俄罗斯认知语义学的特色研究方法

【摘要】概念分类分析和认知矩阵分析作为语言学术语最先由博尔德列夫（2007）提出，他认为概念分类分析和认知矩阵分析是基于词汇的认知语义的概念研究，实质上是语言概念研究的延伸与拓展，并且这两种研究方法可操作性强，是目前俄罗斯认知语义学的前沿研究方法，可适用于语言的认知语义研究和概念研究，对俄语词汇的认知语义及概念研究具有重要的参考意义，且具有重要的研究价值。

【关键词】俄罗斯认知语义学；概念分类分析；认知矩阵分析

【中图分类号】H030 " " "【文献标识码】A 【文章编号】2097-2261（2025）01-0093-04

【DOI】10.20133/j.cnki.CN42-1932/G1.2025.01.023

一、引言

俄罗斯认知语义学是在认知科学和语言学快速发展的背景下形成的，旨在揭示语言与认知之间的复杂关系，探索人如何通过认知过程进行理解和使用语言。词汇语义是俄罗斯认知语义学的主要研究对象，通过词汇语义的认知研究，进一步揭示语言中的概念是俄罗斯认知语义学的经典课题。其中，概念分类分析作为俄罗斯认知语义学的特色研究方法之一，是根据语义概念差异对特定词汇的分类研究。认知矩阵分析在于揭露不同的认知语境形成认知矩阵，并以此形式获得语言单位更深的理解，从本质上也是基于认知语义的一种分析方法。这两种研究方法都是以词汇的认知语义为基础进行的概念分析。

二、概念分类分析

（一）概念分类分析的核心思想与分类原则

概念分类分析作为术语最先由博尔德列夫提出，旨在进行概括性的系统认知分析，可作为认知语义学的一种研究方法[1]。概念分类分析侧重于主题词汇的概念分类分析，尝试探索语言单位内容层面的概念及其所属主题词汇系统和子系统的概念层次，从而分析语言单位概念的表达形式。

博尔德列夫认为概念分类分析的核心思想源于分类学，他首先肯定了“语言的系统观”，其次认为语言系统是一种具有结构性、层级性、体系性、可分类的系统[2]。由此他认为采用分类学思想可将语言单位进行某种角度的分类，这种分类原则主要表现为：等级性、层次性、概括性，即在一定概括的基础上，通过从最低等级到最高等级的次序，探索概念层次结构。概念分类分析的理论基础是语言单位所承载的概念及其概念层次结构和知识结构，语言单位的语义是概念层次结构的主要表征形式，一定程度上决定了语言分类、词汇分类和语义分类等分类方法。因此，研究者对语言系统进行分类时，应当优先考虑概念层次原则。这既是研究对象进行系统性概念层次结构研究的基础，也是概念分类分析方法提出的目的。

以概念层次原则为基础，对单个系统进行概念分类分析时，应当综合考虑以下步骤：（1）区分某一主题领域的基础、上级、下级概念；（2）识别与概括每个级别概念的主要特征；（3）逐级分布代表性概念的语言表征形式；（4）语言单位的词汇子系统的分类建模，即代表性的概念域（又称概念分类建模）；（5）从功能层面验证该主题的概念域。基于此，研究者可对表示智能活动动词或指称交通工具的名词进行概念分类分析，并根据其概念及其概念层次结构进行建模。以交通工具的概念分类建模为例，基础层级：汽车、飞机、火车等；上级：运输；下级：公共汽车、卡车、客机、直升机、动车、高铁等。运用概念分类分析方法对语言单位进行概念层次结构的分析，一方面有助于研究者识别该语言单位所处概念结构中的位置及其功能与系统差异；另一方面有助于研究者确定语言单位在语言意识结构中作用，并分析出基础性、概括性以及代表性语言单位和语言现象的不同概念化程度，从而进一步根据其概念特征探求其变量元素与不变量元素。与此同时，概念分类与人的感知有着密切联系，这其中包括人对客观世界的理解、解释与隐喻等。

