基于信息论的极性词的梯级模型*

蒋 勇

(韩国外国语大学，首尔130－791)

1 引言

本文用信息论中的“自信息”这一概念来解释强调型极量极性词的敏感性特征，把Israel(2001，2011)提出的基于量值的极性词的梯级模型拓展为基于概率的梯级模型，指出强调型极量极性词的功能是引导人们从概率极小事件的命题衍推其他所有概率事件的命题。本文还在两个方面对Israel的梯级模型进行了补充，指出函数的单调性管控词语的极性分布，强调型极量极性词只能用于描述概率极小的事件。

2 极性词及其研究概况

极性词也称极性敏感词。所谓极性是指命题情态的肯定和否定的归向性。极性敏感性是自然语言的词汇所具有的规约性。Hoeksema(1995)指出，某些词语在语言演化途中既可以获得极性特征，也可以失去极性特征。极性词一般分为正极词(如“必须”、“若干”、“曾经”)和负极词(如“压根”、“从”、“万万”)。正极词典型地分布于肯定句中，负极词典型地分布于否定句和疑问句中。

词语的极性研究从Klima(1964)算起，不到50年，从Linguistics and Philosophy，Lingua，Journal of Semantics，Natural Language and Linguistic Theory，Linguistic Analysis，Language等刊物近20年来发表的有关这方面研究论文的数量可以看出它是当代国际语言学研究的热点之一。对极性词的语法的立体刻画主要包括4个方面的问题:(1)极性词的标记问题;(2)极性词的分布语境问题;(3)极性词与允准语之间的允准关系问题;(4)极性词的不合适用法产生的原因问题(Ladusaw 1996:326)。国外研究极性词的理论分为3个主要阵营:句法学、语义学和语用学。句法学派关注的是允准成分与极性词之间的句法关系，如转换生成语法中的组构成分统制和A约束等，其代表人物有Klima(1964)和Progovac(1994)。但他们无法解释为何负极词需要受允准成分的约束。语义学派总体上致力于概括所有的允准成分共有的逻辑语义特征，其中以Ladusaw(1979)的下向蕴涵论和荷兰格罗宁根学派所提出的单调等级论为代表(Zwarts 1996，van der Wouden 1997，Giannakidou 2001)。但他们至今仍纠缠于验证某些允准成分的下向蕴含特征(Hoeksema 2010，Giannakidou 2010，Condoravdi 2010)，无法说明允准成分的逻辑语义特征与负极词本身的语义有何联系。语用学派认为极性词通过本身的语义来表达加强或减弱语气的修辞功能。Fauconnier(1975)，Fillmore，Kay＆ O’Connor(1988)和Israel(2001，2011)发展了 Ducrot(1973)提出的梯级模型，Linebarger(1987)提出了否定含义论，Kadmon and Landman(1993)提出了扩域论，Krifka(1995)提出用合作原则来分析极性词的语用合适性条件。目前极性词的研究出现了高原现象，对于允准关系这一问题的解决几无新论，部分原因在于:(1)研究集中在少数几个负极词的分析上;(2)视角单一，鲜有跨视界融通和整合的分析方法。既然现在已经发现了极性词的存在跟它们增强或减弱命题的信息度相关，那么就应当把信息论运用到极性词的研究中。

3 极性词的梯级模型

Ducrot(1973)最先把梯级逻辑引入语言学的研究，提出了用于阐释说服力(argumentative force)的梯级模型(Scalar Model)。随后，Fauconnier(1975)，Fillmore，et al.(1988)，Kay(1990)，Israel(2001，2011)等发展了梯级模型。梯级模型最基本的特征是根据两个命题之间信息的相对力度(relative strength)(Fillmore，et al.1988:527)，从信息度较强的命题衍推信息度较弱的命题。Fillmore等指出，“仅当一个命题P蕴涵另一个命题Q，而Q不蕴涵P时，P的信息度高于 Q的信息度”(Fillmore，et al.1988:537)。例如:

