趙懌怡，劉海濤

(1. 廈門大學 人文學院，福建 廈門 361005；2. 浙江大學 外國語言文化與交流學院，浙江 杭州 310058)

1 引言

語言是一種復雜動態(tài)系統(tǒng)[1-5]。它在各個層級表現(xiàn)出高度的復雜網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)(語音、詞匯、句法、語義)[6-7]。此類結(jié)構(gòu)的形成與演化是數(shù)百萬使用者長期使用的結(jié)果，使用者適應并改變語言使它滿足當下交流的需要[8]。語言本身和語言所反映的人類認知結(jié)構(gòu)體現(xiàn)了人類大腦網(wǎng)絡的特征，即網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)[9]。所有這些網(wǎng)絡自身的約束限制以及彼此相互影響產(chǎn)生的動態(tài)過程使得語言成為我們今天看到的樣子。

一種可靠的語言網(wǎng)絡構(gòu)造方法是語言網(wǎng)絡研究的第一步。在某個層面上，網(wǎng)絡假設可以被簡單地看作是一種展示語言數(shù)據(jù)的標記方法。網(wǎng)絡是節(jié)點、邊的集合，構(gòu)建一個網(wǎng)絡首先要確定這兩個要素[10]。迄今可見諸多對語言網(wǎng)絡的構(gòu)造，集中在以字、詞為單位的語言同現(xiàn)網(wǎng)絡[11-12]、句法網(wǎng)絡[3,13]、語義網(wǎng)絡[4，14-16]的不同層面，這些網(wǎng)絡的構(gòu)建大都受語言資源的形式所限表現(xiàn)出些許差異，但已能基本窺見語言網(wǎng)絡類似于其他自然和社會網(wǎng)絡的統(tǒng)計規(guī)律(小世界、無標度)。但是如何更好地結(jié)合語言特點和語言學的研究成果，采用更可靠的方法對語言單位各層面分析，是語言網(wǎng)絡研究者需要深入思考的問題。本文收集的幾類以詞為單位的語言網(wǎng)絡構(gòu)造方法,基于同一文本構(gòu)建不同類型的語言網(wǎng)絡，并試圖從網(wǎng)絡全局參數(shù)和網(wǎng)絡局部節(jié)點特征兩個角度來闡釋不同層級語言網(wǎng)絡的差異。

2 同現(xiàn)網(wǎng)絡

語言同現(xiàn)網(wǎng)是語言工程領(lǐng)域研究者較為熟悉的網(wǎng)絡構(gòu)造方法。這種方法基于分詞操作，不需要對語言單位(詞)進行深入的結(jié)構(gòu)分析。研究者通常先建立模型，通過模型確定詞關(guān)系矩陣繼而建立網(wǎng)絡。

同現(xiàn)網(wǎng)構(gòu)造方法之一是n階Markov同現(xiàn)。如果在一個句子中，兩個詞之間在n階Markov 鏈的條件下存在同現(xiàn)關(guān)系， 則認為網(wǎng)絡中相應的兩個節(jié)

點之間存在一個連接。對語料庫中的所有句子進行上述處理，便可構(gòu)造出詞同現(xiàn)網(wǎng)絡。語言工程的實踐表明，n 階Markov 鏈中的n取2 比較合適，因為句子中兩個詞的鄰接同現(xiàn)是最常見的。雖然也存在一些間隔大于1的相關(guān)詞對，但如果在模型中考慮此種遠距離關(guān)聯(lián)，則會引入大量的無關(guān)詞對，降低詞同現(xiàn)網(wǎng)絡對真實情況反映的準確性。采取這個策略，一方面可較充分地反映詞與詞之間的上下文制約關(guān)系，另一方面，又可使模型的復雜性得到較好的控制。