区分语言单位不同层级的概念须首先明确语言单位或语言现象的各个分类级别，而这种概念等级都体现在语言单位的语义中。基本的分类方法主要有两种，即词汇分类法和自然分类法。两者存在本质差异，词汇分类法遵循以下基本原则：（1）词汇分类为单向且遵循逻辑原则；（2）词汇分类过程一般为：从最高级（上级）到最低级（下级），反之亦然，即从一般到特殊的原则。而自然分类法以中间层级为起点，即基础层级为其原型层级。自然分类法允许同时存在两种不同的分类过程方向：向上泛化，即从基础到最高级（上级）；或向下具体化，即从基础到最低级（下级）。但无论采用何种分类方法，每个层级的特征都具有相对稳定性，因此对语言单位进行概念分类分析时，可选择原型理论作为理论基础。

（二）概念分类分析的基础理论——原型范畴理论

以原型理论为基础的分类主要有垂直和水平两个维度，而自然分类法的起点是中间，可侧重于从心理角度进行区分。从心理学角度看，人对物体的感知和分类是完型的和整体的。由于整体在人的感知中占据主导地位，因而人在感知客观事物时优先对其进行概念化，而并非先分析事物的主要特征及其组成部分。基础层级概念的最大特征是具有原型效应，并可以根据其原型程度对各个元素进行分类和分层。处于基础层级的事件由基础层级的动词表征，通过词典释义中该事件基础层级动词的下级动词语义描写呈现的事件。与此同时，基础层级的动词可以帮助完成整体事件的描写，并可作为其释义域和参照点，进而实现该事件语义特征的具体化，即程度、方法、方向等。这种语义特征决定了其下级动词语义中概念化和分类方式。

在下级层级语言单位的概念分类可以从特征和功能当面进行区分：例如“桌子”（具有一定形状，且由某些零件组成）、“扶手椅床”（具有组成部分的特殊形状，执行特定功能）、“学术书籍”（内容特征）、“拉布拉多犬”（该品种犬的标志，习惯特征）等。在上级层级通常以逻辑概念和类别形式来概括研究对象的永久性特征，如自然客体、人工制品、动物、运动、感觉等。一般将研究对象进行上级和下级分类需要具备特殊的背景知识。

概念分类分析方法对于客观事物名词的概念分类相对比较简单。一般情况下，人对客观事物的感知是由整体事物本身的特征所主导的，与之相关的概念分类并不复杂，如功能—吸尘器、形状—西瓜、颜色—花等。但概念分类分析的三个层级（基础层级、上级、下级）不适用于动词，因为动词以不同的方式描写和记录周围客观世界的事件，而这个过程中占据主导地位的是事件的空间特征。

语言对事件的概念化与其命题密切相关，即事件是以命题的形式进行结构化，该命题按照人“看见”的方式表达事件的梗概。所有事件的命题结构必包含有恒定的强制性元素，即主体、客体、受体、工具、方式、地点、时间等，以及主体、客体和行为的主要特征等。这些元素具有相对动态性，有些元素在特定的动词语义中凸显，所表征的概念可归为基础层级，但对于其他动词却变为下级概念。因此，动词的概念分类分析的主要目标之一是确定其所属概念层次结构中的恒定元素，进而确定相应的基础层级概念。

一般地，上级是根据基础层级的共性特征而概括得出，再对所划分的类别进行称名，如颜色、形状、特征、定向运动、因果关系等。上级的类别名称用于所指区域，并且可以总领所指分类范畴，如对象、人工制品、运动等。这类指称名词通常由广义或抽象语义的词充当。

语义是对语言单位进行概念分类的基础，通常广义或抽象语义的词归属于上级，具体语义的词属于基础层级或下级。动词与基础层级的相关性具备两个关键点：（1）动词的词典释义是由底层语义赋予的，如“走—运动，用腿脚迈步”“爬—走得很慢”，显然“运动/移动”属于上级、“走”属于基础层级、“爬”属于下级，因为“运动/移动”“走”和“爬”三者之间的语义关系是包含与被包含关系，且都含有“运动、移动”语义要素，“爬”可以用“走”进行再阐释，是“走”的一种行为变体形式，是其具体语义的表现形式，因此“爬”归属于下级。（2）动词本身的语义可以完成事件的描述，而无需通过格式塔（完形语义）等其他认知形式进行阐释说明。动词本身的词典释义没有格式塔形式标记，这证明了它与基础层级之间的相关性。动词的概念分类分析是由动词语义决定的。总体上，动词的概念分类可以分为上层、基础层级和下级；一般上层由广义或抽象语义的词称名所属的概念域，是通过其基础层级和下级共性特征而归纳得出；基础层级则需要通过一些参照元素进行判别，如格式塔标记、形态简单、修辞中性、语境独立、词源精度、搭配广度、使用频率等；下级的可参照元素有：主体、客体、方法、媒介、方式、强度和动机等，详见表1。

