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摘 要：语义波是合法化语码理论与系统功能语言学对话合作的焦点，但语义波的识解勾画、结构化特征及功能、类型识别等问题尚需明确。为此，本文以科学语篇为例，以言辞单位为语义引力刻度，以对应级阶的成分分形为语义密度刻度，依据语义波的语境实例化特征考察其合法化识解问题。研究发现：语义波的识解勾画取决于语义引力与语义密度的刻度定位；语义波的结构化特征与功能取决于语境显示的抽象化层级与意义构建的复杂化层级的一致性；语义波的类型识别取决于波点定位及其元语言功能属性。本文为语义波提供了一种合法化的识解范式，有助于促进语义波的融合研究。 关键词：合法化语码理论；系统功能语言学；语义波；言辞单位；合法化识解 作者简介：罗载兵，西南交通大学外国语学院；杨炳钧，上海交通大学外国语学院。 基金：教育部人文社科项目“跨学科视域下基于语料库的语义波界面研究”(18YJC740060)；中央高校青年基金项目“基于语料库的语法隐喻之学科性构建研究”(2682018WQN05)的阶段性成果。 1. 引言 系统功能语言学（Systemic Functional Linguistics,SFL）与伯恩斯坦社会学的合作对话已步入第五阶段（Martin 2011;Maton&Doran 2017c），二者正走向融合，语义波正是当前对话的焦点（Maton 2011,2013;Martin 2017;Martin&Matruglio 2020）。SFL的语义波是对语篇中信息交替推进的格律描述（Halliday 1978;Martin 1992;Matthiessen 1992；罗载兵2019a），而合法化语码理论（Legitimation Code Theory,LCT）的语义波是由语义引力（semantic gravity,SG）与语义密度（semantic density,SD）交互构建的一种起伏性语义框架，是累积性知识构建的关键（Maton 2013,2014）。 语义波具有起伏性、预示性等二阶性特点，适用于上至理论模式，下至特定话语的不同语义维度描述。然而，如何识解与勾画语义波？其结构化功能怎样？如何识别其具体类型？这些问题尚未得到回答。鉴于此，本文将在LCT与SFL的对话整合框架内探析上述问题，以促进LCT与SFL的语义波融合研究。 2. 语义波研究概述 2.1 语义波的定义及特征 语言单位的波具有自然的二阶性（second order），涉及语境、语义、语法等维度（Pike 1959;Saussure 1966;Halliday 1978）。LCT的语义波是语义引力与语义密度同时变化呈现的一种波状式语义框架（Maton 2014,2020）。其中，语义引力指意义对于语境的依赖程度，是对不同抽象化程度的意义的语境刻画；语义密度指语境中意义的压缩程度，是对不同复杂化程度的意义的压缩与识解。语义波在语义平面中可体现出四种语义模态关系，即SG+/SD+、SG–/SD–、SG+/SD–、SG–/SD+（如图1），在语义轮廓中可体现出不同的起伏性框架（如图2）。  图1.语义平面(Maton 2014:131)  图2.三种语义框架(Maton 2013:13) 图1表示语义波的类型学静态视角。在特定语境中，A、C点分别体现为抽象化意义的日常性话语及技术性话语，B、D点分别体现为非抽象化的日常性话语及技术性话语。图2表示语义波的拓扑学动态视角。基于互逆模态关系的语义波，随着时间移动呈现出不同的语义幅度、移动方向、准入点、落脚点等。LCT指出基于语义性原则的语义波在微观、中观及宏观层面可呈现出分形的波状型式（Maton 2020）。 2.2 语义波的识解与勾画 语义波是一种起伏性的语义框架，需要客观的、显性的识解与勾画。Maton&Doran(2017a,b）首先提出措词化、小句化、序列化的外部描述语言来识解语义密度的拓扑程度，但是语义引力的转化手段尚在构建当中。就语义引力识解而言，当前研究依据的是话语语义分类单位及话语分类阶段等（Hood 2017；李战子、胡明霞2016）。 