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內容介紹
本書從漢語詞類、虛詞和基本句式三個方麵齣發，試圖遵循語言能力反映人類普遍認知能力的基本理念，對漢語語法係統做齣符閤語言事實的認知結構假設，並揭示其與具身體驗的關聯性。漢語的基本詞類可描寫為不同的顯影方式，受製於語法構式，因而不是語法係統的基礎成分；跨域投射和主體化是實詞虛化的兩個途徑，虛詞和實詞並不是對立的兩個範疇；漢語句式是對源自身體經驗的認知結構的編碼，具有獨立的句法地位。

目錄
目錄
他山之石，可以攻玉
序
前言
*1章 緒論 1
1.1 語言研究的兩種模型 1
1.1.1 數符運算模型 2
1.1.2 具身認知模型 4
1.2 作為數符運算的語法 7
1.3 作為動態範疇化網絡的語法 10
1.3.1 具身認知模型下的語言係統 11
1.3.2 詞類-構式動態範疇化網絡 16
1.4 本章小結 22
*2章 認知語義學 24
2.1 百科知識觀 24
2.2 概念觀照 26
2.3 概念閤成 31
2.3.1 常規的概念閤成 31
2.3.2 非常規的概念閤成 35
2.4 本章小結 38
第3章 漢語詞類研究 39
3.1 基本詞類的認知本質 39
3.1.1 Givon（1984）的詞類概念分析 40
3.1.2 Wierzbicka（1988）的名詞和形容詞概念分析 42
3.1.3 作為認知操作的名詞和動詞 44
3.2 認知句法學視角下的範疇誤配 50
3.2.1 範疇誤配 50
3.2.2 誤配短語的重新範疇化 52
3.2.3 詞類活用與詞類的地位 56
3.3 漢語形容詞與形容詞謂語 58
3.3.1 程度級階的參照與錨定 59
3.3.2 轄區調節與狀態形容詞作謂語 64
3.3.3 形容詞謂語的方位性特徵 67
3.4 方位詞與方位謂語 68
3.4.1 方位詞的句法性質 69
3.4.2 方位謂語的概念分析 74
3.4.3 英漢方位謂語的概念差異與漢語空間認知 78
3.5 本章小結 80
第4章 漢語虛詞研究 82
4.1 虛化動詞“進行” 82
4.1.1 “進行”的概念結構 83
4.1.2 概念結構的多重協調 88
4.1.3 “進行”的虛擬性特徵 90
4.2 虛化動詞“有” 94
4.2.1 “有2”是標記焦點的動詞嗎？ 95
4.2.2 主體性和主體化 98
4.2.3 “有”的客體觀照和主體觀照 100
4.2.4 “有2”的句法性質 107
4.3 虛實兼具現象的網絡模型 109
4.4 本章小結 112
第5章 漢語句式研究 113
5.1 漢語被動句 113
5.1.1 控製循環模型與被動句 115
5.1.2 控製構型與協調 118
5.1.3 零主語被動句與“被自殺”句式 125
5.1.4 “被”的句法性質 127
5.2 名詞謂語句 127
5.2.1 謂語NP的重新範疇化 129
5.2.2 謂語NP的概念功能分析 133
5.2.3 作為構式網絡的名詞謂語句 137
5.3 “NP瞭”句式 139
5.3.1 “NP瞭”構式的概念描寫 141
5.3.2 “NP瞭”構式中的NP 144
5.3.3 專屬於“NP瞭”構式的範疇 147
5.4 本章小結 149
第6章 結束語 150
參考文獻 155
索引 169
西安交通大學外國語言文學學科簡介 172
圖目錄
圖1.1 認知科學的兩種視角與模型 2
圖1.2 數符運算模型 2
圖1.3 人工神經網絡 5
圖1.4 使用事件 11
圖1.5 場景或語境信息的固化 14
圖1.6 以典型和範型為基礎的範疇化模型 15
圖1.7 詞類-構式動態範疇化網絡 18
圖1.8 名詞的範疇化網絡 20
圖2.1 主體與客體 27
圖2.2 “husband”和“wife”的概念結構 29
圖2.3 基本詞類的概念描寫 30
圖2.4 基於配價的概念組閤模式 31
圖2.5 概念閤成模式 32
圖2.6 概念自主/依存關係 34
圖2.7 “窗戶”的顯影 37
圖3.1 時間-穩定性級階 40
圖3.2 名詞和動詞的範疇化 46
圖3.3 動詞“yellow”的概念結構 49
圖3.4 非完成性動詞“rise”的概念結構 50
圖3.5 誤配短語的重新範疇化 53
圖3.6 誤配短語的顯影調節 54
圖3.7 詞類活用的顯影調節 56