表1中所列举的原则应与基础层级的特征一致，这源于莱考夫的分类观，即从感知、功能、交际与知识组织等角度划分[3]。同时根据原型范畴观，基础层级的概念分类应选取一个或者多个特征进行称名，并非必须囊括所有特征元素，需要根据具体情况而选定。对具体概念域及相应的语言模型进行概念分类分析，也需要考虑到语言单位的语篇分析。从词的功能角度，词的语义受文本中的具体语境影响，因此话语分析也是概念分类分析的一个需要考虑的方面。概念分类分析为词汇系统及其子系统的内部结构、概念与概念层次结构、内容等方面的研究提供了崭新的视角。

三、认知矩阵分析

（一）认知矩阵分析的方法

认知矩阵分析也是由博尔德列夫提出，该方法目的为揭露和结合不同的认知语境形成认知矩阵，并以此形式获得语言单位更深的理解。认知矩阵分析的独特之处在于其研究并不聚焦于具有定型性①和层级性的多维知识。认知矩阵分析的主要任务之一是识别和描写由特定语言单位表征的多元知识，识别与理解特定语言结构相关的多元知识结构，同时认知矩阵模式也可用于描写语言单位的概念结构。

认知矩阵分析方法的具体操作方法：（1）通过概念分析确定综合概念与单一知识的相互关系；（2）构建一个综合概念的认知矩阵，如同人在言语思维活动过程中操作的知识单元（认知矩阵建模）；（3）如同描写认知语境或概念域系统，描写认知矩阵的组成部分，即语言单位的形式与意义以及这些语境的语言实现手段；（4）通过概念分析揭露研究对象的主要特征，并在特定的认知语境框架内解释；（5）根据主要特征研究认知语境与研究对象之间的相互关系；（6）描写语言意义形成的认知机制；（7）从功能角度分析形成不同语言意义的语言机制和具体方式。矩阵的多维知识不能是特定的定型性的知识，而应是认知语境中丰富多样的语言单位。这些知识不能再简化为一般模式或归类，只能以单个矩阵的单元形式呈现，这些单元形成特定的概念域。同时，每个意义都有与之相对应的概念域，并形成格式塔。反之，这些单元也可以成为多组的矩阵，如自然、社会、心灵、技术都可以归属于科学关系。多维知识的内部结构和表示方式存在不同，这使得认知矩阵结构具有特殊性，并决定了使用认知矩阵分析的特殊性。

（二）认知矩阵的类型

认知矩阵有两种类型：普遍和特殊认知矩阵。普遍认知矩阵通常由文化、科学、经济等词表示，这些词本身就包含了多元知识。此外，矩阵格式可以“继承”认知矩阵的组成部分的形式，此处认知矩阵的组成部分是概念域的形式，这部分结构也可以是普遍认知矩阵。特殊认知矩阵是形成专有名词、科学、方言、文化标记、先例以及其他具有特殊含义单位的基础。在不同认知背景下，这些单位可以进行模糊理解，但若要更精确地理解这些具有特殊含义的单位，需要综合语言、科学、方言、文化、经济、法律以及其他领域的专业知识。因此，运用普遍认知矩阵分析仅限于构成矩阵内部结构的概念域，这些概念域是人在言语活动中进行信息储存、处理和传输的形式，也是人对客观世界概念化和范畴化过程中的多元知识单位。普遍认知矩阵分析旨在确定核心的概念特征及其认知语境的理解范围，这些核心概念特征与相关认知语境之间的关系，以及实现它们之间关系的语言手段。

普遍认知矩阵分析是特殊认知矩阵分析的必要阶段。以“地名”的认知矩阵分析为例，第一阶段：地名的意义内涵需要借助历史、宗教、领土、方言等概念域才得以充分体现。因此，地名的所指变为核心要素，如自然位置、历史、功能等特征。第二阶段：在地名的认知矩阵中，代表地理对象的“地点”概念是核心。地名概念分析结果表明，地名概念的主要参数有：空间、容器、对象、部分、质量、边界、事件、地标、居民、所有者、使用、指定。这样的参数清单并非完全固定统一，而是需要根据具体研究对象归纳[4]。因为地点可以概念化成为：空间、容器、地标、对象、部分及其特征，如地点的概念要素有质量、边界、居民、所有者、使用和指定，且它们都与事件有密切的关联。因此，普遍和特殊认知矩阵是由相互关联的概念域组成的多维系统，分别传递了各个概念域所表征的多元知识，及具体文化或语言现象的解释。

