摘 要：梯級模型的研究與語用學(xué)的關(guān)系緊密相連，因此一直頗為引人注目。在前人研究的基礎(chǔ)上，本文借用梯級模型這一視角分析了let alone，even構(gòu)式，總結(jié)歸納出它們的語用合適性條件和推理總則，以擴(kuò)充前人對該課題的研究。

關(guān)鍵詞：梯級模型；梯級算子；構(gòu)式

1 前言

梯級模型一直以來都是國內(nèi)外語言學(xué)家津津樂道，樂此不疲的研究話題。它與語用學(xué)的關(guān)系緊密相連，因此一直頗為引人注目。其實(shí)近年來國內(nèi)外的梯級模型研究除了理論述介和詞義分析之外，國內(nèi)外認(rèn)知語用學(xué)家還從梯級模型的角度對英語構(gòu)式做了大量頗有新意的研究。英語詞語的梯級研究源于Fauconnier，F(xiàn)illmore，Kay等人的梯級推理思想。本文先介紹梯級模型的基本概念及其研究概況，然后運(yùn)用梯級模型分別舉例分析let alone，even構(gòu)式，最后總結(jié)歸納出它們的語用合適性條件和推理總則。

2 梯級模型

梯級模型是言語雙方共享的一套背景假設(shè)或相互關(guān)聯(lián)的一套命題按照蘊(yùn)涵關(guān)系而進(jìn)行的梯級排列。梯級推理是根據(jù)事物的等級關(guān)系從一個(gè)事物的情況推知另一事物的情況的一種推理方式。對交際中的梯級推理作出創(chuàng)新性研究和重大貢獻(xiàn)的有Ducrot，F(xiàn)auconnier，F(xiàn)illmore，Kay等人。Ducrot最先把梯級邏輯引入語言學(xué)的研究，隨后Fauconnier提出了語用梯級這一概念，他把由命題函數(shù)生成的一套命題沿著某個(gè)參數(shù)構(gòu)成的梯級稱為語用梯級，把梯級中的命題稱為梯級命題，把梯級命題之間的蘊(yùn)涵關(guān)系稱為語用衍推。Fillmore等人研究了let alone的話語銜接功能，指出由其連接的語句需要在梯級模型中求得解釋。Kay用梯級模型分析了even引導(dǎo)梯級含義的功能，并將其稱為梯級算子。前輩們的偉大研究成果都給了我們極大的啟示，讓我們這些有探索興趣的人能踩在他們高大肩膀上望得更遠(yuǎn)！

3 用梯級模型分析let alone構(gòu)式

Fillmore等人[2， P512]把let alone的語義概括為：F let alone F，F(xiàn)的語義為否定，let alone是否定極性項(xiàng)，并列連接起兩個(gè)直接或間接性否定斷言（XAY）和（XBY）；并連語（XAY）和（XBY）共享同一梯級，（XAY）蘊(yùn)涵（XBY），因此（XAY）的語義強(qiáng)度大于（XBY）。我們對let alone構(gòu)式進(jìn)行分析就是要用梯級模型在其語用、語義和句子結(jié)構(gòu)上作出闡釋。梯級模型的總特點(diǎn)是同一梯級中的兩個(gè)命題之間的信息的相對力度存在不對稱性。在梯級模型中，當(dāng)且僅當(dāng)一個(gè)命題p蘊(yùn)涵另一個(gè)命題q 時(shí)，p所含的信息量大于q所含的信息量。

（1） He doesnt get up for lunch， let alone breakfast [2， P517].

Let alone連接兩個(gè)源于同一梯級模型中的兩個(gè)否定命題，位于let alone之前的完整句的信息量大于后面片斷句的信息量，即前一命題蘊(yùn)涵后一命題。所以，前句信息度大于后句。如在例（1）中，由于早餐的時(shí)間早于午餐，所以沒有起床吃午餐蘊(yùn)涵著早餐也沒有吃。

（2） A： Did Louise order squid？

B： Are you kidding？ Fred didnt order shrimp， let alone Louise， squid.