按照上述方法，我們使用兩個句子的文本“人體是由數(shù)以億計的微小而有生命的細胞構(gòu)成的 這些細胞構(gòu)成各個不同的組織 器官 保證了人體的正常工作 ”構(gòu)建2階馬爾科夫鏈同現(xiàn)網(wǎng)絡。在該同現(xiàn)網(wǎng)中節(jié)點為詞，按照次序建立前后連接(箭頭表示詞連接方向)，網(wǎng)絡中標點符號被刪除，保留句子的根節(jié)點標記ROOT*ROOT為非詞標記，不應存在于詞節(jié)點的網(wǎng)絡中，但考慮到其標記句子根節(jié)點的作用，且復雜網(wǎng)絡不因單個節(jié)點的結(jié)構(gòu)功能產(chǎn)生巨大的變化，故保留。，形成23個節(jié)點的網(wǎng)絡如圖1所示。

圖1 23N有向同現(xiàn)網(wǎng)(左)和加權(quán)(頻次)同現(xiàn)網(wǎng)(右)

通過PAJEK*PAJEK社會網(wǎng)絡分析工具?！耙瞥噙?Net-Transform-Remove-Multiple lines)”操作，節(jié)點間在文本中對應連接的頻次可以在邊值中顯現(xiàn)，文本中“細胞—構(gòu)成”兩詞在上下文中出現(xiàn)，在網(wǎng)絡中連接著兩個節(jié)點的邊值為2。這樣其實是構(gòu)建了一個基于上下文同現(xiàn)的加權(quán)同現(xiàn)網(wǎng)絡。

n階馬爾科夫鏈構(gòu)建同現(xiàn)網(wǎng)絡是語言網(wǎng)絡研究經(jīng)常采用的方式，因為它的理論模型相對成熟，操作相對便捷。下面介紹的“詞相似性同現(xiàn)網(wǎng)”的基本構(gòu)造思想也是上下文同現(xiàn)，但采用了相對復雜的模型。

詞相似性同現(xiàn)模型是G?rnerup和Karlgren[17]從認識語言普遍性和特殊性(它們影響分布模型行為)考慮，建立的詞相似性決定的網(wǎng)絡模型。在這個模型中，節(jié)點是詞，詞如果在相似上下文中同現(xiàn)則被連接。詞相似性模型假定每個詞都出現(xiàn)在一定的上下文概率分布之中，Pi={Pr[wp,wi,ws|wi]},wp,ws∈W。在操作中，估計Pi通過測量wi的上下文同現(xiàn)，再標準化這個數(shù)值。如果兩個詞有相似的上下文則有相似的功能。量化兩個詞的區(qū)別，定義dij(0≤dij≤2), 通過變化相應的上下文分布來調(diào)整變化距離。詞的集合和它們的相似性很容易表示為一個有權(quán)重的無向網(wǎng)絡。節(jié)點為詞，通過上下文相似度來連接。連接強度依賴于詞相似度。邊權(quán)通過wij=2-dij測量。研究者測量了11種語言中3 000常用詞排名前19位的詞，用它們構(gòu)建詞網(wǎng)。所有的

詞網(wǎng)有明顯的社團結(jié)構(gòu)，節(jié)點有組織，組織內(nèi)部有高密度的邊連接。社團結(jié)構(gòu)的強度可以由下測量： 由網(wǎng)絡中給定的邊權(quán)片段組成，這些邊權(quán)來自于網(wǎng)絡，網(wǎng)絡中邊連接相同的社團。對11種語言的詞相似性測量發(fā)現(xiàn)每種語言的詞相似網(wǎng)絡都是模塊化的，不同語言的模塊化程度不同，芬蘭語相比其他語言詞間連接較弱，希臘語模塊化程度明顯。

