郭 燕，鄧 宇

(四川外國語大學(xué) a.研究生院，b.語言與腦科學(xué)中心, 重慶 400031)

詞匯語義學(xué)旨在探析詞的意義，其發(fā)展路徑與語義學(xué)的發(fā)展軌跡密不可分，尤其是結(jié)構(gòu)主義語義學(xué)、生成語義學(xué)和認知語義學(xué)。結(jié)構(gòu)主義主要研究詞的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，如直接成分分析法、詞義上下義、同義、反義、詞匯語義場理論等；生成語義學(xué)側(cè)重詞匯語義的形式化分析以及深層結(jié)構(gòu)與表層結(jié)構(gòu)之間的轉(zhuǎn)換；認知語義學(xué)則關(guān)注詞的概念化、范疇化、隱喻轉(zhuǎn)喻擴展、詞義的認知模型及框架網(wǎng)絡(luò)等[1-2]。詞匯語義學(xué)一直是當代語言學(xué)的重點學(xué)科和議題，并受到心理學(xué)、人工智能、計算機科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等交叉學(xué)科的青睞。因此，把握國際詞匯語義學(xué)的最新動態(tài)和趨勢，厘清其關(guān)注的核心議題和前沿，對于當代語言學(xué)及其相關(guān)的交叉學(xué)科來說十分必要。本文借助CiteSpace這一科學(xué)計量學(xué)方法，對近十年(2008—2018)國際詞匯語義學(xué)的研究現(xiàn)狀與趨勢進行了動態(tài)計量分析，通過繪制科學(xué)知識圖譜，來客觀呈現(xiàn)國際詞匯語義學(xué)的最新動態(tài)和熱點，以期為國內(nèi)詞匯語義學(xué)未來研究提供參考和建議。

一、研究設(shè)計

(一)研究目標

本研究旨在運用CiteSpace對國際詞匯語義學(xué)進行動態(tài)計量的可視化分析，擬呈現(xiàn)詞匯語義學(xué)的地域研究和學(xué)科交叉情況，分析該領(lǐng)域高被引作者和文獻，并通過被引文獻的聚類分析探尋其演進發(fā)展過程。最后通過共詞分析，從歷時的角度管窺國際詞匯語義學(xué)的發(fā)展趨勢，以探尋其研究熱點和前沿。

(二)研究工具

本文借助由陳超美團隊開發(fā)的CiteSpace 軟件對國際詞匯語義學(xué)研究動態(tài)進行圖譜分析。CiteSpace是基于Java語言開發(fā)的一款在科學(xué)計量學(xué)、數(shù)據(jù)和信息可視化背景下發(fā)展起來的信息可視化軟件[3]。該軟件基于共引分析理論和尋徑網(wǎng)絡(luò)算法等，對特定學(xué)科范疇的文獻進行計量統(tǒng)計和分析，以探尋出特定學(xué)科的演變路徑和拐點，具備多元、分時和動態(tài)的特征。該軟件可得出作者、機構(gòu)的合作網(wǎng)絡(luò)圖譜，主題、關(guān)鍵詞的共現(xiàn)圖譜，文獻、作者、期刊的共被引圖譜等[4]。其繪制的可視化圖譜足以充分地顯示某個學(xué)科范圍演變的潛在動力機制和探測學(xué)科發(fā)展的前沿[5]。本研究采用的是CiteSpace5.3版本。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文研究數(shù)據(jù)下載于Web of Science數(shù)據(jù)庫。首先，分別以“l(fā)exical semantics”“sense relation”“l(fā)exical relation”“synonymy”“antonymy”“polysemy” 和“cognitive lexical semantics”為檢索詞在Web of Science-SSCI核心合集中進行主題檢索(檢索到19 670 個結(jié)果)，再設(shè)定刊物類別為“l(fā)inguistics”和“l(fā)anguage linguistics”，時間跨度為“2008年至2018年”，剔除重復(fù)項，最終本文共確定了1106項有效文獻來進行深度分析。