在let alone結(jié)構(gòu)中，強(qiáng)勢 F具有較強(qiáng)的信息性，弱勢 F具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性。在語用理論上，根據(jù)格萊斯會話含義理論我們也可以說，強(qiáng)勢小句滿足了數(shù)量原則，因?yàn)樗w現(xiàn)了說話人所知道的最大信息量；弱勢小句滿足了關(guān)聯(lián)原則。在例（3）中強(qiáng)勢小句是Fred不會點(diǎn)蝦，弱勢小句是Louise不點(diǎn)魷魚。盡管位于let alone前面的強(qiáng)勢小句具有更多的信息，在梯級上具有蘊(yùn)含特征，但弱勢小句因?yàn)橛懈鼜?qiáng)的確認(rèn)度反而顯現(xiàn)出更強(qiáng)的意義。因而從總體上來看，let alone結(jié)構(gòu)實(shí)際強(qiáng)調(diào)的是說話人對于弱勢小句部分的論斷。

4 用梯級模型分析even構(gòu)式

1990年Kay用梯級模型分析了even構(gòu)式，將其稱為梯級算子。Fauconnier認(rèn)為even后所接的焦點(diǎn)信息位于語用梯級的極端。如：

（3） Even Alceste came to the party.

此例中，even預(yù)設(shè)了Alceste是最不可能去參加聚會的人，連最不可能的人都去參加聚會了，說明所有人都去參加聚會了，所以命題“Alceste參加聚會”位于語用梯級的最底端。但Fauconnier的論斷太過絕對，Kay針對他的觀點(diǎn)提出異議，并指出下例中的even并不要求它所標(biāo)記的焦點(diǎn)信息位于梯級的極端。

（4） Not only did Mary win her first round match， she even made it to the semi-finals.

例（8） even的焦點(diǎn)信息“半決賽”并不位于梯級的極端，只是語用梯級的中端，總決賽才是極端。這個(gè)例子跟Fauconnier的觀點(diǎn)相悖。因此在Kay看來，用信息相對力度分析even比前者的方法更有效，F(xiàn)auconnier研究的只是梯級模型中的一種極端的特例。Kay認(rèn)為even僅標(biāo)記它所在的話語命題TP的信息度比同一梯級模型中的另一語境命題CP的信息度高，即TP > CP。語境命題CP是可以根據(jù)說話人能直接得出的命題，而話語命題TP是根據(jù)語境命題推斷出來的命題。如：

（5） A： Can Stretch jump six feet？

B： Sure. Dumpy can even jump seven feet.

選手的水平越高，他越容易跨越較高的障礙物，反之亦然。在上例中CP是“Stretch能跳六英尺feet”；TP是“Dumpy能跳七英尺”。如果畫張圖我們就能清楚地看出TP所占的范圍大于CP，即TP包含了CP。

5 結(jié)語

本文借用梯級模型分析了let alone和even的語義表達(dá)及語用推理方式，擴(kuò)充了前人對這個(gè)課題的研究成果。這些列舉的詞語都有很豐富的語義和復(fù)雜的用法，歷來都是國內(nèi)外語言學(xué)者的研究熱點(diǎn)。梯級模型為這些詞語的語義及語用問題提供了一個(gè)全新的研究視角，使我們對這些詞語語義的某個(gè)側(cè)面有更深入細(xì)致的了解。

參考文獻(xiàn)

[1] Fauconnier， G. Polarity and the Scale Principle [J]. Chicago Linguistics Society， 1975 （11）： 188-199.

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作者簡介

劉貴萍（1992—），女，安徽省宣城人，揚(yáng)州市邗江區(qū)揚(yáng)州大學(xué)，英語語言文學(xué)專業(yè)，研究生。