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内容介绍
本书从汉语词类、虚词和基本句式三个方面出发，试图遵循语言能力反映人类普遍认知能力的基本理念，对汉语语法系统做出符合语言事实的认知结构假设，并揭示其与具身体验的关联性。汉语的基本词类可描写为不同的显影方式，受制于语法构式，因而不是语法系统的基础成分；跨域投射和主体化是实词虚化的两个途径，虚词和实词并不是对立的两个范畴；汉语句式是对源自身体经验的认知结构的编码，具有独立的句法地位。

目录
目录
他山之石，可以攻玉
序
前言
*1章 绪论 1
1.1 语言研究的两种模型 1
1.1.1 数符运算模型 2
1.1.2 具身认知模型 4
1.2 作为数符运算的语法 7
1.3 作为动态范畴化网络的语法 10
1.3.1 具身认知模型下的语言系统 11
1.3.2 词类-构式动态范畴化网络 16
1.4 本章小结 22
*2章 认知语义学 24
2.1 百科知识观 24
2.2 概念观照 26
2.3 概念合成 31
2.3.1 常规的概念合成 31
2.3.2 非常规的概念合成 35
2.4 本章小结 38
第3章 汉语词类研究 39
3.1 基本词类的认知本质 39
3.1.1 Givon（1984）的词类概念分析 40
3.1.2 Wierzbicka（1988）的名词和形容词概念分析 42
3.1.3 作为认知操作的名词和动词 44
3.2 认知句法学视角下的范畴误配 50
3.2.1 范畴误配 50
3.2.2 误配短语的重新范畴化 52
3.2.3 词类活用与词类的地位 56
3.3 汉语形容词与形容词谓语 58
3.3.1 程度级阶的参照与锚定 59
3.3.2 辖区调节与状态形容词作谓语 64
3.3.3 形容词谓语的方位性特征 67
3.4 方位词与方位谓语 68
3.4.1 方位词的句法性质 69
3.4.2 方位谓语的概念分析 74
3.4.3 英汉方位谓语的概念差异与汉语空间认知 78
3.5 本章小结 80
第4章 汉语虚词研究 82
4.1 虚化动词“进行” 82
4.1.1 “进行”的概念结构 83
4.1.2 概念结构的多重协调 88
4.1.3 “进行”的虚拟性特征 90
4.2 虚化动词“有” 94
4.2.1 “有2”是标记焦点的动词吗？ 95
4.2.2 主体性和主体化 98
4.2.3 “有”的客体观照和主体观照 100
4.2.4 “有2”的句法性质 107
4.3 虚实兼具现象的网络模型 109
4.4 本章小结 112
第5章 汉语句式研究 113
5.1 汉语被动句 113
5.1.1 控制循环模型与被动句 115
5.1.2 控制构型与协调 118
5.1.3 零主语被动句与“被自杀”句式 125
5.1.4 “被”的句法性质 127
5.2 名词谓语句 127
5.2.1 谓语NP的重新范畴化 129
5.2.2 谓语NP的概念功能分析 133
5.2.3 作为构式网络的名词谓语句 137
5.3 “NP了”句式 139
5.3.1 “NP了”构式的概念描写 141
5.3.2 “NP了”构式中的NP 144
5.3.3 专属于“NP了”构式的范畴 147
5.4 本章小结 149
第6章 结束语 150
参考文献 155
索引 169
西安交通大学外国语言文学学科简介 172
图目录
图1.1 认知科学的两种视角与模型 2
图1.2 数符运算模型 2
图1.3 人工神经网络 5
图1.4 使用事件 11
图1.5 场景或语境信息的固化 14
图1.6 以典型和范型为基础的范畴化模型 15
图1.7 词类-构式动态范畴化网络 18
图1.8 名词的范畴化网络 20
图2.1 主体与客体 27
图2.2 “husband”和“wife”的概念结构 29
图2.3 基本词类的概念描写 30
图2.4 基于配价的概念组合模式 31
图2.5 概念合成模式 32
图2.6 概念自主/依存关系 34
图2.7 “窗户”的显影 37
图3.1 时间-稳定性级阶 40
图3.2 名词和动词的范畴化 46
图3.3 动词“yellow”的概念结构 49
图3.4 非完成性动词“rise”的概念结构 50
图3.5 误配短语的重新范畴化 53
图3.6 误配短语的显影调节 54
图3.7 词类活用的显影调节 56