①现在的学风浮躁!国内名牌大学的博士毕业论文里都能把自己导师的名字写错，蒋介石变成“常凯申”又有什么稀奇呢?(《文汇报》2009/6/9)

写自己导师的名字比翻译蒋介石的英文名字更容易，如果连处理前者都出错，则处理后者失误就不足为奇了，人们能从前者推知后者，故前者的信息的相对力度大于后者。

Fauconnier(1975)是极性词的梯级模型的缔造者，提出了“语用梯级”(pragmatic scale)这一概念，他把由命题函数生成的一套命题沿着某个参数构成的梯级称为语用梯级，把梯级中的命题称为梯级命题，把梯级命题之间的蕴涵关系称为语用衍推。但他没有对极性词进行分类和系统研究。Israel继承了Fauconnier和Fillmore等人的思想，但依据极性词所包含的量值与修辞功能的组合关系来划分极性词的类型则是Israel的创见。Israel认为词语的量值与加强或减弱语气的修辞功能的规约性组合限制了它们的极性分布，他把极性词分为语气减弱型和增强型两类。与同一语用梯级中的其他语境命题(contextual proposition，即cp)所含的信息量相比，含有减弱语气的极性词的话语命题(textual proposition，即tp)所传递的信息量较小，被其他语境命题所蕴涵，记为tp＜cp.例如:

② 天还很亮，不用开灯。(《现代汉语词典》第5版)

在例②中，“不用”是对必要性的降低，比“不要”的语气更委婉，人们不能由“不用”衍推“不要”，只能在语境中通过“不用”暗示“不要”。用于减弱语气的负极词还有:庸、消、见得、中用、抵事、济事、打紧、尽然、省油的灯、吃素的、好惹、好意思、好鸟等。用于减弱语气的正极词有:区区、些些、些微、略略、一小撮、一介、聊、几许、少时、少刻等。

与同一语用梯级中的其他语境命题含有的信息量相比，含有增强语气的极性词的话语命题传递的信息量较大，蕴涵其他语境命题的信息量，记为tp＞cp.人们能从tp衍推同一语用梯级中的其他梯级命题，但逆向推理不成立。我们按照Israel的分类方法把用于加强语气的汉语极量极性词语分为如下4类(仅部分列举):强调型宏量负极词:万万、全然、老大、迟迟、了、绝、断、决、从、迄、八竿子;强调型微量负极词:压根儿、根本、二话、吭声、挂齿、理茬儿、毫发、毫、半点、踪影;强调型宏量正极词:行家、必须、一准、还在、已经、甘愿、十足、万幸、万状、分外;强调型微量正极词:一刹那、顷刻、倏忽、在即、易如反掌、炙手可热、锱铢必较。

强调型极量极性词在命题中通过梯级逻辑传递全量肯定或全量否定的梯级含义(下面以“→”代表梯级含义)，其中的“全量”表示统指语用梯级中所有梯级命题的选项。

类型I:肯定宏量→肯定全量

③你有十足的理由去起诉，你有十足的理由去要求赔偿，我只是求你，宽容他一些!(老舍《二马》)→你有任何理由去起诉，你有任何理由去要求赔偿。

类型II:否定微量→否定全量

④我就時常提这“金玉”，你只管了然无闻的，方见的是待我重，无毫发私心了。(《红楼梦》第二十九回)→无任何私心。

类型III:肯定微量→肯定全量

⑤先取山海关，则关外诸城唾手可得，此攻心扼吭之法也。(魏源《圣武记》卷一)→做出任何努力皆可获得关外诸城。

类型IV:否定宏量→否定全量

⑥警方经长时间调查，结果凶手的身份仍全然不知。→关于凶手的身份警方什么也不知道。

Israel(2001)把类型I，II所依据的梯级称为正向梯级，把类型III，IV所依据的梯级称为逆向梯级，意为后者中词语的量级和极向的组合与前者相反。在正向梯级中，肯定命题的梯级含义推导方向是从宏量推知全量，而否定命题的梯级含义推导方向却相反，是从微量推知全量，Fauconnier把这种现象称为梯级颠倒。同样地，逆向梯级中的否定命题的梯级含义推导方向也是和其中的肯定命题的梯级含义推导方向相反。

