基于语料库工具Wmatrix的商务语篇隐喻分析.pdf
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1、语言与文化研究语言研究20基于语料库工具基于语料库工具 Wmatrix 的商务语篇隐喻分析的商务语篇隐喻分析李晓冉(陕西师范大学,西安,710061)【摘要】隐喻作为一种认知工具,广泛地存在于商务语篇中,用以解释复杂且抽象的商业现象。本研究以概念隐喻理论为理论框架,以具有语义域赋码功能的 Wmatrix5.0 为检索工具,并结合 MIPVU 隐喻识别方法,对 2021 年经济学人中357 篇商务专栏报道进行隐喻研究,分析商务经济话题中常见的概念隐喻现象。研究发现:商务语篇中最常用的五种隐喻分别为身体隐喻、战争隐喻、旅行隐喻、植物隐喻和建筑隐喻,它们又分别归属于结构隐喻、方位隐喻和本体隐喻。这表
2、明,商务语篇使用的多是常规隐喻,是在人们普遍认知范围内进行的隐喻映射,意在用习以为常的概念来解释高度抽象且复杂的商业现象。【关键词】隐喻;商务语篇;语料库;Wmatrix一、一、引言引言语言作为表达人类思维的一种手段,具有隐喻性。2500 年前,隐喻一直停留在语言层面,被学者当作一种修辞格研究;直到 20 世纪后半叶,Lakoff 和Johnson的我们赖以生存的隐喻一书出版,隐喻才跳出了语言的圈子,转向思想的层面(孙毅,2022)。近四十年来,隐喻研究的热度只增不减,其研究方法也逐渐从内省法转向实证研究(Charteris-Black,2004;Deignan,2005;Fischer,20
3、10;文旭、杨坤,2022;陈朗,2022;侯学昌等,2022),如语料库方法,倡导定性与定量相结合去分析隐喻现象。孙毅(2022)在梳理当代隐喻研究发展进程时还提出,隐喻用法的甄别和理解如同硬币的两面,隐喻的识别与提取是对其进行理解和阐释的前提和基础,决不能等闲视之。换言之,隐喻识别是隐喻研究的起点和基础(曹美灵、柳超健,2022)。经济报刊中的报道往往涉及到当下热点的话题,是社会大众了解世界经济和商业发展的主要渠道之一。而隐喻作为认知世界的思维方式,对我们理解和解读经济类报刊中抽象的表达有很大帮助(汤佳佳,2020)。由此,本研究从认知语言学的视角出发,以概念隐喻理论为理论框架,借助语料库
4、工具Wmatrix5.0 对经济学人中商务专栏报道进行研究,并结合MIPVU隐喻识别方法,探索商务报道背后的隐喻表达及其深层含义。二、二、研究问题与方法研究问题与方法本研究采用基于语料库的定量与定性相结合的方法,探究经济学人商务专栏中的隐喻现象。本研究的语料取自 2021 年经济学人官网刊登的 357 篇商务专栏期刊文章,自建了一个小型语料库,该语料库的形符总量为 307,720。本研究使用的语料库工具是英国Lancaster大学语料库研究中心Paul Rayson教授等人开发的基于网络的Wmatrix5.0,它和其他语料分析工具一样具备索引生成、搭配、词表生成、主题词表生成功能(孙亚,201
5、2)。其中,就隐喻研究而言,该语料库软件最突出的功能是其内嵌的USAS可以自动对语料进行语义域赋码(Rayson,2008),从而以语义域为基础进行索引分析。Wmatrix5.0 有 21 个主题语义域,每个主题语义域下还有次语义域,此处不一一列举。可见,使用 Wmatrix5.0 来确定语料库中的主题语义域,更加贴合概念隐喻的本质,即认知域的映射关系,且在很大程度上可以避免研究者主观地、直觉式搜索“源域词汇”或“靶域词汇”从而造成的遗漏(Koller et al.,2008;孙亚,2012;孙毅,2013)。此外,Wmatrix5.0 能够对比观察语料库和参照语料库中语义赋码的使用频率,并自
6、动生成关键词及主题语义域(柳超健,王军,2017)。通过对BNC Sampler赋码的对数似然比统计分析(临界值 6.63,p0.01),Wmatrix5.0 的语义域赋码准确率为 91%92(Rayson et al.,2004)。本研究的隐喻识别方法为Steen et al.(2010)提出的 MIPVU,这是目前比较成熟且科学的语言隐喻识别方法(曹美灵、柳超健,2022;陈朗,2022)。其主要步骤如下:1.确定词语的基本意义及语境意义;2.确定该词语的基本意义及语境意义是否存在差别;3.考察该词语的基本意义和语境意义的指称对象之语言与文化研究语言研究21间是否存在相似性关系。如果是,这