圖3.8 程度級階的參照賦值 60
圖3.9 “白”的轄區調節 64
圖3.10 方位短語的賦格 72
圖3.11 方位短語的概念結構 75
圖3.12 方位短語作謂語（“在LP”）的概念結構 77
圖3.13 英語介詞短語作謂語的概念結構 79
圖4.1 作為“空間移動”的“進行”的概念結構 83
圖4.2 “進行”不及物用法的概念結構 84
圖4.3 “open”的概念結構 86
圖4.4 “進行”及物用法的概念結構 87
圖4.5 領有關係中的多重協調 88
圖4.6 形名修飾中的多重協調 89
圖4.7 主體與客體 98
圖4.8 “be going to”結構的主體化 99
圖4.9 “有1”的概念結構 101
圖4.10 概念主體的客體化 102
圖4.11 “有2”的概念結構 103
圖4.12 語基成分的概念結構 108
圖4.13 “有”的網絡模型 111
圖5.1 控製循環模型 115
圖5.2 控製構型 118
圖5.3 直接被動句與控製構型的協調 119
圖5.4 非關涉被動句與控製構型的協調 121
圖5.5 謂語NP的重新範疇化 130
圖5.6 認知參照點關係構型 131
圖5.7 名詞謂語句構式網絡 138
圖5.8 認知參照點關係構型 141
圖5.9 “NP瞭”構式的概念結構 143
圖5.10 “NP”構式中的NP範疇 147
圖6.1 漢語詞類和語法功能的關係 151
錶目錄
錶3.1 名詞和動詞的認知本質 44
錶4.1 漢語數量錶達方式 107

在綫試讀
*1章 緒論
　　基於認知科學的兩種視角，即機能觀（functionalism）和體驗觀（experientialism），本章提齣語言研究的兩種模型，即數符運算模型（symbol manipulation model）和具身認知模型（embodied cognitive model）。漢語認知句法學是在具身認知模型下的漢語句法研究，核心問題涉及漢語詞類、虛詞、句式及其他語法構式等方麵的認知本質和體驗特徵。
　　本章分為三節。1.1節簡要討論認知科學的兩種視角以及與之相應的語言模型，即數符運算模型和具身認知模型。1.2節和1.3節分彆是對這兩種語言模型的簡要介紹。基於前者構建的語言模型是一個理想化的數符運算係統；基於後者構建的語言模型是詞類-構式動態範疇化網絡，這也成為認知句法學的理論基石。*後就本書章節安排進行瞭說明。
　　1.1 語言研究的兩種模型
　　人們每天會從事各式各樣的活動。有些是智力的，如做計劃、寫報告；有些是休閑的，如聽音樂、閑聊；有些需要體力，如登山、長跑。所有這些活動都受一個“總管”支配，這就是人們的大腦（brain）或心智（mind）。認知科學假設，人類的大腦或心智是一個處理信息的裝置，接收輸入的信息、進行加工處理、輸齣信息並指導人的行為（Bermudez，2010）。這樣的行為也就不是一個單純的刺激-反應行為，而是一個在心智操縱下的智力活動。
　　既然人們“能夠”從事這些智力活動，人們必定事先“知道”如何從事這些活動，即大腦中已經存儲瞭從事這些活動的信息。認知科學也將這些信息稱為心理錶徵或心智結構。比如，如果我是一名羽毛球選手而且經常打羽毛球，那麼，我必然知道打羽毛球的各種規則以及知道如何通過協調身體對不同的球做齣不同的身體反應。簡單來說，認知科學就是要研究我打羽毛球所調用的信息是什麼，它們是如何存儲或錶徵的（Bermudez，2010；Jackendoff，2015）。
　　當然，僅存儲這些信息，還不足以讓人真正會打羽毛球。進行某個智力活動還依賴於人們的心智對所涉及的心理錶徵進行加工處理，或者說，對接收自感知器官的不同信息進行運算，從而指揮人們的肢體進行不同的行為反應。
　　這樣，認知科學就可以看作將大腦或心智作為信息處理裝置研究如何存儲信息和加工信息的科學。大緻來說，對這一問題的迴答有兩種思路，即機能觀和體驗觀（Lakoff，2008；張韌，2016），如圖1.1所示：
　　圖1.1認知科學的兩種視角與模型
　　如圖1.1，基於機能觀的心智模擬是數符運算模型；基於體驗觀的心智模擬是具身認知模型。下文1.1.1和1.1.2小節會具體討論這兩種模型。
　　1.1.1 數符運算模型
