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意象驱动的深层语义：感知认知统一对自然语言处理与知识图谱的影响

news 2025/8/22 15:08:15

摘要

本文深入探讨了如何将汉语同源词理论中的“意象驱动的深层语义”模型，与现代自然语言处理（NLP）及知识图谱（KG）技术相融合。文章基于黄易青在《上古汉语同源词意义系统研究》中提出的核心理论，即感知与认知信息结构的统一通过动态意象（Image Schema）和意义运动规律实现。我们首先阐述了该理论的核心框架，包括词源意义与词汇意义的区分、作为抽象内核的“意象”如何联结感官经验与抽象概念，以及意义运动如何推动意象的层级转化。随后，文章从技术融合、知识表示和认知模型三个维度，分析了这一理论对NLP和KG的潜在影响，并提出了具体的技术应用方向，如构建能够表达多层次、多维度语义关联的知识图谱架构和探索感知与认知统一的神经符号AI系统。最终，本文旨在论证，这种源自古典语言学的深层语义模型，为解决当前AI在语言理解上的认知鸿沟提供了新的理论视角与实践路径，有望显著提升人工智能的智能水平。

引言：从汉字音义到人工智能的认知鸿沟

随着深度学习和转换器模型的飞速发展，自然语言处理（NLP）在诸多任务上取得了令人瞩目的成就。然而，当前的AI模型在很大程度上仍依赖于海量数据的表层统计规律，缺乏对语言背后深层、抽象、符合人类认知逻辑的理解能力。这种“认知鸿沟”导致机器在面对复杂推理、隐喻理解和创造性表达时捉襟见肘。

与此同时，一门古老的学科——汉语词源学，为我们提供了全新的启示。黄易青在其专著中，系统地揭示了上古汉语词汇系统背后隐藏的严谨结构。其核心观点是：语言的意义系统并非杂乱无章，而是由一个感知与认知统一的深层结构所驱动。这一结构的核心是“意象”（Intentional Image），它作为一种抽象的、动态的认知图式，联结着人类最基础的感官经验（如视觉、触觉）与最高级的抽象概念（如心智、道德），并通过隐喻、转喻等意义运动规律实现层级转化。这一理论不仅解释了汉语同源词的系统性，也与现代具身认知（Embodied Cognition）和想象力增强（Imagination-Augmented）的AI研究范式不谋而合。

本文旨在架起一座连接古典语言智慧与前沿AI技术的桥梁，探讨如何将这一“意象驱动的深层语义”模型应用于NLP和知识图谱构建，从而赋予机器更接近人类的语言理解与推理能力。

第一部分：理论基石——意象驱动的感知认知统一模型

要理解该模型，必须首先厘清几个核心概念，这些概念均源自黄易青对上古汉语同源词系统的精深分析。

1.1 词源意义 vs. 词汇意义：深入语义的两个层面

传统NLP处理的是词汇意义（Lexical Meaning），即词语在交流层面所指代的具体概念。然而，黄易青的研究指出，在词汇意义之下，存在一个更深层的词源意义（Etymological Meaning）。词源意义是词族在派生过程中由词根赋予的、不直接参与交流的抽象内核，它决定了词义引申和派生的内在逻辑。黄易青在书中明确指出：“词源意义与词汇意义不同……在具体操作中，词汇意义混同词源意义的情况是普遍存在的……如果用词汇意义取代词源意义，在判定同源关系时就会把没有同源关系的同义词判定为同源词。”（引自《上古汉语同源词意义系统研究》）

核心区别：词汇意义回答“这个词指什么？”，而词源意义回答“这个词为何这样命名？其内在的抽象理据是什么？”。例如，“秀、粤、條、轴”等词的词汇意义各不相同，但它们共享一个词源意义：“从孔洞中抽出长圆体”。

1.2 意象（Image Schema）：深层语义的动态内核

词源意义的实质是什么？黄易青创造性地提出了“意象”这一概念。意象并非静态的图像，而是“人的感知、思维和认识从运动的势态和运动的过程两方面对事物特征所作的发生学上的解释”。它是一种动态的、概括性的认知图式，是连接物理世界与心智世界的桥梁。

运动态势（与声母对应）：指运动发生的方式。例如，唇音字（如“判、半、片”）的意象态势是“对称分开为并比的两边”；而牙音字（如“割、界、刊”）的意象态势是“横向垂直的断开”。
运动过程/结果（与韵母收尾对应）：指运动的轨迹与最终状态。例如，韵母为收舌、舌鼻音的字（如“判、割”）表示“彻底断绝、不相连属”的状态；而韵母为收喉、喉鼻音的字（如“剖、劈、解”）则表示“虽分判但一端仍相连”的状态。

这种音义之间的系统性关联，揭示了语言编码背后深刻的具身认知基础，即人类通过模拟身体与物理世界的互动来构建抽象概念。

1.3 意义运动与层级转化：从感知到认知的路径

意象并非孤立存在，它通过隐喻、转喻等意义运动规律，实现从具体到抽象的层级转化，从而构建起整个意义系统。这为我们理解感知与认知的统一提供了清晰的路径。

核心案例佐证：

感知范畴统一：汉字“缭”（丝线缠绕）、“嘹”（声音清亮）、“疗”（针刺治疗）虽分属触觉、听觉、动作等不同感官域，但共享一个“穿透性线性延伸”的底层意象。
认知范畴统一：“明”（视觉光亮）、“哲”（智慧通达）、“勉”（意志坚定）看似无关，却统一于“清晰无蔽、通透无碍”的意象，从物理世界的“光亮”隐喻到心智世界的“智慧”与“意志”。
跨模态映射：“坚”（触觉硬度）与“毅”（心智果决）通过“抵抗外力而不变形”的意象实现跨模态关联，这正是具身隐喻的体现。
层级转化：一个意象可以形成一个转化链条。例如，“延”（线性展开） → “阔”（空间宽广） → “裕”（资源充裕），展示了“延伸”这一核心意象从一维空间到二维空间，再到抽象资源领域的系统性扩展。

