三个平面视角下科学术语泛化概念整合与讨论

摘 要：传统科学术语泛化研究侧重于语义视角，这很难解释泛化后术语语用功能的增效和句法性质的变化。实际上，语用和句法也是引起术语泛化的重要因素。这三者的合力可看成是思维整合的过程。通过改进Gilles Fauconnier与Mark Turner概念整合框架，使之可容纳语用和句法因素并将层创空间的整合过程提升为层级结构，从而构建出一个多维度综合性思维整合模型，可从认知角度解释科学术语泛化的多维动因、过程以及语用增效的理据。

关键词：概念整合；科学术语；术语泛化；思维整合模型

中图分类号：H083 文献标识码：A DOI：10.12339/j.issn.1673-8578.2023.03.002

Abstract： The traditional study on the generalization of scientific terms mainly focuses on the semantic perspective， which it is difficult to explain the increment of the term pragmatic function and the change of the syntactic nature after the generalization. In fact， pragmatic and syntax are also important factors in the generalization of terms. The combined effect of semantic， pragmatic and syntax can be regarded as a process of mental integration. The improvement of Gilles Fauconnier & Mark Turner conceptual integration framework can accommodate pragmatic and syntactic factors， and further upgrade the integration process of blending space to a hierarchical structure， so as to build a multidimensional comprehensive mental integration model to explain the multidimensional motivation， process and pragmatic efficiency of scientific term generalization from the cognitive perspective.

Keywords： concept integration; scientific terms; generalization; mental integration model

0 引言

科学术语是科学领域使用的专门词语，是科学知识在人类语言中的结晶，一般具有单义性和专业性。随着社会发展和科技进步，大量术语频繁地出现在公众的日常语言中，成为通用词汇。这种现象被称为科学术语的泛化。

当前，学界对科学术语泛化的研究偏向语义，其他方面关注很少，如宋培杰[1]、郑述谱[2]、仇宏伟[3]、张春泉[4]等。此类研究很难解释泛化后术语语用功能的增值和句法性质的改变。实际上，语用是触发因素，句法提供术语泛化的环境，语义是泛化的载体和结果，所有的术语语义泛化都是这三者合力的结果。理论上，可以将这种合力看成是思维整合的过程，即三个平面因素共同作用于科学术语，最终造成了语义泛化。然而，目前还未看到学者从这个角度的讨论，唐贤清和李洪乾[5-6]讨论了军语泛化的语义整合，但没有突破概念整合理论框架，也没有涉及语用和句法维度。

因此，本文尝试通过改进概念整合理论，放松整合模型中思维空间的语义限制，吸收整合理论中的层级思想，构建一个可容纳语用和句法因素的综合性思维整合模型，从认知角度解释科学术语泛化的多维动因、过程以及语用增效的理据，并用实例阐述其有效性。

1 概念整合理论框架述评

概念整合理论（Conceptual Integration Theory）是20世纪90年代Gilles Fauconnier与Mark Turner在思维空间（Mental Spaces）理论基础上发展出来的一套概念生成计算理论。其灵感来自现代心理学和神经科学的神经网络模型。如果把概念看成是神經元，则概念网就是一个神经网络，概念的形成过程就是神经网络的运行过程。因此，概念整合本质上就是神经网络计算。

然而，该理论并不完善，如内部的架构存在缺陷[7]，难以对人类认知的具体例子做出精确的解释[8]；存在不可证伪、思维空间定义不明、缺乏心理实验的证据[9]等问题。更重要的是，该理论没有将语境和认知主体考虑进理论框架中，即没有考虑到话语意图和环境对模型整合的制约性，作为一个在线构建理论，这种缺陷是致命的。另外，该理论也没有考虑到思维整合的复杂多样性，对具体整合例子的分析存在事后性（post hoc）和特设性（ad hoc）等问题[10]。