Israel构建的极性词的梯级模型是极性词研究史上的里程碑。以往的研究大多描述极性词的允准成分的逻辑语义特征，不能说明语言中哪些词易成为极性词以及极性词产生的语用动因。而Israel抓住词语本身的语义和修辞功能来解释词语的极性特征。他指出，绝大多数极性词的语义内容都跟极量值有关，因此与极量值有关的词易成为极性词;人们通过极性词的极量值来传递梯级含义，以加强肯定或否定的语气，这就是极性词产生的修辞动因。

例③和⑥中的极性词虽然同为加强语气的宏量词，它们所依据的梯级类型和极性规约却不一样，例④和⑤中的极性词虽然同为加强语气的微量词，它们所依据的梯级类型和极性规约也不一样。这说明词语的极性不只受极量值和修辞功能这两者的限制。Israel(2001)认为可用命题角色来区分以上词语的极性特征。命题角色是指事件的参与成分在事件中所起的作用，它们或为阻碍事件的障碍物，或为激发事件的诱因。Israel以交易图式中的支出和收益为例说明命题角色对词语极性的管控。正向梯级中的极性词指代支出，如“一掷千金”和“一毛不拔”，逆向梯级中的极性词指代收益，如“锱铢必较”和“金不换”。在交易情景中，极小的支出和极大的收益都会促成人们去进行交易，极大的支出和极小的收益都会阻碍人们去进行交易。“一掷千金”显示对极大的支出要进行肯定，“一毛不拔”显示对极小的支出要进行否定，“锱铢必较”显示对极小的收益要进行肯定，“金不换”显示对极大的收益要进行否定，此类情形正好与理性人的交易行为相对立。Israel由此断言:无论是用于正向还是逆向梯级中的负极词，它们所充任的命题角色都是促成事件的诱因(极小的支出和极大的收益);无论是用于正向还是逆向梯级中的正极词，它们所充任的命题角色都是阻碍事件的障碍物(极大的支出和极少的收益)。于是Israel提出了强调型极量极性词的语用合适性条件，即含有极性词的命题必须与认知图式相对立，因此对诱因要进行否定，对障碍物要进行肯定，只有通过命题与认知图式的对立才能推导出梯级含义，如果改变命题的极向(肯定和否定的互换)，使它们顺应交易的认知图式，则不能推导出梯级含义，极性词的使用就不合适。他认为用于正向和逆向梯级中的极量极性词皆为启动梯级逻辑的算子。

然而，用“诱因”和“障碍物”这对语义特征来分析交易事件之外的其他事件则未必完全合适。

4 基于概率的极性词的梯级模型

4.1 自信息

信息论度量信息的基本出发点是把获得的信息看作用以消除不确定性的东西。Shannon认为，“信息是事物运动状态或存在方式的不确定性的描述”(Shannon 1948)，因此消息中未知的或不确定的成分被称为消息中所包含的信息，信息被定义为离散随机事件的出现概率。自信息(self-information)是对消息或消息集合本身所含信息的度量。一个随机事件发生某一结果后所带来的信息量被称为自信息量，简称为自信息。自信息的含义包括两个方面:一方面，自信息表示事件发生前的不确定性。另一方面，自信息表示事件发生后，事件提供给信宿的信息量，也是解除这种不确定性所需要的信息量(田宝玉等2008:14－15)。若信源输出的随机事件是x，其出现概率为P(x)，那么它的自信息量被定义为:I(x)=-logP(x)(McEliece 2002:18)。根据自信息的对数公式的性质，I(x)是P(x)的单调递减函数:概率增大，信息量减少。例如:当概率为1/4时，自信息为2比特;当概率为1/2时，自信息为1比特。概率小的事件不易发生，它包含较大的不确定性，预料它的发生比较困难，它发生后能提供较大的自信息。当P(x)=0时，I(x)=∞，说明不可能事件一旦发生，它所带来的信息量趋近于无穷大，所产生的后果是难以估量的。概率大的事件容易发生，它包含较小的不确定性，预料它的发生比较容易，它发生后只能提供较少的自信息。当P(x)=1时，I(x)=0，说明该事件是必然事件，当某事件必然发生时，就不存在不确定性，人们完全可以预料它的发生，它发生后只能提供冗余信息。可见，信息论是用先验概率来处理知识缺乏时对信息的估值，如果事件是熟知的，没有任何不确定性，它就绝对为真，人们就无须求助于先验概率。