（三）认知矩阵分析的应用

认知矩阵分析可以用于不同类型文本中的先例现象研究，如经济领域文本中的先例现象。普通经济学认知矩阵结构至少包括科学经济学和现实经济学两个部分，这两个部分都可以作为切入口进入普通经济学认知矩阵，某些经济学现象可以被视为先例。科学经济学认知矩阵的内部结构具有整合性，如该矩阵包含以下概念域：理论研究、经济理论（经济理论本身、经济学派、经济时代）、经济规律、实证研究（数学计算、统计处理）、经济学术语系统、一般经济事实、历史性质的经济事实等。现实经济认知矩阵包括以下概念域：生产和贸易活动、金融活动、非生产领域、经济形势、国内和国际经济关系与联系等。这些与经济学相关的概念域数量及其组成部分并非固定不变，而可以根据专业知识扩充。

认知矩阵分析可用于模块化词汇范畴研究，这些词汇范畴可根据说话者对概念内容的不同理解来传达语言单位的意义，即转向不同的概念域。模块化范畴根据语言的逻辑性质，一方面使其更接近组织内部结构，另一方面使其突出语言表达中的原型及其原型表征方式。这是因为词汇范畴与解释其内容的自然对象范畴有着千丝万缕的联系。由于模块化范畴内部组织结构形式不同，因此需要运用不同方法和手段对其所属知识领域进行认知矩阵分析，如范畴矩阵分析，范畴矩阵分析可以研究词汇范畴结构，成为其解释潜力和模块化意义形成的基础。当一个主题概念与另一个概念主题领域相关时，这些差异性特征就具有可解释性，换言之，词汇范畴结构和内容本身决定了概念域，这些概念域是对一个词进行模块化理解的认知矩阵，即作为其定义的认知域。

认知矩阵分析也可用于模拟方言、文体、民族、文化等特定语言中其他范畴和概念结构的知识单位。认知矩阵作为一种特殊知识形式，可以反映相应模态的概念和概念域及其相互关系，如方言概念矩阵可以由以下概念域组成：方言、领土、文化、自己的—他人的、评价、语言表征等[5]。

认知矩阵分析也可用于表征文化知识和反映文化个性与文化定型，此时认知矩阵充当了语言知识与反映民族集体非语言知识之间的纽带。通过构建特定文化概念的认知矩阵，分析非语言知识和语言表征之间的关系可揭露出文化定型。

四、结束语

综上所述，概念分类分析和认知矩阵分析本质上都是基于认知语义对特定的语言对象进行分析的研究方法。概念分类分析和认知矩阵分析都不是聚焦于某个词进行概念分析，而是从聚合层面对词汇语义进行的概念研究，并且这种概念研究以俄语词汇的认知语义为前提，通过分析词汇的概念化形式，从而获得词汇的概念，并对概念进行分类。认知矩阵分析同样是从语言的聚合层面分析词汇的概念域。这两种方法具有较强的可操作性，对于俄语词汇的认知语义研究、概念研究具有较高的价值。

注释：

①此处的“定型”指知识的固有理解形式、词的固定语义以及人对知识或词的刻板式的认知。

参考文献：

[1]Boldyrev N N. Problems of linguistic knowledge research[C]//Conceptual analysis of language：Modern research directions.M-Kaluga：Publishing House Eidos，2007，p.95-108.

[2]Boldyrev N N. Language and the system of knowledge：A cognitive theory of language[M].Moscow：LRC Publishing House，2018.

[3]Lakoff G. What Categories Reveal About the Mind：What Categories Reveal About the Mind[M].University Of Chicago Press，1990：47.

[4]Alpatov V V. Conceptual foundations of the formation of English Christian toponyms[D].Tambov State University，2007.

[5]Panasenko L A. Modeling the interpretive potential of lexical categories：Monograph[M].Tambov：Publishing House of TSU，2014.

作者简介：

孙倩倩（1991.11-），女，汉族，河南濮阳人，国防科技大学外国语学院博士研究生。