(四)數(shù)據(jù)處理過程

將這1106 篇文獻的基本信息導(dǎo)入Cite Space5.3，具體操作如下:時間跨度選擇為2008—2018年，1年為切割分區(qū)，切成10個分段處理；術(shù)語來源(term source)同時勾選標題(title)、摘要(abstract)、作者關(guān)鍵詞(author keywords)和關(guān)鍵詞(keywords plus)；節(jié)點類型(node types)分別勾選合作網(wǎng)絡(luò)分析中的國家(country)，共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析中的關(guān)鍵詞，共被引網(wǎng)絡(luò)分析的被引文獻以及被引作者；閾值閥門選擇TOP50；在網(wǎng)絡(luò)裁剪功能區(qū)(pruning)參數(shù)勾選“尋徑網(wǎng)絡(luò)算法(pathfinder network)”和“對合并后的網(wǎng)絡(luò)進行剪裁(pruning the merged network)的剪裁方法”。將CiteSpace 5.3分析出來的數(shù)據(jù)結(jié)果，主要呈現(xiàn)ClusterView，TimezoneView兩種可視化分析模式，得到各個知識圖譜，再制成可供科學(xué)分析的直觀圖表。經(jīng)過同類歸并，并結(jié)合有關(guān)文獻進行具體分析。

二、詞匯語義學(xué)發(fā)文情況與學(xué)科分布

(一)發(fā)文國家、地區(qū)分析

本文基于CiteSpace提取出國際詞匯語義學(xué)2008—2018年發(fā)文量前10的國家，繪制為表1(如下)。由表1來看，發(fā)文量排名前10的國家的文獻總和為757篇，占全數(shù)總文獻量的68.44%。其中北美國家2個、歐洲國家7個、亞洲國家1個。美國在詞匯語義學(xué)研究領(lǐng)域最活躍，數(shù)量為215篇，約占總數(shù)的19.44%，可見美國是國際詞匯語義學(xué)研究的學(xué)科中心。位列第二的英國發(fā)文111篇，占總數(shù)的10.04%。中國總文獻量排名第6位，占總發(fā)刊文獻量的5.24%?？傮w來看，母語為英語的國家在詞匯語義學(xué)研究領(lǐng)域的發(fā)文量占有優(yōu)勢。

表1 各國/地區(qū)(TOP10)發(fā)文數(shù)量及其中心性(2008—2018)

從中心性強弱程度來看，英國的中心性最高，說明盡管在2008—2018年該國的研究成果僅有美國的一半，但這些成果大部分是具有重要意義的關(guān)鍵節(jié)點文獻。值得一提的是，中國的發(fā)文中心性位居前列，這表明中國學(xué)者在詞匯語義學(xué)領(lǐng)域的研究成果亦有較大的國際影響力。

(二)學(xué)科共現(xiàn)分析

圖1 詞匯語義學(xué)學(xué)科共現(xiàn)圖譜

Category提供學(xué)科共現(xiàn)分析功能，用于交叉學(xué)科的分析，通過構(gòu)建學(xué)科的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，以展現(xiàn)各個學(xué)科之間的內(nèi)在聯(lián)系。通過可視化分析，在 CiteSpace生成的學(xué)科共現(xiàn)知識圖譜中，共展現(xiàn)出23門學(xué)科以及61條學(xué)科之間的連線(N=23，E=61)，學(xué)科間的網(wǎng)絡(luò)密集度為0.2411(Density=0.2411)。網(wǎng)絡(luò)密度表明節(jié)點間合作的緊密程度。固定空間內(nèi)的節(jié)點之間的連線越多，網(wǎng)絡(luò)密集度便越大[6]?？傮w上來講，學(xué)科合作網(wǎng)絡(luò)密集度反映了國際詞匯語義學(xué)研究的跨學(xué)科性較強，學(xué)科間的合作較多，關(guān)系較為密切(見圖1)。圖中最大節(jié)點的是Linguistics，其次是Language，這兩個學(xué)科研究內(nèi)容與詞匯語義學(xué)的研究內(nèi)容相近，故而詞匯語義學(xué)學(xué)科的相關(guān)研究大多與此兩個學(xué)科相關(guān)聯(lián)。同時，與詞匯語義學(xué)結(jié)合緊密的學(xué)科還有心理學(xué)，計算機科學(xué)，聽力-言語病理學(xué)、教育學(xué)、人工智能等。可見詞匯的研究廣涉認知、計算機、教育學(xué)、病理學(xué)、人工智能化等諸多前沿領(lǐng)域，是一門應(yīng)用十分廣泛的交叉學(xué)科。

