概念整合理论的移就认知语义学研究new

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时间:2019-03-05

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1、中国海洋大学硕士学位论文基于概念整合理论的移就认知语义学研究姓名:孙忠颖申请学位级别:硕士专业:外国语言学及应用语言学指导教师:常宗林20080601基于概念整合理论的移就认知语义学研究摘要修辞学家认为,移就是一种重要的修辞格,是一种超常搭配的语言现象。它是指当甲乙两事物相关联时,把原用于形容甲事物的修饰语移用来描写乙事物。它不仅用于文学作品中,还广泛存在于日常语言当中,使语言简洁、生动、鲜明。传统的移就研究都集中在它的定义、分类、形成规则、美学功能和翻译等方面,而忽视了其意义建构的认知过程。Fauconnier和Turne

2、r提出的概念整合理论为研究移就提供了一个新的视角。该理论认为概念整合是一种基本的认知能力,存在于感知、理解和记忆的各个层面。概念整合以心理空间为基本单位,通过跨空间映射将两个输入空间投射到第三个空间,即复合空间。复合空间承接输入空间的部分结构,并产生自己独特的突生结构。整合网络能将分散的概念结构压缩成为整合空间中的易于理解的且可操作的、人类易于把握的场境,因此概念整合对移就这一超常搭配的意义建构过程必将具有强大的解释力。基于前人对移就的研究成果,本文以概念整合理论为框架,采用内省和定性分析的方法,从跨空间映射和关键关系的压缩

3、两方面论证了移就意义建构的认知过程。通过分析,本文得出了如下结论:首先,移就不仅是一种语言现象,还是一种思维现象。它基于人们在世界中的体验和邻近联想。人们无意识地将外界具体的表象或行为与抽象的感觉或特征联系起来,从而形象地表达复杂的个人情感。其次,移就的在线意义建构在很大程度上依赖于概念整合。为解决移就的修饰语和被修饰语之间的语义冲突,人们将语言、语境和背景知识整合起来,构建成相应的认知模型,寻找它们之间的映射,并将它们整合到一个复合空间里。除此之外,通过整合,空间之间的关键关系在复合空间里被压缩成新的关键关系,从而达到对语

4、言的理解。最后,概念整合理论对意义建构具有很强的解释力。投射映射、图式映射、概念整合网络中的部分投射和突生结构、空间之间关键关系的压缩展现了语言背后的认知过程,解释了为什么表面上不合逻辑的搭配却不妨碍我们对语言的理解。本文为研究移就的意义建构提供了一个新的、动态的视角。它有助于语言学习者更好地理解移就,从而帮助其解决在移就使用和翻译上的问题。此外,它将概念整合理论扩展到对移就的研究,进一步证明了该理论的普遍适用性和强大的解释力。关键词:移就;意义建构;概念整合;映射;压缩ACognitiveSemanticStudyofTr

5、ansferredEpithet--BasedonConceptualIntegrationTheoryAbstractAsarhetoricaldeviceoftransnormalcollocationandaphenomenonoflinguisticdeviation,transferredepithetreferstothetransferenceofthemodifierfromtheappropriatenouiltOanothertowhichitdoesnotreallybelong.Itiswidelyu

6、sed,notonlyinliteraryworks,butalsoindailyexpressions.Theyareterse,vividandimpressive,achievingbothefficiencyandcreativity.Mostoftheformerstudiesoftransferredepithetfocusonitsidentification,classification,formation,aestheticfunction,translation,etc,however,thecognit

7、iveprocessofitsmeaningconstructionhasnotbeenscientificallyillustratedyet.TheconceptualintegrationtheoryproposedanddevelopedbyFaucormier(1997,1998,2002,2006)andTurner(1998,2006)offersanewperspectivetothestudyoftransferredepithet.Itassumesthatconceptualintegrationisa

8、fundamentalcognitiveabilitytakingplaceatalllevelsofperception,ofunderstanding,andofmemory.Itreferstoasetofoperationscombiningcognitivemodelsinane

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