在一些问题的认识上，学界也存在争议，与本研究有关的有以下几个方面：

（1）话语意图的介入点。有学者认为话语意图既可以在输入空间，也可以在整合空间[10]。实际上，概念整合的所有过程都受话语意图制约，也都为话语意图服务，语言表达的构建就是话语意图的实现。因此，将该意图放在无论输入空间还是整合空间在逻辑上都违反了先后顺序，只有先有意图，然后所有的整合过程才能启动、运行。因此，话语意图应该在模型的最开始就出现，且贯穿于整合的全过程。

（2）类属空间的作用。Fauconnier对类属空间的阐述并不清晰[11]，使得一些文献将类属空间理解为两个输入空间投射出的共有空间。实际上，该空间是概念整合网络得以形成的基础，或者说是框架构建者，其作用是将两个输入空间关联到一起，进而产生整合效应。因此，该空间是整合网络的核心部分。如果我们将类属空间看成是空间A，输入空间1看成是B，输入空间2看成是C，∽表示两个成分之间相似，则可以建立思维整合运算的推导关系：A∽B，A∽C，则B∽C。

这就解释了为何整合框架中两个输入空间之间总能找到对应的原因。一般认为这两个输入空间之间是直接映射，形成隐喻关系，因此整合理论是隐喻理论的进一步发展。显然这种理解忽视了类属空间的桥梁作用。没有类属空间的制约，这两个空间不会在一个框架中形成一个整合的基本单元。

（3）思维空间之间的关系。现在一般认为，类属空间是输入空间的共有空间，而整合空间是由输入空间投射而成的空间。这种观点弱化了类属空间的作用，也没有真正搞清整合模型的运算机制。实际上类属空间也参与了整合，和两个输入空间之间不构成投射关系，而是因相似性关联在一起。所谓的映射是前面的三个空间关联到一起，进行整体投射，最终形成了整合空间。

（4）复杂整合的层次性。概念整合理论认为整合经历了三个先后相接的基本过程，即构建（composition）、完善（completion）和扩展（elaboration），最终达到了层创意义，但这三个阶段都在层创空间实现。显然，将如此复杂的过程全部放在一个空间中并不合适。而且，绝大多数的概念整合过程细分起来都不是一次成型的，有着连续的过程，表现为整合的层级性，与句法上的层级性对应。正如此，有的学者就借用形式句法学中的分支图来表述层级关系[10，12]。其基本框架有两种：概念整合基本框架（图1）和概念整合混合框架（图2）。

概念整合基本框架中，A类为多层级的串联结构，按层级组合，推导出最终的思维空间；B类为单层级的并行关系，一次性整合出层创空间；C表示终端节点，也就是整合后的层创意义；小写字母表示参与整合的思维空间。Fauconnier 与 Turner提出的仅仅是基本模型，大多数情况下，概念整合都会牵涉复杂的因素，因而都是混合模型，类似图2中概念整合混合框架中的结构。

概念整合混合框架实际上放弃了Fauconnier与Turner提出的整合三阶段主张，用分层思想来刻画一个复杂的整合过程。其好处为：

（1）可以描写复杂的整合现象。整合空间进一步拓展的情况相当复杂，把所有这些过程放在拓展阶段就会出现尾大不掉的问题，也不能反映思维的层级推进过程；

（2）和句法具有同构性。语义的每一层整合都会加入新的思维空間，也就是并入了新的成分，这和句法上每一层的组合都会并入一个新单位是一样的，从而使得语义整合过程和句法组合过程同构；

（3）统一了概念整合模型。模型中完全排除了隐喻，所有问题都在整合框架解决，使得整合理论更统一，也更自洽。

2 科学术语泛化整合模型的构建

科学术语泛化表面看涉及两个认知域之间的映射，但源域向目标域投射的触发动机和运行过程都超出了这两个域，是多因素汇集和整合的结果。从信息论角度看，就是诸多已知信息整合出新信息的过程。因此，科学术语泛化是一个多对一的思维过程，而且这种过程并不是一次性的，而是具有层级性。这些本质上都可纳入思维整合的框架。