(三)詞匯語義學(xué)熱點與前沿

1.高被引作者分析

美國德雷克賽大學(xué)懷特博士表示,作者共引頻次越高則作者學(xué)術(shù)相關(guān)性越強[7]。在CiteSpace生成的作者共被引科學(xué)知識圖譜中，共顯示出 308個作者和728條作者之間的連線(見圖2)。圖中，節(jié)點越大，表示該作者在國際詞匯語義學(xué)領(lǐng)域越有突出貢獻。從圖中可以看出, 語義學(xué)家Lyons，生成語言學(xué)家Chomsky、Pustejovsky，系統(tǒng)功能語言學(xué)奠基人Halliday，認知語言學(xué)家Lakoff、Langacker、Talmy、Croft 、Cruse、Fellbaum等學(xué)者從不同語言學(xué)視角對詞匯的結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)、功能、認知等層面做了廣泛研究，這些知名學(xué)者的引領(lǐng)性研究把詞匯語義學(xué)帶入了諸多語言流派，使得詞匯的研究成為語言學(xué)的風(fēng)向標。

圖2 近十年詞匯語義學(xué)高被引作者

2.高被引文獻分析

(1)詞匯語義學(xué)高影響力文獻

一個研究領(lǐng)域(Specialty)可以被概念化成一個從研究前沿(Research Front)到知識基礎(chǔ)的時變對偶(Time- variant duality)或是時間映射，該研究領(lǐng)域的知識基礎(chǔ)即由原始數(shù)據(jù)中的被引文獻構(gòu)成。基于1106項文獻，我們繪制了詞匯語義學(xué)研究的文獻共被引知識圖譜，見圖3。如圖 3所示，彩色的節(jié)點和節(jié)點間連線構(gòu)成較為宏觀的知識圖譜。節(jié)點代表文獻，其大小代表該文獻被引用的總頻次——節(jié)點越大，表明其被引頻次越高；節(jié)點由代表不同時間分區(qū)的年輪呈現(xiàn)，不同顏色表示不同的時間。若節(jié)點間連線越粗，說明共被引強度越大，文獻之間的關(guān)系越密切[5]。根據(jù)引文數(shù)據(jù)的總被引頻次來看，詞匯語義學(xué)的認知轉(zhuǎn)向頗為顯著。

圖3 國際詞匯語義學(xué)研究的文獻共被引知識圖譜

比如，位于圖譜正中間，最顯著的節(jié)點——“Croft, W. & Cruse, D. A.(2004).Cognitivelinguistics”是近十年詞匯語義學(xué)認知研究中影響力最大的文獻,總計被引23次。該著作從原型范疇理論、ICM、隱喻、轉(zhuǎn)喻等多個認知視角探究了詞匯語義的認知關(guān)系，如多義、同義、上下義、反義和互補等[8]。Croft尤其注重基于用法的研究視角，這對于詞匯語義學(xué)的實證研究范式具有推動作用。

又如第二大影響力的文獻，位于第一大節(jié)點右下方——“Goldberg, A.(2006).Constructionsatwork:Thenatureofgeneralizationinlanguage”，總計被引15次。構(gòu)式語法強調(diào)形式與功能的互動，詞匯意義與構(gòu)式意義的連續(xù)統(tǒng)關(guān)系在詞匯使用和習(xí)得之中愈發(fā)重要[9]。按照激進構(gòu)式觀，詞匯亦可視作構(gòu)式，可見詞匯的構(gòu)式研究極大拓展了詞匯語義學(xué)的研究對象以及研究視角。

