2019年6月25日下午，暨南大学外国语学院梁瑞清教授莅临我院，为我院师生做了一场题为“基于语义网络的词汇习得——多模态语义学的视角”的专题讲座。讲座由我院副院长蒋晓萍教授主持，我院师生参加了本次讲座。

蒋晓萍教授介绍了主讲人梁瑞清教授的学术背景、学术领域和所获成就后，宣布讲座正式开始。

梁教授先从宏观的语言哲学角度，解释了题目关键词“多模态语义学”的由来。他认为，语义学作为分析语言哲学的重要分支，聚焦于求索语言的“真值问题”。该问题源远流长，可追溯至古希腊柏拉图哲学中对“真”命题的探究。在指出后世学者融汇扩展至“善”和“美”领域之后，梁教授援引海德格尔的“虚无”观（“The nothing nothings.”）,指出了后者解构了西方传统哲学“所指无物”的倾向，并结合笛卡尔等哲学家的观点指出，现代语义学的主要任务是结合指称问题，以探求“意义”。他认为，虽然Freget等现代语义学家对如何在跨学科背景下探求语义网络有疑问，研究者大可借力使力，聚焦于人工智能研发实践中的指称和意义问题，研究“自然语言处理”（natural language processing）。他还指出，不同于机器的数据积累，人类的词汇习得是一种意义习得的过程和结果。

在中观层面，梁教授梳理了传统的语义观，评析其优劣势之后，就“何为语义网络”做出了多模态语义学角度的探究。他认为相比于传统“树状图示”“命题树”的意义虚化倾向，多模态语义学有助于消解无意义化，并通过学者们的内外在语义构建论，深挖语义区别。针对传统语义观“无法更加深入细化语义”的问题，他提出指称的对象性和多属性根源于人类的后天实践。简而言之，人通过社会实践掌握细化的语义颗粒，织就不断扩大的语义网络。他援引香味这种概念，指出语言无法穷尽地向对话者传达感官所达之事，即语义学的生理性基础决定了语言的相对性。在指出该矛盾之后，梁教授认为，语义学虽然处于早期发展阶段，仍对人工智能的研发有极大的促进作用，因为大数据的积累将有助于机器习得人类经验；而且，涉及到语言软件的发展问题时，语言学习者更应关注动态

梁教授认为，词汇知识来源于习得，与乔姆斯基（Chomsky）的conceptual apparatus针锋相对，多模态语义学认为词汇习得不是天性使然，而是人通过内外构建多模态经验而来的，故前述观点有以偏概全的嫌疑。多模态语义学的反内在主义倾向认为词汇习得可从广度和深度衡量：前者与学习者的消极识别词汇相关，而后者则与使用者的积极掌握词汇有关，且单个词汇可形成静态的三层结构，即词汇是“音-形-义”的概念构造体。该概念背后的问题则是“语言与世界的关系何如？”梁教授引用海伦凯勒习得水的经验指出，她能够习得该词汇，是对该对象的所指有了感官性的经验，即海伦通过用手接触水，了解了水的属性，才得以运用该词汇。从这个角度说，梁教授认为词汇本身就蕴含多模态信息，而语言学习者的学习重点就是掌握每个词汇传达的微妙模态信息，构筑自己的词汇网络。

接着，在微观层面，梁教授展示了如何就动词进行语义网络建构，他以walk为例，揭示出其凸显的经验模态有助于学习者学习经验、识解概念。通过“搜索-分类-建立指标-建立网络”的顺序，他解释了walk的同义词和近义词在语场距离上的差异，并指出，该差异可由学习者的日常使用频率来解释。他认为，通过把walk的静态网络同其它词汇网络相连接，有助于构建自然语言处理系统和其它人工智能系统，因为机器学习的语义分析能力会随着分析能力一同提高。

讲座临近尾声，梁教授对在座师生们提出的问题，通过实际案例，耐心地一一做了解答。通过与梁教授的交流，师生们受益匪浅，讲座在全场热烈的掌声中圆满结束。

（供稿：外国语学院新闻组）