7、个词语为“隐喻”。三、基于三、基于Wmatrix的商务语篇隐喻甄别的商务语篇隐喻甄别(一)上传语料与确定参照语料库(一)上传语料与确定参照语料库本研究语料源自 2021 年经济学人商务专栏新闻报道,是形符总量为 307,720 的自建语料库。将研究语料的纯文本格式文件上传到Wmatrix5.0 后,自动生成词频词表、词性频率列表和语义域频率列表。因本研究语料是书面新闻报道,所以将BNC Sampler Written作为参照语料库,其形符总量为 968,267 词。(二)获取主题语义域(二)获取主题语义域将对数似然比临界值设置为 6.63,对比观察语料库和参照语料库,自动生成了 280 个主题
8、语义域,其中前十个主题语义域分别为:I2.1(Business:Generally)、I2.2(Business:Selling)、I1.1(Money andpay)、Y2(Information Technology and computing)、Y1(Science and technology in general)、A13(Degree)、I4(Industry)、I1.3(Money Cost and price)、N3.2+(Size:Big)、N3.2+(Size:Big)。对产生的主题语义域按Steen et al.(2010)提出的MIPVU进行隐喻识别,排除了明显与隐喻无
9、关的语义域,如A13(Degree)。主题语义域I2(Business)在内容与使用频率方面具有突显性与典型性,且符合本研究所用语料的主题,因此位于主题语义域首位的“商业”即对应隐喻研究中的目标域。需要指出的是,此处“目标域为商业”,泛指所有与商业相关的、且高频率出现的概念隐喻中的目标域,如公司、经济、价格、市场等。(三)识别隐喻承载词(三)识别隐喻承载词本文基于Steen et al.(2010)提出的 MIPVU隐喻识别方法,来确定承载隐喻意义的词汇,即隐喻承载词。以主题语义域I2.1 商业:一般(Business:Generally)为例,通过在Wmatrix5.0 中进行检索,获得形符
10、数 4,224,类符数 123。借助MIPVU隐喻识别方法识别类符索引行中的隐喻承载词,主要步骤如下:1.借助牛津英语词典确定每一个关键词的基本意义后,仔细阅读文本,确定这些关键词的语境意义;2.判断这些词语的基本意义及语境意义是否存在差别;3.考察这些词语的基本意义和语境意义的指称对象之间是否存在相似性关系。如果是,这个词语为“隐喻承载词”。例如,以主题语义域I2.1 商业:一般(Business:Generally)检索出来的firms一词为例,通过在该词出现的索引行中通读原文句子,发现在“firmswhose growth prospects”中,growth的基本意义和语境意义的指称对
11、象之间是否存在相似性关系,因此该词被确定隐喻承载词。(四)确定源域(四)确定源域通过确定隐喻承载词隶属的语义域,即概念隐喻中的源域,从而构建隐喻模式中源域与目标域之间的映射关系。例如,growth的语义域赋码为L3(Plants),这说明植物语义域向商业语义域发生了映射。(五)确定概念隐喻(五)确定概念隐喻通过上述检索与识别的方法,本研究归类了这些隐喻承载词和源域,如表 1 所示。表 1源域、部分隐喻承载词及频次分布情况源域部分隐喻承载词/频次身体(Body)recover(68),pressure(53),health(24),headache(15),backbone(12)战争(War)
12、weapon(59),win(56),withdraw(44),tension(42),fight(35),occupy(31),ravage(24),struggle(21),target(14)旅程(Journey)move(57),rise(44),up(42),down(34),fell(29),plunged(17),behind(12),path(7)植物(Plant)growth(45),grow(36),branch(23),strong(12)建筑(Building)structure(33),foundation(27),build(22),floor(13),piles(
13、6)四、基于四、基于Wmatrix的商务语篇隐喻分析与讨论的商务语篇隐喻分析与讨论经过归纳与分析,本研究得出 2021 年经济学人商务语篇中的前五类概念隐喻,分别为身体隐喻、战争隐喻、旅行隐喻、植物隐喻和建筑隐喻。它们又分别是结构隐喻、方位隐喻和本体隐喻的延伸和拓展。(一)本体隐喻(一)本体隐喻本体隐喻,就是把抽象和模糊的思想、感情、心理、活动、事件、状态等无形的概念,看作是具体的、有形的实体,即把抽象具体化,无边界的事物化成有边界(Lakoff&Johnson,1980)。在本研究中,比较语言与文化研究语言研究22显著的本体隐喻是身体隐喻和植物隐喻。1.身体隐喻身体隐喻在本体隐喻中,拟人化是
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