　　當前的主流思路是機能觀，它假設心智可以從大腦機能的角度得到充分研究（Lakoff，2008；張韌，2016）。其研究思路是將物質的大腦比作計算機硬件，將心智比作計算機程序（Thagard，2005；Bermudez，2010）。程序員對計算機程序的開發一般不會考慮計算機的硬盤、內存、處理器等硬件；認知科學傢對心智的研究同樣也無須考慮大腦的組織結構本身。計算機程序的運行依靠數據結構和算法；而心智的運作依靠心理錶徵和運算程式。而且，不論是程序還是心智，都是基於抽象的數學符號的加工或運算，即數符運算模型，可簡單錶示為圖1.2：
　　圖1.2數符運算模型
　　人類的智力活動多種多樣，每個活動都需要心智內的各個不同模塊分工協作（Miller，1956）。如圖1.2，這些模塊均以某類信息為輸入，通過加工處理，將這些信息轉換為不同於原來的信息並輸齣到其他模塊（Fodor，1983）。信息可以錶徵為抽象的數學符號即數符，它們本身沒有意義，它們的意義源自其他模塊對它們的加工處理。數符的運算則是基於某些規則（或算法）對它們的加工處理，結果是將其轉換為可以被其他模塊調用並加工的數符結構。
　　從認知科學的角度看，語言能力是一種認知能力。因此，語言的理解和産齣也是認知任務的完成過程。20世紀50年代，喬姆斯基（Chomsky）提齣語言學研究的數符運算模型。基於該模型，語言知識被模擬為自足的形式化係統，包含抽象的句法符號以及具有遞歸性（recursiveness）的操作規則（Lakoff & Johnson，1999；Lakoff，2008）。
　　（1）a.張三睡覺。b.Johnsleeps.
　　比如例（1a），“張三”是主語，“睡覺”是謂語，它們的組閤構成主謂關係。但是，“張三”或“睡覺”自身都不錶示它們是主語或者謂語。英語例句（1b）也是如此。這種結構關係隻能源自心智的其他方麵，即基於句法規則的運算係統。如果缺少這套係統，詞語排列隻能是綫性關係，如“張三”在前，“睡覺”在後，由此構成的語法則是綫性語法（Carnie，2010）。但是，這並不是自然語言語法的本質特徵。
　　自然語言的語法主要包括詞庫（lexicon）和句法學（syntax）兩個模塊。前者用於存儲詞語，詞語需要被直接習得或記憶；後者是句法運算模塊，用於組閤詞語，生成閤法的句子。這兩個模塊使得人類的大腦能夠執行語言任務即說話，其他生物體的大腦不存在這樣的語法係統（特彆是句法運算模塊），因而不會說話。既然如此，就可假設這樣的句法運算模塊是由人類基因決定的特殊認知機製，即普遍語法（Universal Grammar）（Piattelli-Palmarini & Berwick，2013）。
　　近年來，隨著控製語言能力發展的叉頭框P2基因（ForkheadboxP2）的發現（Marcus & Fisher，2003；Fisher & Scharff，2009），以生成語法為代錶的形式句法學派更加堅定瞭這一模型下的句法研究（DiSciullo & Boeckx，2011）。同時，隨著*簡方案（Chomsky，1995）的提齣，“人類大腦何以能夠處理語法”這一問題也被“這套運算係統是否是*佳設計（從而能夠滿足其與大腦/心智的互動要求）”所取代（Di Sciullo & Boeckx，2011：3）。
　　對認知科學機能觀的優劣評判，學界有眾多論述（如Thagard，2005；Bermudez，2010等），不必贅述。這裏要指齣，盡管生成語法再三聲稱，語言學是認知科學的分支（如Isac & Reiss，2007），但研究實踐卻又將其與腦科學、認知心理學、神經生物學等學科割裂開來，忽視這些學科及其發展對語言理論帶來的衝擊，比如神經的網絡組織、感知的格式塔（gestalt）特徵、注意的選擇性與指嚮性等（Thagard，2005）。而該問題又源自生成語法的基本假設：句法學是一個獨立的數符運算係統，與人類普遍的認知能力或大腦構造沒有任何關係（Fodor，1983）。
　　1.1.2 具身認知模型
　　20世紀70年代中期，有些學者在神經科學的影響下從大腦的角度來審視語言，同時把語言同心智的其他方麵整閤起來，由此帶來從數符運算模型嚮具身認知模型的轉換（張韌，2016）。具身認知模型假設：錶徵語言的心智結構和人腦的其他心智結構沒有本質差異，同時與人類的身體經驗及大腦的構造特點密不可分。
　　人類的大腦皮層是幾百億個神經元通過樹突和突觸相互聯接而成的，大腦對信息的存儲與運算不能脫離這樣的神經組織。基於這一思路模擬認知處理的模型是聯通網絡（connectionist network）或人工神經網絡（Rumelhart，McClelland & The PDP research group，1986）。盡管這一模型忽略瞭神經細胞活動的很多生物特徵（因而不具有生物學意義上的閤理性），但它抓住瞭大腦神經組織的三個主要特點。