詞匯語義學(xué)研究第三大影響力的文獻位于前兩大節(jié)點中間——“Baayen(2008),AnalyzingLinguisticDataAPracticalIntroductiontoStatisticsUsingR”，總計被引 14 次。該書以詞匯研究為例，重點討論了詞匯語義學(xué)研究可能創(chuàng)新的實證方法，如聚類、回歸建模策略、混合效應(yīng)模型，以及用嵌套和數(shù)據(jù)集分析所需的模型交叉重復(fù)法[10]。該書折射出詞匯研究的定量趨勢，尤其是詞匯研究大數(shù)據(jù)視角是未來的前沿。

(2)詞匯語義學(xué)研究中的轉(zhuǎn)折點文獻

每個學(xué)科研究領(lǐng)域在一定時間范圍內(nèi)還會出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點文獻，可通過計算文獻的中介中心性(Betweenness Centrality)來辨識。在CiteSpace中，中介中心性是節(jié)點在關(guān)系網(wǎng)絡(luò)圖譜中度量連接作用大小的一個重要的指標，常用此指標來衡量某文獻的重要性，中心性超過0.1的稱為關(guān)鍵節(jié)點[4]。表2匯總了近十年國際詞匯語義學(xué)研究中介中心性前五的文獻。

表2 高中介性的文獻(2008—2018)

首先，中介性最高的也是上述高被引第三的文獻。Baayen利用R語言技術(shù)為研究詞匯意義提供了更為科學(xué)的方法論，也是詞匯語義學(xué)定量轉(zhuǎn)向的標志。Gries和Stefanowitsch探索詞匯與更大語言單位句法和構(gòu)式的互動，Gries ST 以語料庫為基礎(chǔ)，量化分析句法和詞匯的關(guān)系[11]；Stefanowitsch則重點通過新的構(gòu)式搭配的分析方法來揭示詞匯意義和構(gòu)式意義的互動關(guān)系[12]。Klepousniotou和Tyler 均轉(zhuǎn)向詞匯語義學(xué)多義詞領(lǐng)域的研究[13-14]。Klepousniotou用腦電圖來研究英語中同名詞和多義詞的隱喻和轉(zhuǎn)喻現(xiàn)象，這是詞匯語義學(xué)研究與腦神經(jīng)科學(xué)、心理學(xué)相結(jié)合的一大科學(xué)研究趨勢；且根據(jù)學(xué)科共現(xiàn)分析，筆者認為這一趨勢會在未來幾十年內(nèi)成為潛在的新型研究熱點。

(3)詞匯語義學(xué)的前沿課題

CiteSpace可根據(jù)文獻間的共被引關(guān)系通過自動抽取施引文獻的關(guān)鍵詞或名詞短語顯示聚類(Cluster)標識，用于歸結(jié)研究熱點，每個聚類可以被認定為一個關(guān)系較為密切的獨立研究領(lǐng)域[15]。將圖3進行自動聚類運算生成科學(xué)知識聚類，然后通過LLR算法，從引用聚類的相關(guān)施引文獻中提取關(guān)鍵詞，以此表征相對應(yīng)的知識背景和研究前沿[4]。一般來說，聚類值Modularity Q值>0.3表示劃分出來的社團結(jié)構(gòu)是顯著的；聚類內(nèi)部相似度指標Silouette S值>0.7表示聚類是高效率令人信服的，可以說明“聚類內(nèi)節(jié)點的主題聯(lián)系比較強，結(jié)果有參考價值”[15]。通過對聚類的分析，我們可以從歷時的角度對詞匯語義學(xué)研究進行梳理，把握該學(xué)科的歷史與現(xiàn)狀。