不難看出無論是n階馬爾科夫鏈還是詞相似性模型的同現(xiàn)，都是通過構(gòu)造詞出現(xiàn)的上下文環(huán)境來判斷詞的功能分布。但是有限元數(shù)的上下文同現(xiàn)難以準確反映前后成分間的規(guī)律。Liu[3]認為，語言同現(xiàn)網(wǎng)絡的構(gòu)造有其信息論的價值，但從語言學角度來分析缺乏可靠性。因為在語法上相關(guān)的成分在語序上并不一定相鄰，反之，語序上相鄰的成分并不一定存在語法相關(guān)性。舉一個簡單的例子“an interesting book”，如果在鄰接的不定冠詞“an”和形容詞“interesting”間產(chǎn)生同現(xiàn)的連接關(guān)系可能很難找到句法理論的支持，這說明上下文同現(xiàn)的分析可能存在單靠詞分布判斷詞功能的缺陷。這要求我們充分考慮句法理論在語言結(jié)構(gòu)分析中的必要性。句法理論是人類(語言學家)長期的、經(jīng)驗的關(guān)于語言規(guī)律的總結(jié)，甚至有生物語言學的研究者主張句法是人類語言進化的結(jié)果[18]。在語言分析的時候充分考慮語言理論的研究成果是必要的，而我們目前要做的是用數(shù)學的方法和客觀的數(shù)據(jù)去驗證這些規(guī)律的可靠性、充分性，并通過新的大規(guī)模的數(shù)據(jù)和方法繼續(xù)探索語言的規(guī)律。因此我們在構(gòu)造語言網(wǎng)絡時，有必要進入到基于句法的語言分析層面。

3 句法網(wǎng)絡

句法網(wǎng)絡指基于語言學(句法)理論的網(wǎng)絡。劉海濤[16]建議構(gòu)建基于語言學理論的網(wǎng)絡，雖然從信息論角度同現(xiàn)網(wǎng)絡有其價值，但是構(gòu)建句法網(wǎng)絡對于分析人類語言特征更為有益。而相比于其他句法理論，依存語法是一種“網(wǎng)絡友好”的語言學理論[3，13，20-21]。

就句法分析而言，短語結(jié)構(gòu)和依存關(guān)系是兩種主要的分析手段。短語結(jié)構(gòu)注重的是研究組成句子各成分之間部分與整體的關(guān)系，而依存分析關(guān)注的是構(gòu)成句子各個成分之間的關(guān)系。雖然就什么是依存分析和依存語法[4，10，19，22-23]，學者們?nèi)杂胁煌目捶?，但一般認為構(gòu)成依存分析基礎(chǔ)的是依存關(guān)系。

依存關(guān)系具有這樣一些主要屬性：

1. 語言單位間的二元關(guān)系。這種關(guān)系在兩個詞間形成，也可以抽象為兩個詞類的間的關(guān)系；

2. 依存關(guān)系是一種有向關(guān)系或非對稱關(guān)系，兩個詞(類)中有一個為支配詞(類)。圖中箭頭表示這種有向性。

3. 依存關(guān)系是有標記的，即人們應該區(qū)分一種語言里的各種不同的依存關(guān)系，并且將它們顯式標識出來。

依存句法理論的這些屬性決定了它是一種網(wǎng)絡友好的理論。依存句法中的詞對應網(wǎng)絡中的節(jié)點屬性，關(guān)系對應邊，關(guān)系類型對應邊屬性，這樣我們就可把依存分析轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡。

對文本進行依存句法分析就是建立以詞為單位的詞間關(guān)系。對句子“人體是由數(shù)以億計的微小而有生命的細胞構(gòu)成的 這些細胞構(gòu)成各個不同的組織 器官 保證了人體的正常工作”進行依存分析得到圖2。

圖2 線性文本間的依存句法分析

通過詞間依存句法建立關(guān)系的線性文本可以容易地轉(zhuǎn)化為相應語句的句法網(wǎng)絡(圖3)。這樣做的優(yōu)勢在于： 一方面，在這樣的句法網(wǎng)絡中，對文本的分析跨越了以往句法理論受限于句內(nèi)障礙。另一方面，基于人腦神經(jīng)網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)的事實，如果假設文本中保持了人類的絕大多數(shù)知識，文本信息也應該存儲在人腦的網(wǎng)狀的結(jié)構(gòu)中，那么，網(wǎng)絡分析的方法實現(xiàn)了線性文本到人類語言存儲環(huán)境(大腦)的模擬。當然，文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)并不等于人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，但是我們有理由相信文本的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)和人腦中知識表征、儲存、學習的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)存在一定的聯(lián)系。