在与LCT的对话中，Martin&Matruglio(2020）、Martin(2017）从跨元功能的角度提出存现（presence）对应于LCT的语义引力，体现语境的依赖程度；质量（mass）对应于语义密度，体现语境下意义的压缩程度。存现与质量又进一步涉及不同元功能的语义参数，与其相应语义参数一般呈正比关系（Martin&Matruglio 2020；朱永生2015），可更有力地调用SFL的系列资源来识解意义压缩与语境依赖（Maton&Doran 2017c）。 总之，LCT与SFL学者大都尝试从语义引力或语义密度的切入路径来概念化语义波的语境依赖与意义压缩。然而，特定语境中语境依赖与意义压缩并不那么清晰、直白（参见Martin&Matrugolio 2020;Maton et al.2016），“语言中如何具体量化引力与密度的变化是一个极具挑战的问题”（Martin 2011:53）。 2.3 语义波的合法化识解问题 语义波的上述难题涉及特定社会语境、相应识解语言、语义波勾画三者之间的架构关系。特定社会语境涉及语义波的类型问题，相应识解语言涉及语义引力与密度的模态关系问题，语义波勾画涉及其参数选择、刻度量化和结构化识解的问题。 2.3.1 语义波的模态关系问题 语义波需视具体语境进行具体分析，但往往存在“先入为主”的识解前提，语义引力与语义密度在语境中的具体模态关系不甚明晰，如Maton所举的生物学概念Cilia:  图3.语义波式语义框架（Maton 2013:15) LCT将话语行为视为社会行为下的知识实践，语义波的起伏勾画依赖于特定知识实践的结构化特征，如图3中的“概念、解包、再打包、表格”等。随着时间移动，SG–/SD+的知识性概念Cilia首先被解包，呈现为SG↑/SD↓的变化过程，随后其再被打包，呈现出SG↓/SD↑的变化过程，最后展示为SG–/SD+的知识实践。语义波的起伏移动呈现非割裂性知识构建的跨语境语义累积过程，因而不同类别的知识得以群集，不同知者得以适切地语义引导、准入，达成知识累积。但是，上例是以语义引力与语义密度的互逆为前提的，对于在具体语境下如何确定二者是否互逆尚不明确。 2.3.2 语义波的语境结构化问题 基于语义引力与语义密度的模态关系，语义波的相关识解需要客观、显化，以便体现语义波的语境结构化功能与特征。当前，语义波的起伏性强弱程度常常依照名词词组来界定，语义波随着时间的移动，不同知识形式的语义强弱变化呈现拓扑性特征。但是，知识形式的不同界限不明晰，语义波的波段切分、语义幅度、移动方向等内在结构化特征的客观显性识别标尺缺失，起伏性语义框架勾画给人一种主观、模糊之感（罗载兵等2017）。 其次，基于跨元功能的框架，质量与存现的概念指出了与语义引力及语义密度对应的识别语义参数，解决了LCT语义性原则与SFL元功能适切的问题，但是“Halliday与Martin的语境模型都未充分重塑伯恩斯坦语码理论的语境维度”（Hasan 1999:26）。质量与存现的概念涉及较多的次选择参数，在具体语境中进行具体语篇分析时相关参数的选择不易操作，难以避免语境识别的缩减性，也未能识解语义波本身的动态结构化特征，即高语义平线、起伏性语义波、低语义平线等不同语义框架的勾画。 2.3.3 语义波的类型识解问题 依据LCT，语义引力与语义密度在特定语境下可单独呈现波状变化。在特定语境下，语义框架可呈现为非互逆前提下的引力波、密度波，也可呈现为互逆前提下的语义波；而语义波又进一步涉及知识性语义波和价值性语义波的类型区分。不同类型的语义波涉及话语实践、话语主体、客体等之间的知识关系或社会关系。尽管波状式的语义框架可依据其形状得以勾画，也可依据其所涉及的知识形式得以刻画（Maton 2020），但在特定语境下，如何识解语义波的不同类型仍是一大挑战。 综上所述，语义波的合法化识解需视具体语境进行具体分析，语义波的勾画需构建相应的合法化转化手段。问题的关键在于以何种维度为出发点，如何判定语义引力与语义密度的模态关系、层级定位、具体移动刻度。下文将以科学语篇为例，分别构建基于语义引力优先和语义密度优先的合法化识解手段，为语义波的合法化识解提供具体、客观、显性的切入路径。 3. 语义波的识解手段与勾画示例 语义引力与语义密度是语义波得以具体构建的自然参数，因而二者都被视为语义波得以勾画的自然切入点。 