圖4 詞匯語義學(xué)文獻共被引聚類知識圖譜

通過CiteSpace軟件，總共生成131個聚類結(jié)果，本文著重提取Q值>0.3，S值>0.7的13個聚類如圖(見表3)。詞匯語義學(xué)這一研究領(lǐng)域顯著的13個聚類分別為“Conceptual metaphor(#0)”、“Polysemy(#1)”、“Semantic analysis(#2)”、“Antonymy(#3)”、“Near-synonymy(#4)”、“Subsumption(#5)”、“Pluricentric languages(#6)”、“Computational linguistics(#7)”和“Vocabulary(#8)”、“Speech event feature(#9)”、“Discourse makers(#10)”、“Semantic ambiguity(#12)”、“Concept similarity(#22)”這13個聚類在一定程度上代表了詞匯語義學(xué)的研究熱點和前沿。其中，最大的三個聚類是“Conceptual metaphor”、“Polysemy”和“Semantic analysis”，節(jié)點數(shù)分別為39，36和35，聚類“Semantic ambiguity”代表了國際詞匯語義學(xué)的最新研究主題(平均發(fā)表時間為2011年)。

表3 文獻共被引聚類信息(2008—2018)

3.關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

一個領(lǐng)域的研究熱點和前沿動態(tài)可以通過研究關(guān)鍵詞在其領(lǐng)域出現(xiàn)的頻率來確定。關(guān)鍵詞濃縮和提煉了論文的核心觀點和研究主題，根據(jù)關(guān)鍵詞頻次數(shù)目可以分析出研究中的熱點。關(guān)鍵詞的頻次越高，代表其研究熱度越強[4]。同時，研究領(lǐng)域的研究熱點也可由中心度來判斷。作為節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)圖譜中連接作用大小的度量，中心性(Centrality)大的節(jié)點文獻往往被視為該領(lǐng)域知識發(fā)展過程中的關(guān)鍵文獻。關(guān)鍵節(jié)點在整個網(wǎng)絡(luò)中起戰(zhàn)略性作用，展現(xiàn)了關(guān)鍵詞之間的內(nèi)部關(guān)聯(lián)。節(jié)點的中心度越高，連接和傳達信息的關(guān)鍵詞越多，說明其在整個網(wǎng)絡(luò)中的“媒介”作用能力也就越強[4]。表4是由CiteSpace軟件統(tǒng)計得出的2008-2018年間國際詞匯語義學(xué)的高頻關(guān)鍵詞和高中心度的關(guān)鍵詞，而圖5則是由CiteSpace軟件所生成的高頻關(guān)鍵詞的聚類圖。表 4列舉了2008-2018年共現(xiàn)頻次前15的關(guān)鍵詞。從表 4 中可以看到，“polysemy”是出現(xiàn)頻率最高的關(guān)鍵詞，出現(xiàn)頻次為119次；其次是“l(fā)anguage”，出現(xiàn)頻次為99次；而后是“English”“semantics”和“discourse”等。這五大高頻關(guān)鍵詞在一定程度上顯示了研究者的研究傾向性及其所關(guān)注的核心話題。

圖5 高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖

我們抽取Centrality>=0.1的結(jié)果15條。如表 4 顯示，中心度排在前三位的關(guān)鍵詞依次是“vocabulary”、“l(fā)anguage”、“word”，這是由于詞匯語義學(xué)緊緊地與詞義聯(lián)系；隨后依次為“working memory”“children”“sentence comprehension(comprehension)”“polysemy”與語篇相關(guān)的關(guān)鍵詞，它們在國際詞匯語義學(xué)研究的知識網(wǎng)絡(luò)中也具有重要的中介作用。但是，并非所有的高頻次、高中心度的關(guān)鍵詞都有明確的傾向性和指向性，如“vocabulary”“l(fā)anguage”“word”“semantics”等所指籠統(tǒng)寬泛，難以說明其研究的趨勢，在統(tǒng)計時需剔除此類詞匯。如此可見，“working memory”“comprehension”“children”“polysemy”“acquisition”等關(guān)鍵詞為國際詞匯語義學(xué)研究的熱點和關(guān)注聚焦中心。

表4 高頻關(guān)鍵詞(TOP15)及其中心度(2008—2018)