4.2 基于概率的梯级逻辑

Bar-Hillel＆Carnap(1953)曾用计算自信息的这个公式来计算命题q的语义信息，它被定义为:inf(q)=-logP(q)。“inf(q)”表示命题q的信息值(informativity value)。我们也用这个公式来计算含有随机变量x的梯级命题q的信息值，即梯级命题q的自信息是以2为底的q的发生概率的对数的负值。我们可用决策论中信息的期待效用值(expected utility value)(van Rooy 2003:265)这个概念来说明使用概率计量梯级命题的信息量的合理性。决策论认为信息的价值在于它能帮助人们做出更好的决策，信息的期待效用体现为当人们获得信息后就能减少不确定行为的数量。如果获知关于A的信息后所减少的不确定行为的数量多于获知关于B的信息后所减少的不确定行为的数量，则A的期待效用大于B，A比B更相关。事件发生的先验概率与期待效用构成单调递减函数关系。如果事件A发生的概率小于事件B发生的概率，当A发生时B也有可能发生，因此可以从A推知B，A的信息就蕴含B的信息，A的期待效用就大于B.例如:成绩较差的同学通过考试的先验概率小于成绩较好的同学通过考试的概率，如果得知前者通过了考试，则可推知后者也有可能通过了考试。于是我们可用事件的先验概率来衡量信息的期待效用，用期待效用的不等关系来解释Fillmore等提出的“信息的相对力度”概念(Fillmore，et al.1988:527)。设Ω为所有同类随机事件组成的集合，事件A，B，C等是Ω的子集，它们发生的先验概率依次递增，其中，事件A发生的先验概率最小，它发生时其他所有概率的事件也有可能发生，它一旦发生便能解除其他所有概率的事件的未定性，所以它包含其他所有事件的信息，它的期待效用也就最大。例如，从班上成绩最差的同学通过了考试的事件可以获知全班同学都有可能通过了考试的信息。梯级命题的期待效用值也体现为它帮助解除不确定事件的数量。含有强调型极量极性词的梯级命题能解除语用梯级中其他所有梯级命题的不确定性，能传递最大的自信息。基于概率的梯级逻辑能把基于量值的梯级逻辑的四种类型总括为一个公式:从先验概率极低事件的命题衍推其他所有概率事件的命题。具体的操作方法有两条:对于肯定命题，如果连先验概率极小事件都如此，则其他所有概率事件也可能如此，这一条包含Israel总结的梯级逻辑类型I和III;对于否定命题，如果连先验概率极大事件都不如此，则其他所有概率事件也可能不如此，这一条包含Israel的梯级逻辑类型II和IV.我们认为，正向和逆向梯级中的极量极性词都是用来强调或夸张出人意料和异乎寻常的特别事件，上例③－⑥无不显示出这一特征。我们把强调型极量极性词的语用合适性条件表述为:对极不可能的事件要进行肯定，对极有可能的事件要进行否定。