3.1 语义引力的识解手段：言辞单位 语义引力是对语境化或语境脱离的意义依赖程度的识解。语境依赖指未明晰囊括言语互动所处的相关即时情形的全部特征，且是一个渐变群（Hasan1973）。为此，Cloran(1994）提出话语的言辞单位（rhetorical unit of discourse）的概念来对其进行概念化，强调社会过程中语言的功能角色。言辞单位与修辞学无关，是级阶上位于语篇与消息之间的一种语义单位，属于语义层，对应语篇中的非嵌入级阶小句。话语的言辞单位依据消息中的中心实体值与事件的时空取向来概念化语境依赖的程度（同上）。 言辞单位的中心实体值体现言语互动语境中消息主语在当前此地的涉及程度；事件关涉言语互动语境中提议或命题的时空发生取向。特定语境中，中心实体值与事件取向体现了言语互动语境中相关语义特征的群组，即话语在互动语境中是辅助物品、服务交换，还是组成语境的话语交换信息。二者不同的组合方式构成了社会互动过程中识解语境依赖或独立的11级言辞单位渐变群（图4）。  图4.言辞单位渐变群及其引力刻度 位于左端的行为言辞单位是话语提议，辅助互动语境中商品与服务的交换。从语义引力来看，提议话语是互动语境中的话语辅助行为，最贴近当前话语语境（同上），因而相对于其他言辞单位，其语境依赖程度最高。依据语境依赖与语义密度互逆的优先前提，其语义引力最高，语义密度最低。将其赋值为SG10/SD0。而位于右端的概括言辞单位为命题。所指中心实体为类别化的概括实体，事件取向缺失时间性。其体现言语互动情形所含的所有相关特征的命题信息，因而最脱离语境，语境依赖程度最低。因此，将其语义引力与语义密度赋值为SG0/SD10。介于二者之间的其余言辞单位依此类推，中断性单位不计。 可见，言辞单位是识解语境依赖程度的显化手段。在任一言语互动语境中，言辞单位可客观显化地衡量语义引力与语义密度的某一刻度。特定语境的语义波可被具体勾画为包含11个刻度级的语义框架。当然，上述语义波判定框架是以语义引力优先，语义引力与语义密度的互逆为前提的，后文将进一步讨论。 3.2 语义密度的识解手段：成分复杂性 LCT的语义密度是对意义压缩复杂性的识解（Maton 2020）。语境中意义的压缩程度取决于语义结构中的意义聚集程度或相关性，而不是某个词项内在的固有意义，体现为一个无尽分级的连续统（Maton 2020；罗载兵2019a）。鉴于语义波的分形词汇语法识解了不同复杂性层级的分形语义密度（罗载兵2019b），即序列、图示、成分层级，并且序列、图示复杂性层级本身就是成分的，而成分具有在不同层级复杂性中任意穿梭（shunt）的语法潜势（Halliday&Matthiessen 1999），可依据语义波的分形词汇语法，从成分复杂性层级出发来具体界定语义密度的刻度级，如表1所示： 表1.基于成分分形的语义密度刻度  依据成分分形的复杂性程度，参照小句中心实体与事件取向所构成的言辞语境，以成分在人际语境中可被优先建构为一个重要功能角色的参与度为基准（Halliday&Matthiessen 1999），与上文语义引力刻度级等同，定位于消息的语义密度同样可构建为11个刻度级。在11个刻度级中，越倾向于经验核心外围边缘的成分分形，其语义分形的压缩度越低，语义依赖性越高；越倾向核心的成分分形，其语义分形的压缩度越高，语义依赖性越低。因而由“中介”与“过程”构成的消息语义刻度被赋值为SG0/SD10，其语义引力最低，语义密度最高，所涉及的意义大多与其组合结构、所处类别、过程中的其他部分意义的相关性最高（Maton 2020）；同样，由“过程”、“中介”与“原因”（理由、目的、让步、条件）构成的消息（复合体）被赋值为SG10/SD0，其语义引力最高，语义密度最低。其余复杂性意义的语义密度刻度介于二者之间，被赋予相应的刻度，依此类推（参见罗载兵2019b）。与上文的语义引力刻度级一样，本判定框架的语义密度刻度级是从作为消息的小句单位出发，基于语义密度与语义引力互逆的先入前提的。 3.3 语义波的勾画实例：科学语篇 如前所述，语义波具有多样化的体现形式，可体现于任何语篇实践。就语篇而言，不同语境中的语篇具有不同的语言特征与社会功能。科学语篇的功能性在于科学有其自身的区别性语类、话题组织形式及专门化的推论模式（Halliday&Martin 1993），因而科学语篇是语义波可得以识别的典型场域。 