為了比較同現(xiàn)網(wǎng)絡和句法網(wǎng)絡的差異，我們利用2階馬爾科夫鏈模型和依存句法理論分析構(gòu)造例句的同現(xiàn)網(wǎng)(圖4)和句法網(wǎng)(圖3)，并對兩個網(wǎng)絡的基本參數(shù)進行比較，見表1。

圖3 23個節(jié)點的依存句法網(wǎng)絡圖4 23個節(jié)點有向詞同現(xiàn)網(wǎng)

表1 23節(jié)點同現(xiàn)網(wǎng)、句法網(wǎng)主要參數(shù)比較

注：N-節(jié)點數(shù)；E-邊數(shù)；D-直徑；kin/kout t-節(jié)點入度、出度；density-密度；CC1-只有1個鄰居節(jié)點的聚集度；centralization-網(wǎng)絡中心度

在23個節(jié)點的有向網(wǎng)絡中，可觀察到兩個網(wǎng)絡的平均路徑長度、密度、節(jié)點度相當，而句法網(wǎng)路的直徑5顯著小于同現(xiàn)網(wǎng)絡直徑12。雖然同現(xiàn)網(wǎng)和句法網(wǎng)的節(jié)點平均度整體沒有差異，但是節(jié)點度分布存在明顯不同。這表明句法網(wǎng)重新分配了詞在網(wǎng)絡中的功能。兩個網(wǎng)絡中“的”節(jié)點度排在首位。節(jié)點“的”是構(gòu)建網(wǎng)絡所用文本中最高頻詞，同時在句法分析中起著連接形容詞和名詞的重要句法作用，這是“的”在節(jié)點度分布中排在首位的兩方面因素。值得注意，節(jié)點“是”在構(gòu)建網(wǎng)絡的文本中只出現(xiàn)一次，這影響了它在同現(xiàn)網(wǎng)節(jié)點度分布中的排序，但是在句法網(wǎng)絡的度分布中節(jié)點“是”占據(jù)前列，這表明經(jīng)句法分析構(gòu)造的網(wǎng)絡側(cè)重反映詞的語法功能價值(表3)。

表2 同現(xiàn)網(wǎng)和句法網(wǎng)標準化節(jié)點度排序

在我們構(gòu)建23節(jié)點的同現(xiàn)網(wǎng)絡和句法網(wǎng)絡度分布中，兩個網(wǎng)絡具有相同標準化度分布均值0.190 2，但是句法網(wǎng)絡的標準差*標準差(Standard Deviation)是各數(shù)據(jù)偏離平均數(shù)的距離的平均數(shù)。標準差能反映一個數(shù)據(jù)集的離散程度。簡單來說，標準差是一組數(shù)據(jù)平均值分散程度的一種度量。一個較大的標準差，代表大部分數(shù)值和其平均值之間差異較大；一個較小的標準差，代表這些數(shù)值較接近平均值。通常，標準差越高，表示實驗數(shù)據(jù)越離散，也就是說越不精確。反之，標準差越低,代表實驗的數(shù)據(jù)越精確。略大于同現(xiàn)網(wǎng)絡，這反映了句法網(wǎng)絡度分布離散性較高，度分布越離散網(wǎng)絡的層級性和異質(zhì)性越高。考慮到目前網(wǎng)絡的規(guī)模， 同現(xiàn)網(wǎng)和句法網(wǎng)的更顯著差異可能還需要更大規(guī)模節(jié)點的網(wǎng)絡數(shù)據(jù)支持。但是我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，這兩類節(jié)點相同、組織方式不同的微型網(wǎng)絡存在基本參數(shù)上的差別。