5 对Israel的梯级模型的补充

5.1 函数的单调性与极性词的区分

Kay(1990:82ff)(又见 Israel 2001:320，note 7)反对用信息论的方法来分析命题的信息量，认为梯级推理仅依赖于梯级命题之间的信息蕴含关系，不依赖于相对概率，因此概率的知识不一定对梯级推理起作用，故无须用先验概率来解释梯级推理;此外，他认为从技术的角度来讲，要计算命题的信息量必先计算所叙事件的先验概率，人们无法给语用梯级中各个梯级命题所叙述的事件分配准确的概率，故无法计算出梯级命题的信息量。但我们认为必须首先计算梯级命题的信息量才能比较梯级命题之间的相对信息力度和它们之间的信息蕴涵关系，人们在进行梯级运算时无需为各个梯级命题所叙述的事件分配准确的概率，只需凭借量值与事件的先验概率之间的单调函数关系就能给命题所叙的事件分配大致的、相对的先验概率。单调函数是增函数和减函数的统称。当函数f(x)的自变量在其定义区间内增大时，函数值也随着增大或减小，则称该函数为增函数或减函数。极量极性词就是以极量值与事件的先验概率构成的单调函数关系来暗示事件的先验概率的。讲话人通过否定先验概率最大的事件和肯定先验概率最小的事件来引导全量否定和全量肯定的梯级含义。在第3节中我们曾指出命题角色难以区分具有相同量级和相同修辞功能的极性词。基于概率的梯级模型用词语指代的量级与事件概率构成的单调函数区分正向和逆向梯级中的极性词。设极性词指代的量值x与事件发生的先验概率y在关于某事件的认知图式中的关系可用函数公式y=f(x)来表达，其中x≥0，0 ≤ y≤1。

正向梯级中的极性词与单调递减函数相关。单调递减函数的定义是:对于给定区间上的函数y=f(x)，当x1＜x2时，都有f(x1)＞ f(x2)。一方面，量值越大，事件发生的先验概率越小。例如:

⑦王贵哈哈大笑说:“你真胆大包天，敢在太岁跟前动土，老虎嘴边拔毛!”(《济公全传》(上)，五十七)

旧时认为太岁之神在地，与天上岁星(木星)相应而行，太岁每年所在方位为凶方，这一年如在这一方位动土建筑，地上的太岁就会动怒，便要发生灾祸。对象愈凶险，人们敢去触犯它的概率愈小，此时肯定命题传递的自信息最大，故梯级推理的方向是由肯定宏量到肯定全量。“敢在太岁跟前或头上动土”形容某人胆大包天，敢于触犯任何有权势的人。

另一方面，量值越小，事件发生的先验概率越大。

⑧昨日曹军入城，我等皆以为必死;谁想毫发不动，一军不敢入门。(《三国演义》第二十五回)

敌军入城，毁损程度越小的事件越有可能发生。为了使命题传递最大的自信息，需要否定先验概率最大的事件，故梯级推理的方向是由否定微量到否定全量，例⑧表示曹军纪律严明，没有给百姓造成任何损害。

逆向梯级与单调递增函数相关。单调递增函数的定义是:对于给定区间上的函数y=f(x)，当x1＜x2时，都有f(x1)＜f(x2)。一方面，量值越大，事件发生的先验概率也越大。例如:

⑨对于公积金缴存人来说，除了担心资金安全，更关心天量闲置公积金的去处——因为前不久，八竿子打不着的全国乘用车信息联席会，竟然三度上书国家发改委，要求推动住房公积金向车贷转型。(《中国青年报》2009/3/25)

竿子越长，越容易够着，为了使命题传递最大的自信息，需要否定先验概率最大的事件，故梯级推理的方向是由否定宏量到否定全量，例⑨用无论怎样也够不着来比喻无论怎样也扯不上关系。

另一方面，量值越小，事件发生的先验概率也越小。

⑩因为他亲眼看见他在二大爷家挑水劈柴，做着粗笨活路，亲眼看见他成了这镇上炙手可热的红人，而且目空一切。这在他感觉得太难受了。(沙汀《淘金记》十七)