图3.8 程度级阶的参照赋值 60
图3.9 “白”的辖区调节 64
图3.10 方位短语的赋格 72
图3.11 方位短语的概念结构 75
图3.12 方位短语作谓语（“在LP”）的概念结构 77
图3.13 英语介词短语作谓语的概念结构 79
图4.1 作为“空间移动”的“进行”的概念结构 83
图4.2 “进行”不及物用法的概念结构 84
图4.3 “open”的概念结构 86
图4.4 “进行”及物用法的概念结构 87
图4.5 领有关系中的多重协调 88
图4.6 形名修饰中的多重协调 89
图4.7 主体与客体 98
图4.8 “be going to”结构的主体化 99
图4.9 “有1”的概念结构 101
图4.10 概念主体的客体化 102
图4.11 “有2”的概念结构 103
图4.12 语基成分的概念结构 108
图4.13 “有”的网络模型 111
图5.1 控制循环模型 115
图5.2 控制构型 118
图5.3 直接被动句与控制构型的协调 119
图5.4 非关涉被动句与控制构型的协调 121
图5.5 谓语NP的重新范畴化 130
图5.6 认知参照点关系构型 131
图5.7 名词谓语句构式网络 138
图5.8 认知参照点关系构型 141
图5.9 “NP了”构式的概念结构 143
图5.10 “NP”构式中的NP范畴 147
图6.1 汉语词类和语法功能的关系 151
表目录
表3.1 名词和动词的认知本质 44
表4.1 汉语数量表达方式 107

在线试读
*1章 绪论
　　基于认知科学的两种视角，即机能观（functionalism）和体验观（experientialism），本章提出语言研究的两种模型，即数符运算模型（symbol manipulation model）和具身认知模型（embodied cognitive model）。汉语认知句法学是在具身认知模型下的汉语句法研究，核心问题涉及汉语词类、虚词、句式及其他语法构式等方面的认知本质和体验特征。
　　本章分为三节。1.1节简要讨论认知科学的两种视角以及与之相应的语言模型，即数符运算模型和具身认知模型。1.2节和1.3节分别是对这两种语言模型的简要介绍。基于前者构建的语言模型是一个理想化的数符运算系统；基于后者构建的语言模型是词类-构式动态范畴化网络，这也成为认知句法学的理论基石。*后就本书章节安排进行了说明。
　　1.1 语言研究的两种模型
　　人们每天会从事各式各样的活动。有些是智力的，如做计划、写报告；有些是休闲的，如听音乐、闲聊；有些需要体力，如登山、长跑。所有这些活动都受一个“总管”支配，这就是人们的大脑（brain）或心智（mind）。认知科学假设，人类的大脑或心智是一个处理信息的装置，接收输入的信息、进行加工处理、输出信息并指导人的行为（Bermudez，2010）。这样的行为也就不是一个单纯的刺激-反应行为，而是一个在心智操纵下的智力活动。
　　既然人们“能够”从事这些智力活动，人们必定事先“知道”如何从事这些活动，即大脑中已经存储了从事这些活动的信息。认知科学也将这些信息称为心理表征或心智结构。比如，如果我是一名羽毛球选手而且经常打羽毛球，那么，我必然知道打羽毛球的各种规则以及知道如何通过协调身体对不同的球做出不同的身体反应。简单来说，认知科学就是要研究我打羽毛球所调用的信息是什么，它们是如何存储或表征的（Bermudez，2010；Jackendoff，2015）。
　　当然，仅存储这些信息，还不足以让人真正会打羽毛球。进行某个智力活动还依赖于人们的心智对所涉及的心理表征进行加工处理，或者说，对接收自感知器官的不同信息进行运算，从而指挥人们的肢体进行不同的行为反应。
　　这样，认知科学就可以看作将大脑或心智作为信息处理装置研究如何存储信息和加工信息的科学。大致来说，对这一问题的回答有两种思路，即机能观和体验观（Lakoff，2008；张韧，2016），如图1.1所示：
　　图1.1认知科学的两种视角与模型
　　如图1.1，基于机能观的心智模拟是数符运算模型；基于体验观的心智模拟是具身认知模型。下文1.1.1和1.1.2小节会具体讨论这两种模型。
　　1.1.1 数符运算模型