然而，Fauconnier 与 Turner的模型严格来说仅是语义整合，并没有涉及语用和句法，而这两方面却是科学术语泛化过程中不可或缺的因素，必须在整合模型中体现。因而，我们需要做两方面的处理：第一，语用和句法因素正则化，使之适合于整合模型；第二，改进概念整合模型，将纯语义模型改为可以同时处理句法、语义和语用的混合模型。

第一点很简单，只要将所有的信息都处理为思维空间就行了，这样通过类属空间并入到整合框架的输入空间位，就可以实现整合。实际上我们的思维运算确实是多通道信息的混合运算。第二点有点复杂，由于句法、语义和语用性质不同，在模型中的重要性和整合方式也有差异，因而在位置上就有一定的选择性。因此，科学术语泛化整合模型中，就需要有相应的句法、语义和语用的处理模块。理论上，任何科学术语泛化都起因于语用上的话语目标，因此，语用因素处于模型的第一层。语用动因对句法和语义都会产生影响，但最终表现在语义的变化上。因而，句法因素应该在语用之后并入到整合模型中，处于中间位置；而语义因素处于模型的中间和最后阶段。这样，我们就可以将语言中三个平面上的因素纳入到整合框架中。三个平面之间的互动，可通过整合过程中并入相应维度的成分而实现，形成类似的结构（图3）。

总体来讲，整合模型向层创空间的投射有两种类别：一种是思维框架的投射，两个输入空间均有投射的可能，如果二者之间结构不一致，模型一般继承的是源域空间的结构；另一种是特征投射，也就是两个空间中结构节点上的成分以及与认知解读密切相关的特征。广义上，也可以将实体性成分看成特征，这样所有的非结构性成分都是特征，所谓的投射也就是结构和特征的投射。

然而，三个平面上的特征也有差异。语义维度的特征基本上和思维框架关系密切，大多处于框架的某个节点上；语用维度的特征和语境、认知关系密切，一般是追求特定环境中的表达效果；而句法维度的特征和语言形式关系密切，实际上就是句法结构上的特征。因此，语义特征进入整合空间后和框架联系紧密，直接融入到框架中，形成一个有机整体；后面两类进入整合空间后基本上游离于结构之外，作用于结构，因而不稳定，需要在整合过程中关联到另外一个与之相关的空间，从而获得特征饱和，使得整合空间成为一个稳定的空间。这几类特征之间的整合关系如图3所示。

可以看到，科学术语泛化整合模型和Fauconnier 与 Turner的模型并不一致，不是单纯的概念整合或者语义整合，而是融入了语境、认知和句法等因素的综合性整合，因而称为概念整合模型并不合适。另外，从与核心之间的紧密度来说，语义特征和句法特征并不一致，但由于句法和语义在实际整合中可能同时处理，也就是处于同一个层级中，因而二者之间用虚线间隔，以示关联。这样就将整合模型的层级性和三个平面特征之间关联起来，从思维机制上解释了不同类型空间分层进入模型的原因。

3 实例分析

前面分析了Fauconnier 与 Turner模型存在的一些理论问题，论证了整合模型的层级特征，并在此基础上阐述了科学术语泛化模型构建的大致思路。接下来，为了方便讨论，以“充电”的泛化为例，阐述整合过程。