鉴于双语语篇比单语语篇具有更杂合的语义文库（Brisk&Parra 2018），口语比书面语具有更真实的语篇“自然性”（Halliday 1989），本文的科学语篇来自对课堂教学视频的完整转写，属于口语语篇，时长45分钟，共652次话轮，2563词。依据Hood(2017）的切分方法，对应于每一张PPT的口语语篇按照阶段（phase）界限确定语义波的起伏性与连续性。具体而言，首先将科学语篇载入语料库软件UAM Corpus tool 3.3m，依据上述语义引力与语义密度刻度级创建语义波的标注框架。然后，依据各消息单位的语义引力值与密度值，结合语义平面的定位点勾画语篇阶段的语义框架（图5）。图中，语义平面的纵轴表征语义引力的刻度，横轴表征语义密度的刻度，w表征某一波点。在11级语义刻度中，SG5/SD5界定了语义刻度的互逆临界点，语义平面的四分区域及各定位点的赋值精确、显性地定位了各消息单位的具体分布。在此基础上，依据各波点的区域定位以及相应的语义密度值与语义引力值勾画语篇阶段的语义波（图6）。  图5.PPT5-6语义平面图  图6.PPT5-6语义波 可以发现，基于上述语义引力与密度刻度，PPT5-6的语义波呈现出四分区域分布，即SG+/SD+、SG+/SD–、SG-/SD+、SG–/SD–。对应于PPT5-6的科学话语所呈现的语义波穿梭于不同语义区域，语义波的切入点、落脚点、语义幅度、移动方向等结构化特征得以客观地合法化确定。 4. 语义波的合法化识解 识解语境依赖与意义压缩的11级刻度级都对应于语义层中的消息级阶。上述操作模式对构成语义波的同一消息进行对等的语义刻度界定，在具体语境下可为语义波的模态关系、语境结构化功能与特征、具体类型的合法化识解提供客观、精密的转化手段与刻度依据。 4.1 语义波的模态关系识解 语义波在具体情景语境中依赖语义波移动的具体波点，但是由于语义引力与语义密度在特定语境中具有同向或互逆的模态关系，因而在特定语境中语义波的模态关系变化各异，并不一定呈现互逆定位，请看下例：  图7.PPT1-2的语义框架 图7为PPT1-2的语义框架。若以语义引力与语义密度的互逆性为前提，可得知语义波将不会在SG+/SD+、SG–/SD–的模态区域中出现，而依据语义平面对各消息单位的语义引力值与语义密度值的定位，引力与密度的四分模态区域自动判定了各波点的起伏位置。因此语义波的起伏移动并不依赖SG+/SD–或SG–/SD+的互逆性前提。这说明基于“先入为主”的互逆模态关系的语义波识解是不合法的。 其次，当语义引力与语义密度为互逆定位时，语义波的语义引力刻度与语义密度刻度也存在非一致的定位关系。例如，波点w8为SG8/SD4,w9为SG10/SD4。尽管在语义平面中二者分属互逆平面区域，但在11级语义刻度中，SG8互逆对应的语义密度应为SD2,SG10应互逆对应SD0的语义密度值。二者的语义引力与语义密度显然脱离了其自身的互逆性。再次，相同语义引力的波点可能具有不同的语义密度定位，如波点w25为SG5/SD5、w26为SG5/SD4；相同的语义密度波点也同样可能具有不同的语义引力定位，如w8为SG8/SD4,w9为SG8/SD4。对于同一波点，语义引力优先的语义刻度与语义密度优先的语义刻度呈现出了互逆定位不一致的显著差异，语义波的互逆性识解也是不合法的。只有当同一波点的语义引力值与语义密度值互逆定位一致时，语义波的模态关系才可能是合法互逆的，如波点w12、w14。因此，基于语义引力与语义密度互逆的优先前提来识解、勾画语义波的语义框架违背了语义波的具体语境具体分析的原则，语义引力与语义密度的模态关系识解是不合法的。 4.2 语义波的语境结构化识解 结合语义平面的自动化合法定位，语义波的语义框架得以动态勾画。语义波是累积性知识构建的关键，归因于其自身的语境结构化功能与特征（图8):  图8.PPT3-4的语义波 图8中，PPT3-4的语义波将位于不同语境层级与意义等级之间的话语进行容纳、编织，但是语义波的结构化功能并非由同向模态区域的语义波体现，而应由互逆模态区域的语义波体现。