人类语言为我们研究并理解认知提供了一个绝佳的契机和窗口。例如,对于一个简单的比较句“Mary is taller than Bob is”,我们能够通过知道“how tall Bob is”来推断Mary的身高。
有趣的是,如果我们在刚才的例句中加入一条数字信息 -“Mary is taller than exactly two boys are”,句子就变得更加复杂。直觉上我们发现自己无法确定“how tall exactly two boys are”这一部分的语义。这种直觉告诉了我们关于人类语言处理机制的哪些信息呢?
上海纽约大学语言学家张琳敏博士解开了这个难题,并揭示了人类语言对数字信息的处理机制,尤其是在包含非单调量词(比如“exactly two boys”)的比较句中。该研究成果发表于语言学著名期刊Syntax & Semantics。
“我们过去认为我们是以一种从局部到整体的,自下而上的方式来理解语句。比如,在推导‘Mary is taller than Bob is’的整体句义时,我们会先推导出 ‘than Bob is’这部分短语的语义,”张博士说。“然而,这种自局部到整体的推导并不足以解释为什么在另一个例句‘Mary is taller than exactly two boys are’中,我们无法推导出句子中‘than exactly two boys are’的意思。”
张博士将动态语义学和程度语义学这两种形式逻辑系统结合起来,认为从局部到整体的推导通常还需要通过延迟的、从整体到局部的语义求值验证机制来补充。在上面的例句中,我们在从局部向整体的语义推导过程中还未能完全处理“than exactly two boys”这个短语语义,这一部分的语义实际上需要在我们对全句推导完成以后进行验证。“形式逻辑工具是描述人类语言行为的有力工具,我们可以通过它进一步探索大脑的操作系统,”张博士说。
张博士于2018年加入上海纽约大学和华东师范大学-纽约大学脑与认知科学联合研究中心(上海纽约大学),从事博士后研究工作,获上海高校“东方青年学者”称号,是自然语言语义学界的新秀。她的原创研究曾发表在Linguistics & Philosophy和NeuroImage等期刊之上。目前,张博士正在研究有关数字、量词、和测量的抽象信息认知如何反映在人类语言中。本文中的项目属于该研究的一部分。