手挨近热源的时间越短，手发热的概率越低，含有微量词的肯定命题暗示事件发生的先验概率极低，故梯级推理的方向是由肯定微量到肯定全量。例⑩传递的梯级含义是无论手挨近的时间有多久都会感受到热量，比喻他权势显赫、气焰嚣张。

可见，词语的极性是受单调函数而不是命题角色的控制。宏量正极词和微量负极词受单调递减函数的控制，而宏量负极词和微量正极词受单调递增函数的控制。为了传递极大的自信息，含有强调型极量极性词的梯级命题必须始终表达极小概率的事件。正极词用于肯定认知图式中极小概率的事件，负极词用于否定认知图式中极大概率的事件，因此，概率起到区分强调型正、负极性词的作用。

5.2 对不合适用法的解释

基于概率的梯级模型能说明为何言语者能对极性词的语用合适性做出迅速的判断。例如:

[11]*天才创造奇迹也得费吹灰之力。

[12]*这一修订本堪与先前的版本同日而语。

[13]*他解放思想，实事求是，敢越雷池一步。

Israel(2001，2011)认为如果改变含有极性词的命题的极向，则无法传递梯级含义，不能实现极性词规约性的强调功能，语句就不合法。基于概率的梯级模型使语用合适性的判断过程更加简化，例如在判断例[11]是否合适时仅需根据概率的常识就可以迅速地做出判断，无须知道“吹灰之力”是用于加强语气的微量负极词，无须识别其命题角色，甚至也无需意识到它在例[11]中无法传递梯级含义。当然，语言研究者出于理论阐释和帮助人们辨析的需要而采用这些概念和技术分析手段是无可厚非的，但理解者在判断语用合适性时实际的认知加工过程未必会经过如此复杂的运算过程。Israel未明确讲过理解者须要经历这些运算过程，他的梯级模型不能说明理解者是通过什么启发式途径对极性词的不合适用法做出如此快捷的判断的。事实上，例[11]－[13]听起来具有怪诞意味，它们所描述的事件是背景知识中近乎必然性的事件，根本不值得强调和夸张，它们的命题内容不含不确定性，故不提供任何信息。当讲话人用夸张去表达人们的定识时是夸张的误用。这一阐释还可以得到语用学中有关论述的佐证。Grice的合作原则中的足量准则规定:“使所说的话达到交谈的目的所需要的信息”(Grice 1989:26)。Atlas＆Levinson根据这一准则推导出新格莱斯相对性准则，其中的讲话人准则规定:“不要讲你已确信是毫无争议的事情，即为共有的背景预设所蕴涵的事情”(Atlas＆Levinson 1981:40)。根据Sperber＆Wilson(1986/1995)的关联论，语境效果是衡量话语的相关度的重要参数之一。语境效果产生于话语对认知语境的改变，这体现为话语增强或取消原有语境假设或话语与原有语境假设结合产生语境含义。例[11]－[13]没有起到这3种语境效果中任何一种作用，未能满足听话人的关联期待，徒然浪费了听话人的加工努力，故话语是失效的。

6 结束语

基于量值的梯级模型在解释梯级推理时依据的是词语的量值，在区分正向和逆向梯级中的极性词时依据的是命题角色，在判断极性词的语用合适性时依据的是极量值与修辞功能的规约性组合关系，这无疑增加了理论的复杂性。基于概率的梯级模型具有阐释的简明性和一致性。它在处理上述问题时依据的都是概率:用概率与自信息的对数关系来描述梯级逻辑，用概率与词语的量值构成的单调函数区分词语的极性，以极小概率为标准来衡量梯级命题的语用合适性。强调型极量极性词存在的理据是讲话人利用量值与概率的函数对应关系来调节语气和操控听话人的情感反应。极量词的极性化、成语化反映了它们的梯级修辞功能的定型化。梯级修辞是梯级推理的显现。

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