如图8所示，同向模态区域的语义波不具有起伏性，要么为低语义平线，要么为高语义平线缺失，语义波的语义幅度缺乏高低变化，难以跨越自身所处语境，所呈现知识话语要么与结构化知识无关，如脱离语境的简单化话语，要么呈现贴近语境的复杂化话语，知识话语难以被学习者理解。 其次，语义波的语境结构化特征体现于其切入点、落脚点、语义幅度、移动方向、适切点（threshold）等方面。如图8右侧所示，此阶段语义波的切入点位较高，落脚点相对较低。语义波随着时间移动体现不同程度知识的结构化，相应的意义构建涉及不同的类别和核心关系。该语义波的语义流动体现于1个上升语义波段与3个下降语义波段，语义波的移动方向呈现为降→升→降的起伏过程。语义幅度体现科学知识构建的跨语境语义过程，即知识是已结构化中的结构（Bourdieu 1971）。语义波的上升移动呈现语境脱离的抽象化话语，但是语义波并不是越上升越好，一味地上升移动将导致割裂式的意义构建，即知识累积移动将不能跨越抽象化的语义鸿沟。语义波的下降移动可提供适切的语义准入，然而一味地下降移动也将导致所呈现知识受限于当前特定语境。尽管易于理解，但知识结构化偏向于日常知识，教育性知识的结构化层级难以顺利构建、呈现与跨越。 再次，语义波的结构化功能在于语境依赖的抽象化层级与意义构建的复杂化层级的一致性。在结构化语义波的某一移动阶段中，语义引力与语义密度的逆向点位等同，表明该特定语境下知识构建的结构合法化，即语境依赖的信息显示与语义压缩的知识构建层级定位一致。因此，语义波的结构化功能应是反复的起伏移动，语义适切点是其合法化结构化的关键，知识结构是对语境依赖的知识结构与意义构建的知识结构组成的结构化层级的结构化，知识结构的合法化结构化在于语义波本身。 4.3 语义波的类型识解 语义波有知识性语义波与价值性语义波的类型区别，结合语义性原则与专门化原则，语义波的不同类型也能依据上述识别框架得以合法化识解（图9):  图9.PPT 15-16的语义框架 图9为PPT15-16的语义框架，其中波点w1、w3、w13、w30分属不同语义区域。当某一波段的语义密度点位与语义引力的点位不一致时，该波段倾向于单独移动变化的密度波或引力波，但是密度波体现于由语义引力为SG0的不同点位构建，如w30；而引力波体现于语义密度为SD0的点位构建，如w17。 知识性语义波与价值性语义波的具体类型识解取决于语义引力与语义密度互逆前提下的元话语意义属性。语义波的知识性关系体现于所探讨实践与客体的专门化关系，价值性关系体现于特定实践与主体的专门化关系。在SFL看来，知识性关系可由概念意义体现，即基于客观定义与实证描述等的意义形式（Martin et al.2014），而价值性关系可由人际意义体现，即基于情感道德、美学品格、政治立场等意义形式（Maton&Doran 2017c），因此语义波的类型取决于其波段本身的元话语意义属性。在图9中，位于互逆区域的结构化语义波由波点w3、w4、w5、w6、w9、w10、w12、w13、w16、w17、w28、w29、w31构成，其相应的科学语篇话语如表2所示： 表2.科学话语语义波及意义类型  可见，语义波相应的元话语大多体现为SFL的概念意义范畴，各波点消息关涉客体与话语之间的客观经验事实，而非情感道德等价值性意义，仅有w16体现人际意义的评价识解，因而图9中的结构化语义波属于知识性语义波类型。 5. 结语 本文的语义波合法化识解遵循自下而上的路径，即识解语言、语义波勾画、社会语境识解的范式。语义引力与语义密度是识解语义波的关键，但是二者需要相应的识解刻度以便在语篇中得以合法化概念化。不同的转化手段与刻度应充分体现特定语境下的语境依赖渐变群与意义复杂性渐变群的固有属性，且不同的转化手段势必产生各异的结果，即语义波结构化的差异定位（positioning）。引力波、密度波、语义波等是意义结构化的不同取向，知识结构化体现于不同语义波类型的波动与编织，知识权力取决于知识得以编织和波动的语义波本身，而不是某个知识类型（Maton 2020）。 参考文献 Bourdieu,P.1971.Language and Symbolic Power[M].Cambridge:Polity Press. 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