　　当前的主流思路是机能观，它假设心智可以从大脑机能的角度得到充分研究（Lakoff，2008；张韧，2016）。其研究思路是将物质的大脑比作计算机硬件，将心智比作计算机程序（Thagard，2005；Bermudez，2010）。程序员对计算机程序的开发一般不会考虑计算机的硬盘、内存、处理器等硬件；认知科学家对心智的研究同样也无须考虑大脑的组织结构本身。计算机程序的运行依靠数据结构和算法；而心智的运作依靠心理表征和运算程式。而且，不论是程序还是心智，都是基于抽象的数学符号的加工或运算，即数符运算模型，可简单表示为图1.2：
　　图1.2数符运算模型
　　人类的智力活动多种多样，每个活动都需要心智内的各个不同模块分工协作（Miller，1956）。如图1.2，这些模块均以某类信息为输入，通过加工处理，将这些信息转换为不同于原来的信息并输出到其他模块（Fodor，1983）。信息可以表征为抽象的数学符号即数符，它们本身没有意义，它们的意义源自其他模块对它们的加工处理。数符的运算则是基于某些规则（或算法）对它们的加工处理，结果是将其转换为可以被其他模块调用并加工的数符结构。
　　从认知科学的角度看，语言能力是一种认知能力。因此，语言的理解和产出也是认知任务的完成过程。20世纪50年代，乔姆斯基（Chomsky）提出语言学研究的数符运算模型。基于该模型，语言知识被模拟为自足的形式化系统，包含抽象的句法符号以及具有递归性（recursiveness）的操作规则（Lakoff & Johnson，1999；Lakoff，2008）。
　　（1）a.张三睡觉。b.Johnsleeps.
　　比如例（1a），“张三”是主语，“睡觉”是谓语，它们的组合构成主谓关系。但是，“张三”或“睡觉”自身都不表示它们是主语或者谓语。英语例句（1b）也是如此。这种结构关系只能源自心智的其他方面，即基于句法规则的运算系统。如果缺少这套系统，词语排列只能是线性关系，如“张三”在前，“睡觉”在后，由此构成的语法则是线性语法（Carnie，2010）。但是，这并不是自然语言语法的本质特征。
　　自然语言的语法主要包括词库（lexicon）和句法学（syntax）两个模块。前者用于存储词语，词语需要被直接习得或记忆；后者是句法运算模块，用于组合词语，生成合法的句子。这两个模块使得人类的大脑能够执行语言任务即说话，其他生物体的大脑不存在这样的语法系统（特别是句法运算模块），因而不会说话。既然如此，就可假设这样的句法运算模块是由人类基因决定的特殊认知机制，即普遍语法（Universal Grammar）（Piattelli-Palmarini & Berwick，2013）。
　　近年来，随着控制语言能力发展的叉头框P2基因（ForkheadboxP2）的发现（Marcus & Fisher，2003；Fisher & Scharff，2009），以生成语法为代表的形式句法学派更加坚定了这一模型下的句法研究（DiSciullo & Boeckx，2011）。同时，随着*简方案（Chomsky，1995）的提出，“人类大脑何以能够处理语法”这一问题也被“这套运算系统是否是*佳设计（从而能够满足其与大脑/心智的互动要求）”所取代（Di Sciullo & Boeckx，2011：3）。
　　对认知科学机能观的优劣评判，学界有众多论述（如Thagard，2005；Bermudez，2010等），不必赘述。这里要指出，尽管生成语法再三声称，语言学是认知科学的分支（如Isac & Reiss，2007），但研究实践却又将其与脑科学、认知心理学、神经生物学等学科割裂开来，忽视这些学科及其发展对语言理论带来的冲击，比如神经的网络组织、感知的格式塔（gestalt）特征、注意的选择性与指向性等（Thagard，2005）。而该问题又源自生成语法的基本假设：句法学是一个独立的数符运算系统，与人类普遍的认知能力或大脑构造没有任何关系（Fodor，1983）。
　　1.1.2 具身认知模型
　　20世纪70年代中期，有些学者在神经科学的影响下从大脑的角度来审视语言，同时把语言同心智的其他方面整合起来，由此带来从数符运算模型向具身认知模型的转换（张韧，2016）。具身认知模型假设：表征语言的心智结构和人脑的其他心智结构没有本质差异，同时与人类的身体经验及大脑的构造特点密不可分。
　　人类的大脑皮层是几百亿个神经元通过树突和突触相互联接而成的，大脑对信息的存储与运算不能脱离这样的神经组织。基于这一思路模拟认知处理的模型是联通网络（connectionist network）或人工神经网络（Rumelhart，McClelland & The PDP research group，1986）。尽管这一模型忽略了神经细胞活动的很多生物特征（因而不具有生物学意义上的合理性），但它抓住了大脑神经组织的三个主要特点。