詞類是句法理論研究的一項主要內(nèi)容，漢語詞類問題在漢語語法分析中產(chǎn)生的影響一直備受爭議。復雜網(wǎng)絡注重整體的特質(zhì)，使得它非常適宜于研究某些詞(類)對語言系統(tǒng)的影響。我們對文本“人體是由數(shù)以億計的微小而有生命的細胞構(gòu)成的 這些細胞構(gòu)成各個不同的組織 器官 保證了人體的正常工作”進行依存分析構(gòu)建了詞類的關(guān)系網(wǎng)絡，如圖5所示。網(wǎng)絡中包含10個詞類節(jié)點(和預先設定的詞類分析標準有關(guān))，連接詞類節(jié)點的有向邊反映依存句法理論中詞類間的相互支配關(guān)系(箭頭所指方向關(guān)系為“從屬于”)，邊的粗細(依賴邊值)反映文本中相應類型詞類間關(guān)系的出現(xiàn)的頻次。在這樣的網(wǎng)絡中，我們能夠比較直觀的看到語言中哪些詞類在文本比較活躍，哪些詞類間存在依存關(guān)系。

圖5 23個節(jié)點詞類網(wǎng)絡參照

這一方面最值得研究的問題是漢語虛詞在漢語句法體系中的作用[24]。一般認為，由于漢語的實詞沒有形態(tài)變化，虛詞便成了漢語的主要句法手段之一。如果虛詞是漢語的主要句法手段，那么從漢語句法網(wǎng)絡中將虛詞移走，可能會導致漢語句法網(wǎng)絡的統(tǒng)計特征發(fā)生重大的變化。陳芯瑩、劉海濤[25]以概率配價模式理論*概率配價模式理論詳見： 劉海濤，依存語法的理論與實踐，北京： 科學出版社，2010:106-111.為基礎(chǔ)，利用復雜網(wǎng)絡分析技術(shù)，研究和分析了漢語句法網(wǎng)絡中虛詞的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)特點。他們的研究發(fā)現(xiàn)，(1)“的”是漢語句法網(wǎng)絡的全局中心節(jié)點。它的被支配能力是網(wǎng)絡中最強的，同時它還具備很強的支配能力。而且，“的”的這些網(wǎng)絡特性受語體影響較小。從網(wǎng)絡中剔除“的”節(jié)點，會造成句法網(wǎng)絡的平均度下降、平均路徑長度增加、直徑增加、密度降低并導致孤立節(jié)點的產(chǎn)生；(2)“了”是網(wǎng)絡中的局部中心節(jié)點，不是全局中心節(jié)點。它具有較強的被支配能力但不具備支配能力。刪除“了”會造成網(wǎng)絡的平均度下降，但其對網(wǎng)絡的影響比“的”要小；平均路徑長度增加、直徑增加、密度降低，其影響均大于“的”；不會使網(wǎng)絡產(chǎn)生孤立節(jié)點；(3)介詞“在”是接近網(wǎng)絡的全局中心節(jié)點。但它的支配能力與被支配能力受語體影響較大，在書面語體中的被支配能力強于在口語體中的被支配能力。剔除“在”后，網(wǎng)絡的平均度下降，但其影響比“的”要??；平均路徑長度增加、直徑增加、密度降低，其影響均大于“的”與“了”相當；會使網(wǎng)絡產(chǎn)生孤立節(jié)點。

漢語依存句法網(wǎng)的全局特征和局部特征的研究從復雜網(wǎng)絡和語言理論兩個角度加深了我們對語言網(wǎng)絡的認識，也促使研究者進一步探索語義網(wǎng)絡的面貌。

4 語義網(wǎng)絡

什么是語義網(wǎng)絡?

