题名 语言隐喻的认知博弈论语用学分析
被引量：1
1
作者
徐慈华 严小姗
机构
浙江大学逻辑与认知研究所 浙江大学 语言与认知 研究 中心
出处
《逻辑学研究》
CSSCI
2023年第2期1-15,共15页
基金
国家社会科学基金重大项目“汉语隐喻的逻辑表征与认知计算”(18ZDA290)。
文摘
隐喻的存在具有普遍性,它不仅是一种语言上的修饰,还是一种重要的认知机制。关联理论基于特设概念和关联原则两个概念工具,为语言隐喻的分析提供了具有较强解释力的方案,但其形式化分析仍存在诸多挑战。博弈论语用学将分析多主体互动性决策的数理化模型和求解方案引入到语言使用的分析中,其中的IBR模型能从语言交际参与者的内部视角展示交际者是如何对表达式的意义进行正确理解的,因而具备了对关联理论进行整体系统化形式分析的有利条件。本文以IBR模型为基本工具,分析隐喻使用中各种要素相互作用的过程,构建一种整体性的形式化分析框架,为隐喻的形式化解读提供了一种新的探索和尝试。
关键词
关联理论 语言隐喻 博弈论语用学 IBR模型
分类号
B81
[哲学宗教—逻辑学]
题名 基于信息元的隐喻逻辑初探
被引量：1
2
作者
洪峥怡
机构
浙江大学逻辑与认知研究所
出处
《逻辑学研究》
CSSCI
2022年第2期48-59,共12页
基金
国家社会科学基金重大项目“汉语隐喻的逻辑表征与认知计算”(18ZDA290)。
文摘
隐喻理解是涉及非字面义理解的特殊的认知形式,一个字面义为假的隐喻表达同样具有有效传达信息的能力。若将隐喻理解过程视为信息的传递和解读,而非简单的真值判定,则它与非隐喻表达并没有本质差别。因此,信息流理论的基本观点在描述隐喻理解上具有优势。本文基于情境理论和模态逻辑对隐喻进行形式化,通过描述源域、目标域内部的信息联系和两个概念域之间的跨域联系,定义一个语句作为隐喻被理解的条件,并通过构造一个隐喻逻辑,得到一些隐喻理解的特有性质,以更好地对一个静态的隐喻理解过程作出解释。
关键词
隐喻 信息流 情境理论 逻辑
分类号
B81
[哲学宗教—逻辑学]
题名 隐喻理解的信息更新
3
作者
洪峥怡
机构
浙江大学逻辑与认知研究所
出处
《逻辑学研究》
CSSCI
2024年第4期54-71,共18页
基金
国家社会科学基金重大项目“汉语隐喻的逻辑表征与认知计算”(18ZDA290) 中国博士后科学基金第75批面上资助“信息通道的逻辑及其在非字面义理解中的应用”(2024M752845)。
文摘
作为一种典型的非字面义表达,隐喻不直接给出信息传递的目标含义,而需要听话人通过字面信息转化得到,这导致隐喻语句的理解在很多情况下并不唯一,拥有比一般字面表达更大的解读空间。在隐喻理解过程中,主体对隐喻的初步理解可能会随着新信息的增加而发生改变。而与惯常的信念更新不同的是,隐喻信息的更新过程存在着双向制约,一方面,源域(sourcedomain)信息构建认知框架,突显焦点性质,制约主体对目标对象的认知方向;另一方面,目标域作为认知对象,其已知的性质对也限制了源域核心概念的选择。本文将动态信息环境下隐喻理解视为一个复杂信息参与信息更新的过程,在动态信念逻辑的基础上给出相应的形式化模型,更一般地描述隐喻中由于非字面信息传递而导致的信念更新。
关键词
认知隐喻 信息流 信念更新 动态信念逻辑
分类号
B81
[哲学宗教—逻辑学]
题名 根据外延构建论辩框架的研究
4
作者
徐康 廖备水
机构
浙江 工商大学 东方语言与哲学学院
出处
《逻辑学研究》
CSSCI
2021年第6期41-67,共27页
基金
This material is based in part upon work supported by the“2030 Megaproject”-New Generation Artificial Intelligence of China under Grant No.2018AAA0100904 the National Social Science Fund of China under Grant No.20&ZD047.
文摘
抽象论辩的研究可以分为两个方向,一是依据论辩框架的结构,求取论辩语义;一是依据论辩语义,构建论辩框架。第一个方向目前已经得到了广泛的关注和研究,但是很少学者关注第二个研究方向。本文着手于论辩框架的构建及其应用:给定一个论证集合,找寻以此集合为外延的论辩框架,描述他们的结构特征,而后,将研究结果应用于抽象论辩的动态性中。
关键词
外延 集合 动态性 结构特征 论辩 关注 抽象 构建
分类号
B81
[哲学宗教]
题名 基于迭代分解的特征化概率论辩语义求解方法
5
作者
陈东恒 廖备水
机构
浙江大学逻辑与认知研究所
出处
《逻辑学研究》
CSSCI
2022年第1期1-13,共13页
基金
浙江省自然科学基金项目“可用且高效的概率论辩理论及算法研究”(LY20F030014) 国家社会科学基金重大项目“新一代人工智能驱动的逻辑学研究”(20&ZD047,18ZDA290)。
文摘
抽象概率论辩是用于建模不完备、不确定信息推理的一种重要逻辑工具。关于概率论辩语义的求解,现有的基于特征化子图的方法可以在很大程度上提高算法的计算效率,但在枚举特征子图时仍存在一定的盲目性。针对该问题,本文在现有方法的基础上提出了一种基于迭代分解的改进方法,通过对概率论辩框架进行迭代分解,减小了枚举域的大小,降低了计算量。实验结果表明,改进方法在计算速度上较原算法有所提高,提升幅度约为2个数量级。
关键词
抽象论辩 概率论辩 特征子图 语义计算
分类号
B81
[哲学宗教—逻辑学]