词族谱系形式图

图1：词族谱系形式图。该图直观展示了从抽象“语根”到具体词汇的层级派生结构，这与多层次知识图谱的构建思想高度契合。（图片来源：黄易青《上古汉语同源词意义系统研究》）

第二部分：技术融合与应用——重塑NLP与知识图谱

黄易青的理论为我们提供了一套完备的深层语义分析框架。将其与现代计算技术结合，有望在多个前沿领域取得突破。

2.1 技术融合：汉语同源词理论与现代NLP的交汇点

将这一理论应用于NLP，关键在于形式化与计算化。我们可以借鉴“想象力增强”和神经符号AI的思路，将意象和意义运动规律转化为可计算的特征和规则。

意象向量化：不再使用单一的词向量，而是为词语构建多维度的“意象向量”，包含运动态势（如[+对称分离] vs. [+横向截断]）和运动过程（如[+连属] vs. [+断绝]）等语义特征。这些特征可从汉语音韵结构中提取，作为模型的先验知识。
意义运动的形式化：将隐喻、转喻等规律建模为图上的转换规则或神经网络中的特定层级（如注意力机制的变体），用于预测和生成词语在不同语境下的抽象意义。
计算词源学：正如一些学者所倡导的，利用计算机技术实现对同源词关系和意义系统的自动处理与研究，建立大规模的“同源词知识库”，为NLP模型提供深层语义支持。

2.2 知识表示：构建多层次、多维度的知识图谱

传统的知识图谱（KG）主要表示实体间的表层关系（如“北京”is-a“城市”）。意象理论则指导我们构建一个能够反映人类认知结构的多层次、多模态知识图谱。

底层：感知层（Perceptual Layer）：节点为基础的感官特征（如颜色、形状、声音、触感），边为这些特征的组合关系。这与多模态知识图谱的构建思想相通，即从图像、音频等非文本数据中提取知识。
中层：意象与隐喻层（Schematic & Metaphorical Layer）：节点为抽象的“意象”（如“容器”、“路径”、“延伸”），边为隐喻和转喻的映射规则（如“争论”is-metaphor-for“战争”）。这一层负责连接感知与认知。
顶层：概念与心智层（Conceptual & Mental Layer）：节点为抽象概念（如“自由”、“正义”、“经济”），边为逻辑和因果关系。这些概念通过中层与底层的感知经验相“锚定”（grounding）。

AI应用案例：在构建一个关于“金融风险”的知识图谱时，传统方法可能只包含“公司A”has-risk“债务违约”等关系。而意象驱动的KG可以进一步表示：“债务”is-a“负担”（意象），“违约”is-a“断裂”（意象），从而使AI能够理解“摆脱债务”与“卸下重担”、“修复关系”与“弥合裂痕”之间的深层语义相似性。

2.3 认知模型：意象驱动的NLP应用

基于上述理论，我们可以设计出更具认知能力的NLP系统。

跨模态语义推理与检索：用户输入“坚毅的眼神”，系统不仅能检索到包含“眼神”的图片，更能通过“坚”→“抵抗外力”的意象，关联到“岩石”、“钢铁”等具有相同意象的视觉元素，实现真正的跨模态视觉问答（VQA）和内容理解。
深层文本摘要与生成：在生成摘要时，模型不再是简单地抽取关键词句，而是首先识别文本核心的“意象链”，然后围绕这个链条重新组织和生成内容，使得摘要更具逻辑性和思想深度。例如，GPT-4在对话摘要中已经展现出超越表层噪声的能力，而意象理论能为其提供更根本的指导。
神经符号混合智能系统：结合神经网络强大的模式识别能力和意象理论的符号推理能力。神经网络负责从多模态数据中学习和识别底层的感知特征，而符号系统则依据意象和意义运动规则进行高层推理和解释。这正是神经符号AI旨在实现的目标，即融合学习与推理。

结论与展望

从上古汉语同源词的音义系统，到现代人工智能的认知瓶颈，我们发现了一条贯穿古今的线索——人类的语言和认知是建立在一个由“意象”驱动的、感知与认知统一的深层结构之上。黄易青的理论不仅是对汉语古老智慧的精妙解码，更为我们突破当前AI的技术困境提供了宝贵的思想资源。

将这一理论与NLP、KG技术深度融合，意味着我们正在尝试让机器从“学习语言”转向“理解认知”。未来的AI系统，将不再仅仅是模仿文本的“鹦鹉”，而有望成为能够理解物理世界、感知人类情感、并进行抽象逻辑推理的“思想者”。构建基于意象的知识图谱，发展感知与认知统一的神经符号系统，将是实现这一宏伟目标的关键一步。这条道路虽然充满挑战，但它指向的是一个更智能、更具解释性、也更接近人类智慧的AI未来。