　　首先，這是一個層級處理的網絡。這樣的神經網絡包含大量的人工神經元或單元，這些單元組織成不同的神經層，每個單元都因接收信息而被激活，但神經層的激活與信息傳遞取決於這個神經層上所有單元的激活總值，而不是單個單元的激活值。
　　其次，每個單元既與上一層的每個單元關聯，也與下一層的每個單元關聯。因此，它可以接收來自上一層所有單元的信息，並將這些信息傳遞到下一層的每個單元。這樣，不同神經網絡的差異就在於這些單元相互之間的激活與信息傳遞模式。
　　*後，每個單元相互之間沒有本質不同，其差異僅在於激活它們的閾值（threshold value）以及它們與其他單元的聯接。而這又依賴於基於通用學習算法的神經網絡訓練過程，基於以上特點，這樣的神經網絡可設計為如圖1.3：
　　圖1.3人工神經網絡（Bermudez，2010：73）
　　圖1.3是一個三層神經網絡模型，包含一個輸入層（input layer）、一個輸齣層（output layer）和一個隱含層（hidden layer）。該模型打破瞭信息存儲和運算的界綫。信息的運算是隱含層各單元的激活與信息傳遞，而這又取決於它們此前對輸入信息的學習。而且，該模型對當前信息的處理還影響到它對此後輸入信息的處理。
　　結閤圖1.3所示聯通網絡的思想，語言知識可以看作一個龐大且復雜的神經網絡。這個網絡的形成與發展是人類具身體驗的結果，反映瞭人類普遍的認知能力，並不是一個特殊的或先天的心理器官。語言知識網絡的基本成分是語音結構和語義結構的配對（Langacker，1987；Goldberg，1995；Ellis，2002；Hoffmann & Trousdale，2013）。語義結構源自人類的具身體驗，即身體或感官運動與環境的互動（Bergen & Chang，2005）。重復或突顯的經驗被識彆齣來，通過編碼進入語言知識網絡。配對的形成依賴於人類的聯想（association）能力，即不同單元（或單元群）的激活與傳導。其學習過程是聯想學習的結果，即通過計算語言輸入建立起音義之間的概率性關聯（Ellis，2002）。也正是由於音義之間不存在必然聯係，不論是語音結構還是語義結構都會隨語言使用而發生變化，從而引發整個語言係統的演變（Traugott & Trousdale，2013）。
　　既然語言係統的特徵是由人類的大腦構造與感官運動經驗決定的，不是與生俱來的，對這個係統的探索就離不開大腦的物理構造、神經網絡、認知心理乃到社會互動等方麵的知識。這使語言學融閤為一個對人類認知活動進行跨學科研究的交叉學科，研究包括兩個方麵：一方麵，對語言的理論模型應能通過設計具體的算法（如圖1.3人工神經網絡）得以實現，並且得到腦科學研究的支持（如張輝，2016）；另一方麵，可以將語言學研究與音樂、法律、倫理等其他學科或領域的認知研究成果進行比較，從而相互支持、共同推進（如孫曉霞和辛斌，2014）。
　　而且，基於以上假設，語言係統中的語音學、句法學、形態學、語義學和語用學等分支也不再是獨立的、抽象的數符運算，它們均統一於人類普遍的認知能力，並受製於人類的大腦構造、感官運動經驗及人與人的互動。這使得以上語言學分支和語言的演化與變異、語言的習得與發展、語言類型學、社會語言學等融閤在一起，從而共同推動基於具身認知模型的語言學研究（Gong & Wang，2005；Kristiansen & Dirven，2008；Robinson & Ellis，2008；Van Der Auwera & Nuyts，2007）。
　　在這一模型下，本書研究聚焦於漢語句法現象的共時特徵與曆時變化，挖掘其背後的認知機製與體驗特徵，為漢語認知句法學的建立打下理論基礎。漢語認知句法學的研究目標可簡要概括為：
　　遵循語言能力反映人類普遍認知能力的基本理念，對漢語語法係統做齣符閤語言事實的認知假設，並揭示其與具身體驗的關聯性。
　　這意味著，需要在具身認知模型下對漢語語法係統進行全麵、係統的解釋。該解釋不同於當前漢語語法研究的兩個主要思路，即以描寫語法為代錶的傳統漢

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