與字、詞、句法等表層語言網(wǎng)絡不同，語義網(wǎng)絡是一種深層語言網(wǎng)絡。語義網(wǎng)絡又可以分為兩種，一種是通過真實文本進行語義角色或論元結(jié)構(gòu)分析所得到的語義網(wǎng)絡，這種網(wǎng)絡可以稱之為動態(tài)語義網(wǎng)絡。動態(tài)語義網(wǎng)絡有助于研究與交際過程相關(guān)的各種語義問題，有利于研究更好的語義處理策略與系統(tǒng)。Liu[4]通過對真實文本進行語義角色標注，構(gòu)造并研究了漢語的動態(tài)語義網(wǎng)絡。這是一種節(jié)點為實詞，連接為語義或論元關(guān)系的網(wǎng)絡。另一種是根據(jù)詞典等語言資源構(gòu)造的語義網(wǎng)絡，這種語義網(wǎng)絡是一種靜態(tài)語義網(wǎng)絡，它所反映的是人類存儲知識的方式與結(jié)構(gòu)。在這樣的網(wǎng)絡中，節(jié)點一般為概念(或?qū)嵲~)，節(jié)點之間的關(guān)系可以是上下位、部分與整體、同義、反義等語義關(guān)系[26]。靜態(tài)語義網(wǎng)絡對于義類及概念詞典的研究，對于知識庫的開發(fā)都有用處。圖6左是一個靜態(tài)語義網(wǎng)絡的示意圖。其中空心箭頭表示兩詞之間在語義上屬于上下位關(guān)系，如“花—百合花”說明百合花是花的一種；而實心箭頭表示兩詞之間在語義上屬于部分-整體關(guān)系，如“花萼—花”說明花萼是花的一部分。在這樣的網(wǎng)絡中，節(jié)點一般為概念(或?qū)嵲~)，節(jié)點之間的關(guān)系可以是上下位、部分與整體、同義、反義等語義關(guān)系。圖6是句子是小百科中關(guān)于“花”的定義“花是被子植物繁衍后代的生殖器官 一朵完整的花包括了6個基本的部分 即花梗 花托 花萼 花冠 雄蕊群和雌蕊群”中實詞的動態(tài)語義網(wǎng)絡。在這類網(wǎng)絡中我們注意到節(jié)點不再是靜態(tài)語義網(wǎng)絡描述的同類詞相關(guān)的概念網(wǎng)絡，而是包含了多種實詞類的動態(tài)網(wǎng)絡(圖7)。

圖6 靜態(tài)語義網(wǎng)絡示意圖

圖7 動態(tài)語義網(wǎng)絡示意圖

相比靜態(tài)語義網(wǎng)絡對于義類、概念詞典、知識庫開發(fā)研究的作用。動態(tài)語義網(wǎng)絡注重人在實際語言運用中對概念從語義到句法的整合和實現(xiàn)過程。而這個過程是認知科學、心理學、語言學共同關(guān)注的焦點。如果我們認可神經(jīng)網(wǎng)絡是人類思維的生物基礎(chǔ)，那么就可以說，靜態(tài)、動態(tài)語義網(wǎng)絡的相互協(xié)作完成了人類思維到語言功能的實現(xiàn)。

通常漢語語義分析被認為是針對實詞的分析。同樣，在語義網(wǎng)絡中不對只有句法功能無實義的虛詞進行分析。這就涉及到漢語實詞、虛詞分類的問題。而虛實分類又會觸及到棘手的漢語詞類問題。陸儉明[27]在《現(xiàn)代漢語語法研究教程》中就“漢語詞類問題是個老大難的問題”進行了詳細論述，自中國第一部漢語語法專著《馬氏文通》*參看《馬氏文通》(馬建忠，1989)北京： 商務印書館，2007版.至今已有11個關(guān)于漢語詞類較為完整的分類體系(馬氏文通、黎錦熙、呂叔湘、王力、語法講話、中學體系、胡裕樹、黃廖本、朱德熙、北大本、張斌)，這11個分類體系的看法有的部分一致、有的部分涉及詞類細化、有的完全相反，對漢語虛詞、實詞劃分也是在各自詞類分析的基礎(chǔ)上有自成一體的判斷。