3.1 “充电”的泛化整合过程

“充电”本是物理学术语，指补充蓄电设备电能的过程，后来语义泛化，可以指学习、工作等方面的补充。

例1.黄英考上了研究生，为自己充电，储备更多的新知识。（百度百科：充电）

例2.年轻人或者中年人应该给自己充电。（知乎：年轻人或者中年人应该怎么给自己充电？）

例3.要记得给身体充电。（百度知道：如何给自己的身体充电？）

例1指学习新知识，例2指补充工作技能，例3指补充身体能量。这三个例子和充电的本义之间虽然表达的意义领域不同，但都具有共同的语义框架，即补充某个领域中的空缺或者不足，认知上属于容器类的框架，反映人将物体从外面放进容器中，如“充水”“充牛奶”“充咖啡”等。尽管充电的过程看不见，但将外部的电荷充入蓄电设备也和这种放入的模式相似，因而在理解过程中借助于该模型获得解读。当我们知识存在不足时，也相当于一个容器中缺乏必需的物品，从而需要补充一些进来，这样通过模式识别和匹配，就激活了认知上的容器框架。之所以“充电”被选为“教育进修”的表达形式，是基于认知上的靠近原则。相比这些具体、可感的充入动作，“充电”的不可感性质和学习上的不可感性质更相似，共享更多的元素，因而在认知上的激活强度最高。

从语用看，“充电”被选择具备了两点：其一，符合极简原则，即用最简的形式表达复杂意义。教育进修的概念有这种语用上的需求，从而在认知上激活了该词，并入模型中，最终形成了例1的意义解读。其二，符合陌生化原则，即追求表达上的求新求异。科学术语语义泛化恰好可以通过超常组配达到这种语用效果。这也是词汇出现大量泛化现象的原因。这两点可以看成是引起“充电”泛化的语用动因和整合的原动力。

但是，这种语用需求只是一种认知倾向性，要实现这种倾向性就需要有句法的支持，也就是句法上要能够实现这种语用诉求。当某个术语能够表达某个待优化的概念意义时，该术语一定在句法上做好了准备，否则不可能实现。例如“门”，本义就是指房子的门；美国尼克松时代发生了一个著名的政治丑闻，被称为“水门事件（Watergate Affair）”，因为影响巨大，后来“门”就发展出专指“政治事件”的意义。再后来，随着该词的频繁引用，社会中一些引人注意的现象都可以叫作“门”了，如“投票门”“艳照门”“东航门”等[13]。之所以发生泛化，是由于随着频率的增加，“水门”逐渐在认知上抽象为一个“××+门”结构，“××”为变量，“门”为常量，表示“某种事件”。这样，该固定组配就可以有限容纳一些相关词语进入，其制约因素受语义影响，即符合“水门事件”中的重大政治事件的语义要求。再接下来，随着大量成分进入“××”位，对“门”形成压迫，致使其内部语义因素进一步脱落，造成其可以容纳更多的成分进入，从而使得语义泛化的程度加深。也就是说，“门”能够泛化是其和前面修饰位置的事件可以在频率的作用下相互作用的结果。

“充电”也是一样的，只是比“门”要复杂。

例4.我需要[给电动车]充电了。

例5.黄英[考上了研究生，为自己]充电，储备更多的新知识。

例6.[工作时间长了的人也该给自己]充电了。

例7.今天一天没吃东西，我[身體需要]充电了。

上例中，如果将方括号中的成分抽象化为“××”，就形成了“××+充电”的结构。前面的“××”本来专指蓄电设备，随着使用频率的增加，“××”进入条件放宽，可以容纳和“充电”认知框架相似的相关成分进入该位置；“充电”受到前面成分语义的压制，进而调整自身的语义，获得了表示“工作上的进修”“教育上的进修”和“身体上的补充能量”这样的意义。由具体的“给蓄电设备补充电能”到后面的抽象意义，“充电”在句法和频率的作用下，逐渐完成了意义的泛化。

因此，所有科学术语的泛化都是伴随着句法结构的抽象化而发生的，没有句法上抽象出来的槽位，就不可能形成成分的替换；而句法槽位在认知框架上一定兼容这个待优化的概念意义，使得其可以进入槽中，完成意义和形式之间的组配，发展出新的含义。这样看，句法上的因素是语义泛化的先决条件之一，而该条件又是因语用的触发并强化而逐渐形成的。交代了语用、句法和语义之间的互相制约关系后，我们就可以构建基于三个平面的科学术语泛化的整合模型了，如图4。