(四)研究熱點的演化路徑

為揭示國際詞匯語義學(xué)研究主題的變化趨勢，本研究通過Citespace 的 “Timezone View”關(guān)鍵詞時區(qū)劃分功能，以1年作為一個時區(qū)，分別對2008-2012年和2013-2018年兩個時間段的研究主題演進進行了分析，篩選出最為顯著的關(guān)鍵詞，結(jié)果見圖6和圖7。在CiteSpace的關(guān)鍵詞時區(qū)圖中，每個十字標記都代表一個關(guān)鍵詞，且關(guān)鍵詞一旦出現(xiàn)，便固定在其首次出現(xiàn)的年份，相同時區(qū)中集結(jié)了相同時間范圍內(nèi)出現(xiàn)的關(guān)鍵主題詞，而十字標記的大小則對應(yīng)該詞從首現(xiàn)年份開始以后共出現(xiàn)的頻次多少；各時間段之間的連線代表各時間段之間的順承關(guān)系，連線的多少對應(yīng)關(guān)鍵詞間順承關(guān)系的強弱[16]。從圖6可看出，2008年最早的研究視野主要集中在“polysemy”“English”“l(fā)anguage”“semantics”和“discourse”等議題；逐步出現(xiàn)“corpus linguistics”“children”“acquisition”等主題，表明詞匯語義學(xué)在2008—2012年間與語料庫結(jié)合和研究兒童語言習(xí)得相結(jié)合。而后又出現(xiàn)了“l(fā)earner”“syntax”以及“wordnet”等將語義與句法和學(xué)習(xí)者相結(jié)合的主題。圖7顯示，2013—2018年“polysemy”“English”“l(fā)anguage”“semantics”和“discourse”仍然是研究的熱點所在。后來相繼出現(xiàn)了“working memory”“grammar”等認知記憶和語法的研究主題。而后又出現(xiàn)了與“metaphor”“l(fā)exical semantics”“cooccurrence”“construction”“proficiency”和“recognition”等詞匯隱喻認知的相關(guān)主題，尤其是2006年首現(xiàn)的詞匯和構(gòu)式的互動關(guān)系為目前詞匯認知研究的研究熱點。此外值得注意的是，在2017年出現(xiàn)新興的關(guān)鍵詞“autism spectrum disorder”和“alzheimers disease”等與病理學(xué)有關(guān)的關(guān)鍵詞，正好照應(yīng)了上文詞匯語義學(xué)和病理語言學(xué)的學(xué)科交叉性。綜合來看，2008—2018年間，與“polysemy”“semantics”“metaphor”和“discourse”等相關(guān)熱點主題的研究較為豐碩，后繼學(xué)者在認知詞匯語義學(xué)上的探索可以借鑒此類主題的研究，并加以深入發(fā)掘，或是拓展此領(lǐng)域相對興起的與“construction”“proficiency”“disease”和“l(fā)anguage disorder”等相關(guān)的研究主題。

圖6 2008—2012年關(guān)鍵詞演化

圖7 2013—2018年關(guān)鍵詞演化

本文通過CiteSpace可視化工具揭示了近十年國際詞匯語義學(xué)研究的熱點和前沿。研究發(fā)現(xiàn)本學(xué)科的主流地域為美國、英國等歐美國家，這些國家主導(dǎo)著國際詞匯語義學(xué)研究的話語權(quán)，中國在詞匯語義學(xué)研究的國際影響力也在逐漸提升。同時，詞匯語義學(xué)領(lǐng)域也涌現(xiàn)出了一批高影響力作者，引領(lǐng)著詞匯語義學(xué)的發(fā)展前沿。詞匯語義學(xué)領(lǐng)域近十年普遍關(guān)注的熱點主題是 “polysemy”“discourse”“metaphor”“semantic analysis”“computational linguistics”等，這些高頻關(guān)鍵詞在某種程度上代表了在 2008 年到2018 年間國際范圍內(nèi)詞匯語義學(xué)界普遍關(guān)注的熱點領(lǐng)域；且詞匯語義學(xué)和心理學(xué)、計算機科學(xué)、病理語言學(xué)以及神經(jīng)科學(xué)結(jié)合是研究趨勢和前沿?？傮w而言，詞匯語義學(xué)研究的認知轉(zhuǎn)向和定量轉(zhuǎn)向頗為顯著，代表著詞匯語義學(xué)未來的總體研究方向。