考慮到漢語語義網(wǎng)絡構(gòu)建過程中必然要參考漢語語法研究已有的成就，但是不宜過甚陷入學術(shù)之爭。簡單說，我們基本采用《中學教學語法系統(tǒng)提要》*中學教學語法系統(tǒng)提要(人民教育出版社中學語文室，1984)根據(jù)1981年7月在哈爾濱舉行的“全國語法和語法教學討論會”上確定的原則起草。的分類制定適用于漢語信息處理的詞類標注體系，并采用其對漢語實詞、虛詞的分類為參考進行語義網(wǎng)絡的提取。原因有二： 一方面，中學體系影響教大，目前出版的標注詞類的詞典大多沿用這個體系，辭書可以為具體的語料分析操作提供詳盡的有效參考；另一方面，中學體系經(jīng)歷長期的教學實踐，較大程度決定目前國民語言文字使用的實際水平，而我們實驗的語料是來源于日常使用的真實語料，采用這個系統(tǒng)對語料進行再分析符合構(gòu)建漢語網(wǎng)絡考察人腦對語言認知原始狀態(tài)的預期。

從這兩個因素考慮，我們制定漢語12大詞類(名詞、數(shù)詞、量詞、形容詞、動詞、副詞、代詞、介詞、連詞、助詞、嘆詞、擬聲詞)和部分大類細分小類的標注方案[28]，認為漢語虛詞是包含介詞、連詞、助詞、副詞、擬聲詞的類，需要明確的是，在此基礎(chǔ)上的語義標注中“副詞”類存在較大問題： 黃伯榮、廖序東[29]認為副詞是虛詞，邵敬敏[30]認為副詞兼具實詞和虛詞，胡裕樹[31]認為副詞是實詞。從副詞細分來看，《現(xiàn)代漢語副詞分類詞典》[32]有十小類的分法可供參考： 時間副詞、程度副詞、限度副詞(頂多、起碼、大約、恰好、到處)、情態(tài)副詞、語氣副詞(倒、到底、究竟、難道)、判斷副詞(的確、勢必、偶爾、或許、不)頻次副詞、關(guān)聯(lián)副詞、目的副詞、類比副詞。其中否定副詞“不”如果作為虛詞在語義分析中提出會影響語義正確表達，在實際語義分析中我們較多遇到“不”的問題，故決定副詞“不”在語義分析時保留。

利用文本“人體是由數(shù)以億計的微小而有生命的細胞構(gòu)成的 這些細胞構(gòu)成各個不同的組織 器官 保證了人體的正常工作”構(gòu)建的實詞語義網(wǎng)包含19個實詞節(jié)點，見圖8。與相應文本的句法網(wǎng)絡相比去掉了虛詞節(jié)點“的、了、而”。微型實詞網(wǎng)絡的平均路徑長度、網(wǎng)絡直徑、節(jié)點入度、出度小于句法網(wǎng)絡相應參數(shù)。平均路徑長度是網(wǎng)絡中任意兩個節(jié)點之間的最短路徑長度均值，它聚合了網(wǎng)絡所有成對節(jié)點，是網(wǎng)絡全局性指標。從網(wǎng)絡的平均路徑長度和直徑來看，實詞網(wǎng)絡的密度略高，這可能和網(wǎng)絡節(jié)點數(shù)縮小相關(guān)。但是同文本句法網(wǎng)絡和語義網(wǎng)絡對比同現(xiàn)網(wǎng)絡，前兩者具有明顯小的平均路徑和網(wǎng)絡直徑，如表3所示，這反映出從語言理論角度構(gòu)建的語言網(wǎng)絡可能具有更顯著的復雜網(wǎng)絡全局特征。語義網(wǎng)絡的聚集系數(shù)高于同文本的同現(xiàn)網(wǎng)絡，但遠落后于同文本句法網(wǎng)絡。聚集系數(shù)描述節(jié)點的相鄰節(jié)點互為鄰居的程度，它是反映網(wǎng)絡中三角關(guān)系的聚集傾向和集群形態(tài)的局部特征指標。同比下句法網(wǎng)絡具有較高的聚集系數(shù)，反映出句法網(wǎng)絡節(jié)點間具有更為緊密的聯(lián)系，去除了虛詞的語義網(wǎng)絡，聚集系數(shù)降低，說明虛詞在連通語言網(wǎng)絡節(jié)點局部關(guān)系上起到一定作用，這一點有待擴大網(wǎng)絡規(guī)模后的進一步驗證。

圖8 23節(jié)點句法網(wǎng)和20節(jié)點語義網(wǎng)