　　首先，这是一个层级处理的网络。这样的神经网络包含大量的人工神经元或单元，这些单元组织成不同的神经层，每个单元都因接收信息而被激活，但神经层的激活与信息传递取决于这个神经层上所有单元的激活总值，而不是单个单元的激活值。
　　其次，每个单元既与上一层的每个单元关联，也与下一层的每个单元关联。因此，它可以接收来自上一层所有单元的信息，并将这些信息传递到下一层的每个单元。这样，不同神经网络的差异就在于这些单元相互之间的激活与信息传递模式。
　　*后，每个单元相互之间没有本质不同，其差异仅在于激活它们的阈值（threshold value）以及它们与其他单元的联接。而这又依赖于基于通用学习算法的神经网络训练过程，基于以上特点，这样的神经网络可设计为如图1.3：
　　图1.3人工神经网络（Bermudez，2010：73）
　　图1.3是一个三层神经网络模型，包含一个输入层（input layer）、一个输出层（output layer）和一个隐含层（hidden layer）。该模型打破了信息存储和运算的界线。信息的运算是隐含层各单元的激活与信息传递，而这又取决于它们此前对输入信息的学习。而且，该模型对当前信息的处理还影响到它对此后输入信息的处理。
　　结合图1.3所示联通网络的思想，语言知识可以看作一个庞大且复杂的神经网络。这个网络的形成与发展是人类具身体验的结果，反映了人类普遍的认知能力，并不是一个特殊的或先天的心理器官。语言知识网络的基本成分是语音结构和语义结构的配对（Langacker，1987；Goldberg，1995；Ellis，2002；Hoffmann & Trousdale，2013）。语义结构源自人类的具身体验，即身体或感官运动与环境的互动（Bergen & Chang，2005）。重复或突显的经验被识别出来，通过编码进入语言知识网络。配对的形成依赖于人类的联想（association）能力，即不同单元（或单元群）的激活与传导。其学习过程是联想学习的结果，即通过计算语言输入建立起音义之间的概率性关联（Ellis，2002）。也正是由于音义之间不存在必然联系，不论是语音结构还是语义结构都会随语言使用而发生变化，从而引发整个语言系统的演变（Traugott & Trousdale，2013）。
　　既然语言系统的特征是由人类的大脑构造与感官运动经验决定的，不是与生俱来的，对这个系统的探索就离不开大脑的物理构造、神经网络、认知心理乃到社会互动等方面的知识。这使语言学融合为一个对人类认知活动进行跨学科研究的交叉学科，研究包括两个方面：一方面，对语言的理论模型应能通过设计具体的算法（如图1.3人工神经网络）得以实现，并且得到脑科学研究的支持（如张辉，2016）；另一方面，可以将语言学研究与音乐、法律、伦理等其他学科或领域的认知研究成果进行比较，从而相互支持、共同推进（如孙晓霞和辛斌，2014）。
　　而且，基于以上假设，语言系统中的语音学、句法学、形态学、语义学和语用学等分支也不再是独立的、抽象的数符运算，它们均统一于人类普遍的认知能力，并受制于人类的大脑构造、感官运动经验及人与人的互动。这使得以上语言学分支和语言的演化与变异、语言的习得与发展、语言类型学、社会语言学等融合在一起，从而共同推动基于具身认知模型的语言学研究（Gong & Wang，2005；Kristiansen & Dirven，2008；Robinson & Ellis，2008；Van Der Auwera & Nuyts，2007）。
　　在这一模型下，本书研究聚焦于汉语句法现象的共时特征与历时变化，挖掘其背后的认知机制与体验特征，为汉语认知句法学的建立打下理论基础。汉语认知句法学的研究目标可简要概括为：
　　遵循语言能力反映人类普遍认知能力的基本理念，对汉语语法系统做出符合语言事实的认知假设，并揭示其与具身体验的关联性。
　　这意味着，需要在具身认知模型下对汉语语法系统进行全面、系统的解释。该解释不同于当前汉语语法研究的两个主要思路，即以描写语法为代表的传统汉

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