歌,這首歌紅了。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧唱(e1)∧Agt(e1)=她∧Th(e1)=這首歌∧紅(e2)∧Arg(e2)=這首歌∧TPCONNECT(Cul(e1), e2)]]]。這個復雜事件包含兩個子事件,即“她唱這首歌”和“這首歌紅了”,第二個事件e2是第一個事件e1的結果,兩個事件有一個共享的客體論元“這首歌”。
她唱這首歌唱紅了作曲人。
其邏輯語義表達式為:?e[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧唱(e1)∧Agt(e1)=她∧Th(e1)=這首歌∧紅(e2)∧Arg(e2)=作曲人∧TPCONNECT(Cul(e1), e2)]]]。這個復雜事件包含兩個子事件,即“她唱這首歌”和“作曲人紅了”,第二個事件e2是第一個事件e1的結果,這兩個事件沒有共享的客體論元,但是有因果關系。
Rothstein(2001, 2004)進一步發(fā)展了新戴維森主義,提出了謂語理論(predication theory)。謂語理論和Parsons的亞原子語義理論的最大區(qū)別是主語論元不受約束,謂項形成(predication formation)的過程是V’提升為VP的類型,在其語義推衍(semantic derivation)或泛函運算過程中得到清晰的反映。以“公主點亮了蠟燭”為例,我們利用謂語理論來看動結式的語義推衍過程:
圖3
“點”的邏輯語義表達式為:λy [λP[λe [?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧點(e1)∧Agt(e1)=x∧P(e2)∧Arg(e2)=y∧TPCONNECT(Cul(e1),e2,y)]]]]],其語義類型為〈d,〈〈d,〈e,t〉〉,〈e, t〉〉〉(x作為主語論元不受約束)。
“蠟燭”的邏輯語義表達式為:λy [λe[點(e)∧Agt(e)=x∧Th(e)=y]],其語義類型為〈d,〈e, t〉〉。
代入“蠟燭”,形成“點蠟燭”,其邏輯語義表達式為:λP[λe[?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧點(e1)∧Agt(e1)=x∧P(e2)∧Arg(e2)=蠟燭∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, y)]]]](x作為主語論元不受約束),語義類型為〈〈d,〈e, t〉〉,〈e, t〉〉。
“亮”的邏輯語義表達式為:λe[Red(e)∧Arg(e)=x],其語義類型為〈e, t〉,經(jīng)過謂項形成,其語義類型提升為〈d,〈e,t〉〉,提升后的“亮”的邏輯語義表達式為λxλe[Red(e)∧Arg(e)=x]。
“亮”代入“點亮蠟燭”,形成“點亮蠟燭”,其邏輯語義表達式為:λe [?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧點(e1)∧Agt(e1)=x∧亮(e2)∧Arg(e2)=蠟燭∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, y)]]],其語義類型為〈e, t〉,經(jīng)過謂項形成,形成x受到約束的“點亮蠟燭”,其邏輯語義表達式為λx [λe [?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧點(e1)∧Agt(e1)=x∧亮(e2)∧Arg(e2)=蠟燭∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, y)]]]],其語義類型為〈d,〈e,t〉〉。
將“公主”代入“點亮蠟燭”,形成“公主點亮蠟燭”,其邏輯語義表達式為λe [?e1[?e2[e=s(e1∪e2)∧點(e1)∧Agt(e1)=公主∧亮(e2)∧Arg(e2)=蠟燭∧TPCONNECT(Cul(e1), e2, y)]]],語義類型為〈e, t〉,最后經(jīng)過存在?封合,形成類型為t的“公主點亮蠟燭”。
本文運用事件語義學的理論不僅分析了英語中的動結式,還分析了漢語動結式的范疇、論元關系、同形動結式的歧義現(xiàn)象以及動結式的語義推衍過程。事件語義學為我們描述自然語言提供了一個新的方法,吳平(2007)指出Rothstein的理論思想為句子事件結構的語義自動分析提供了實現(xiàn)的基礎,這也為其他語言中相關的語言現(xiàn)象以及漢語其他語言現(xiàn)象的分析提供了一個新的思路。但是,動結式的形成原因及其論元關系的整合原因有待進一步研究。
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吳 平. 2007. 句式語義的形式分析與計算 [M]. 北京: 北京語言大學出版社.
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(責任編輯 任鳳梅)
通信地址: 100083 北京市 北京語言大學外國語學部
266100 山東省青島市 中國海洋大學外國語學院
本文系北京語言大學2016年研究生創(chuàng)新基金項目一期 “漢語借用動量詞的句法語義研究”(16YCX104)的階段性研究成果。
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2017-02-21