表3 三類網(wǎng)絡基本參數(shù)比較

在復雜網(wǎng)絡尤其是社會網(wǎng)絡分析中，網(wǎng)絡中心(centrality)描述單個節(jié)點在網(wǎng)絡中的位置，網(wǎng)絡的中心性(centralization)定義整個網(wǎng)絡的性質(zhì)。如果網(wǎng)絡的中心節(jié)點和外圍節(jié)點有較為明顯的界限就表示這個網(wǎng)絡有較高的中心度。在中心度高的網(wǎng)絡中，信息更容易傳遞。社會網(wǎng)絡中，一個行動者(節(jié)點)可以通過多種途徑之一占據(jù)網(wǎng)絡中心位置： 與許多其他行動者相連接(度中心性)；能接觸到網(wǎng)絡中許多其他行動者(接近中心性)；把彼此之間沒有直接聯(lián)系的行動者連接起來(中介中心性)；與居于網(wǎng)絡中新位置的行動者有連接關(guān)系(特征向量中心性)。由此可見，在信息高效傳遞的網(wǎng)絡中，中心節(jié)點是必不可少的。那么，語言網(wǎng)絡作為一種包含豐富信息的網(wǎng)絡，它的中心節(jié)點會不會因為不同的網(wǎng)絡構(gòu)造方法產(chǎn)生差異呢？這種差異會不會進一步導致網(wǎng)絡局部特征和全局特征的差異呢？這些問題都有待進一步探索。在此，我們先利用PAJEK提取了兩個句子文本的句法網(wǎng)、語義網(wǎng)的中心節(jié)點(Net-Vector-Centers)，得到如表4所示排序。

表4 句法網(wǎng)和語義網(wǎng)的中心節(jié)點標準化排序(前三位)

在22個詞的句法網(wǎng)中，“的、構(gòu)成、有”具有較高的網(wǎng)絡中心位置，其中助詞“的”優(yōu)勢非常明顯。而在去除虛詞后剩余19個實詞節(jié)點的語義網(wǎng)絡中，中心節(jié)點發(fā)生了明顯變化，句法網(wǎng)的中心節(jié)點“的”在實詞語義網(wǎng)中被剔除，名詞節(jié)點“細胞”在句法網(wǎng)中原本不具中心性，卻成為了語義網(wǎng)絡的中心節(jié)點。部分虛詞和名詞類中心節(jié)點的變化是句法網(wǎng)、語義網(wǎng)最顯著的差異。通過網(wǎng)絡中心節(jié)點與文本中詞頻的比較，我們還發(fā)現(xiàn)： “細胞”在文本中并非高頻詞，節(jié)點“細胞”能夠在句法網(wǎng)、語義網(wǎng)占據(jù)網(wǎng)絡中心位置，更多地說明名詞類節(jié)點在語義網(wǎng)絡中的重要作用。

5 結(jié)語

運用相同文本不同方法構(gòu)造的小型語言網(wǎng)絡，在網(wǎng)絡的基本參數(shù)和網(wǎng)絡中心節(jié)點上表現(xiàn)出較大差異。考慮到復雜網(wǎng)絡技術(shù)是大規(guī)模節(jié)點計算的方法，兩個句子文本構(gòu)造網(wǎng)絡的參數(shù)測量只能算是構(gòu)造語言網(wǎng)絡的初探。小規(guī)模語言網(wǎng)絡構(gòu)造的目的是比較同現(xiàn)、句法、語義網(wǎng)絡的異同，強調(diào)語言多層系統(tǒng)、語言學理論與復雜網(wǎng)絡方法的聯(lián)系，這是結(jié)合網(wǎng)絡科學探究語言網(wǎng)絡邁出的第一步。本研究還將在現(xiàn)有理論基礎(chǔ)上進一步擴大語料規(guī)模以增加統(tǒng)計數(shù)據(jù)的有效性，觀察不同規(guī)模、不同層級語言網(wǎng)絡之間的差異，以檢驗網(wǎng)絡模型應用于語言分析的可靠程度。

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