如果把图4抽象化，可得到图5。

图5中，端点a、b、c、f构成了语用上的运算；e、d、g构成了句法上的运算；g、f、CM构成了语义上的运算。可以看出，句法和语用都形成了块，之后再组合，最终得出整合结果。但是，语用块是泛化发生的最初动因，因而关联类属空间。可见，在我们的思维中，科学术语泛化的整合也和句法组配类似，是块状的分层结构。基于图4，该模型的整合机制表述如下：

（1）语用模块的构建。

① 话语意图的输入。模型首先接收到思维中的话语表达意图，即提高“教育进修”认知空间表达的语用效果。

② 形成类属空间。模型接收到信息之后，分析出该表达的思维框架，形成容器类填充类属空

间。然后，根据经验，确认“极简性”和“陌生化”语用空间可以实现该话语意图。

③ 语用空间的并入。类属空间并入“极简性”（输入空间1）和“陌生化”（输入空间3）语用空间，形成了语用整合模块。其目的是通过语用空间的引入实现输入空间2的话语意图。输入空间2为表达话语意图的主空间，也称为当前表达空间[6]，是模型需要实现语用增量的空间。这两个语用空间的引入，使得输入空间2打破了原有的平衡，变得不稳定，迫使模型进行调整。

④ 整合输入空间。类属空间为了能够继续保持对输入空间2的制约，将这三个输入空间中的重要信息整合到空间6中，形成了诸多的小概念包。这些概念包具有相关性，不具有相似性，是语用上有待实现的特征。这些特征使得空间6依然不稳定，从而迫使类属空间寻找合作的空间，完成特征的消解。

⑤ 引入新的空间。空间6的不稳定压迫类属空间，引入新的输入空间7。空间7需要满足空间6中的语用特征，也就是会消解掉空间6中需要实现的语用特征。新空间的引入通过两个步骤实现：首先，比对相似性，通过比对，模型找到了距离最近的思维空间是“充电”，因为“充电”介于抽象和具体之间，相比其他词语，与“教育进修”的具体和抽象二重性相一致；然后，语用特征的验证，主要是考察“充电”一词是否能够满足空间6中的极简性和陌生化的语用需求，如果满足则通过验证，将之引入模型中，成为输入空间7。

（2）句法模块的构建。前面并入的空间7属于句法模块，是类属空间将“充电”和前面的句法位置“××”整合在一起，形成的“××+充电”的结构。“××”位置可以容纳与“充电”框架相关的教育方面的信息，从而为“充电”语义泛化创造了句法环境。

（3）语义模块的整合。就是将前面的空间6和空间7进一步整合，形成空间8。空间7中的句法特征投射到空间8后，由空间6中与教育相关的语义特征填充，从而实现了特征饱和；空间6中语用上的极简性和陌生化特征投射到空间8后，由空间7中“充电”含有的特征填充，实现饱和；同时，模型继承了类属空间的框架，从而完成整合。这样，语义整合中的两个输入空间在空间8中互相成全，最终达到了语用、句法和语义三个维度特征的平衡。

可以看出，语用和句法空间属于特征引入，这些特征对整合模型起到了制约作用，这和语义特征不太一样；语义特征一般填充到框架中的节点上，和框架之间实现融合。整个模型的计算本质上是特征并入和融合的过程，以找到特征解并消除的方式结束。这类似于生成语法的特征核查，这些特征一旦找到了配对成分，就会被消除，也就是词义中并不显示这些特征。这也解释了词语语义中一般不含有句法和语用因素的原因。然而，消除不代表不存在，当条件具备时，这些特征会在使用过程中凸显，从而实现话语语用功能的增量。

当实现了模型整合之后，最终层创空间会输出结果给判断节点，判断节点根据话语意图的实现情况而做出判断。如“充电”是不是实现了语用功能的增效，如果实现了则输出最终结果；没通过则返回到类属空间，重新进行优化整合。如此反复，直到输出合格的结构。该环节是模拟认知的试错机制，使得模型更符合人脑思维的过程，而经典模型中没有这种回路，一旦整合出错，就没有修正的机会。这样，就将语用、句法和语义三个维度的因素在整合框架下实现了统一，通过一系列的思维运算，整合出一个新结构。

从图4看，我们平常说的科学术语泛化其实不准确。表面看确实是“充电”发展出新的意义，但认知上“继续教育”的目的域需要更适合的表达，然后通过认知计算，确认了“充电”是最靠近该思维空间的思维空间，于是将之吸引到类属空间之下，构成一个整合结构，形成用“充电”表达“继续教育”的层创结构，最终扩展了“充电”的语义。因此，科学术语泛化是被动的借入现象，本质上属于词语借用范畴。

3.2 语用特征激活的认知触发机制

在前面的讨论中，“充电”完成泛化之后，其语用特征获得了消解，但将之放到特定环境中，这些特征会被再次激活，参与动态话语意义的构建，提高话语表达效果。问题是，什么激活了这些特征。实际上，语用增效功能的激活主要是通過心理上的标记效应实现的，也就是说，话语上的标记起到了触发语用功能的作用。话语标记本质上是一种陌生化引导机制，当一个语言成分在人的认知上越陌生，其标记性越强，反之就弱。如果话语意图的表达形式是常规表达，则为无标记表达；如果不是，就会产生陌生化效应，使得该表达带有了一定的标记性。这种标记化形式并非语言使用的错误，而是表明该表达具有非常规的寓义，进而引导认知做一种非常规的推导，最终实现语用增效。这是术语泛化义得以激活并实现语用效果的认知触发机制。

例如，这里的“充电”和“教育进修”意义之间的匹配问题，本来常规的就是“一个人因感觉到知识不足，需要去某地进修”这样的表达。这种表达过于烦琐，理解也比较耗力，不符合语言的经济性原则，但这种表达最直观，做到形式和意义之间的最大一致性，是无标记表达。正因如此，认知上就会因趋简动机而造成不稳定，寻找更为简练的方式替代这种忠实的形式。通过认知模型匹配，发现“充电”的认知模式和这里表达的认知结构相似度较高，从而将之借用来表达当前的话语意思。这种表达符合极简性和陌生化的特征，但却违反了形式和意义之间忠实匹配的原则。这样，认知上就产生了话语标记，引导思维向着认知结构一致的方向理解，最终使得“充电”得到解码，实现了话语表达的语用增量。应该说，所有术语泛化语用功能的实现都是建立在话语标记基础上的。

4 结语

科学术语泛化并非出于自身需要，而是一种利他行为，即某个概念内容需要有一个最佳表达形式，而某个科学术语正好符合该需要，因而将之借入，形成了一种混合表达形式，即用科学术语表达该内容。因此科学术语泛化的过程是一种被动的思维整合过程。

经典的概念整合模型尽管是在线式的，但极少涉及语用和句法等方面的因素；在模型的构建上也是回溯性质的，存在多层次机制不明、类属空间作用模糊以及不能纠错等问题。通过重新定义该模型，将输入空间的范围扩大到语用和句法因素，并构建层级化整合机制，我们就可以模拟科学术语泛化的整合过程，并能够解释语用增量的来源和心理标记的触发机制。

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作者简介：李向华（1974—），男，博士，安徽合肥人，江西省认知科学与跨学科重点研究中心（九江学院）主任，研究员，硕士生导师。研究方向为语言学及应用语言学。主持国家社会科学基金项目、江西省社会科学规划项目、科技部项目等8项，科研成果获江西省第十八次社会科学成果奖三等奖。发表论文20余篇，出版专著2部，主编专业教材1部，参编教材1部。通信方式：1649873938@qq.com。