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汉语词汇研究经百年积淀，已成为汉语言研究的重要分支。随着人工智能技术的迅猛发展，该学科亟需立足传统学理与现代创新、把握智能技术发展大势、统筹本土立场与国际视野，以打破学科发展瓶颈，持续提升中国语言学的国际学术话语权与影响力。

原文：《汉语词汇学的破局与重构》

作者 |上海外国语大学刘静静/副教授束定芳/教授

图片 |网络

现代汉语词汇学溯源中国传统小学中的训诂之学，融合苏联词汇学理论与现代西方语言学方法，在多维度取得丰硕成果，已成为中国语言学的重要分支。然而，学科发展因受外来理论框架束缚，存在研究范式固化、视域窄化、成果碎片化等问题，往往难以有效适配人工智能大语言模型时代的需求。新时代下，立足汉语事实，契合人工智能技术趋势，构建兼具本土特色与普适价值的汉语词汇学自主知识体系，既是学科突破瓶颈的内在要求，又是提升中国语言学国际话语权的必然选择。

汉语词汇学研究的百年积淀与现实困境

汉语词汇学的发展，始终在继承传统与借鉴外来中探索前行，亟待完成本土化理论体系的深度建构。传统小学的训诂之学蕴含丰富的汉语词汇研究智慧，在同义词演变、核心词考证、词源探究、辞书编纂等方面形成独具特色的研究路径，为现代汉语词汇学发展奠定了深厚的本土根基，但训诂以“通经”为核心目标，并未形成独立的词汇学学科体系。20世纪50年代，现代汉语词汇学在引入苏联词汇学理论的基础上正式确立学科框架，初步明确了研究对象、研究领域和基本方法，却也为学科发展埋下了理论路径固化的伏笔。此后，西方结构主义语言学、生成语言学、认知语言学等理论与方法的引介，推动汉语词汇学进入多元化发展阶段，词汇语义学、计量词汇学、认知词汇学等交叉学科应运而生，界面研究、跨学科研究成为热点。

然而，现代汉语词汇学未对旧有理论体系进行系统性检视与重构，仍以创立期搭建的框架为核心，对传统小学的继承多停留在资料层面，对西方语言学理论的借鉴多为简单套用，新兴研究成果也多散见于界面研究中，未能形成体系化的本土理论范式。当前，学科发展仍面临诸多困境：研究范式固守历史惯性，多从传统小学或世界语言视角审视汉语词汇，未能立足汉语意合性等本质特征构建本土化研究路径；研究视域局限于语言符号表征维度，过度聚焦汉语词汇个性与符号间关系，忽视了词汇与概念系统、客观世界的深层关联；研究取向呈现微观化、碎片化特征，往往难以形成系统性的理论成果，无法为人工智能发展提供完整的语言认知模型支撑，学科发展亟需破局与重构。

自主知识体系构建的时代必然与实践基础

人工智能技术的快速发展，既为汉语词汇学自主知识体系构建提出时代要求，又提供了新的研究视角与发展机遇。当前，大语言模型主要局限于语言符号关系的处理，其下一步发展方向是构建能处理概念关系的“大概念模型”，并最终迈向旨在处理真实世界事物联系的“世界模型”。这就要求语言学研究跳出传统的符号层面框架，深入探究语言符号、概念系统与客观世界之间的互动关系。

汉语作为典型的意合性语言，其词汇构成、语义演变及使用规律与印欧语系语言存在本质差异。人工智能对汉语的处理需要本土化理论支撑，而现有词汇学理论体系难以满足这一现实需求。同时，人工智能的发展也为汉语词汇学研究带来新契机，推动研究范式从“为语言而研究语言”转向“通过语言研究人类与世界”，促使词汇学突破单一学科视野，融入跨学科发展格局，在回应时代需求中实现学科升级。

从学科发展基础来看，汉语词汇学自主知识体系的构建具备坚实的实践基础与可行性。其一，本土学术积淀深厚，中国传统语言研究在词汇领域积累了丰硕成果，为自主知识体系构建提供了独特的研究视角与方法支撑；其二，外来理论资源丰富，西方语言学理论的多元引介为学科发展提供了多样方法，经批判性吸收与本土化改造后，可转化为自主知识体系的重要组成部分；其三，学术研究氛围良好，国家社科基金相关课题对词汇学各领域的持续深耕，为自主知识体系构建奠定了扎实基础，形成了多方呼应、协同攻关的学术格局。

大词汇学观下自主知识体系的构建路径

构建人工智能背景下的汉语词汇学自主知识体系，需秉持“不忘本来、吸收外来、面向未来”的原则，以大词汇学观为核心，立足汉语语言事实，把握人工智能发展趋势，从研究的目标、框架、内容、方法四个维度实现融通创新，打造既符合汉语特质又能回应时代需求，既有本土特色又能丰富普通语言学理论的自主知识体系。

锚定研究目标，实现从本土阐释到普适贡献的价值升级。以往汉语词汇学的研究目标多聚焦于阐释汉语词汇演化规律、揭示汉语词汇个性特征，具有鲜明的本土性。人工智能背景下的自主知识体系构建，需坚持“以中国为观照、以时代为观照”，在坚守本土立场的基础上，将本土研究与人类语言共性探索相结合。一方面，精准揭示汉语意合性特征下的词汇规律，为人工智能处理汉语提供专属语义支撑；另一方面，从汉语词汇个性出发，挖掘人类语言普遍规律，探索词汇与认知、社会、大脑的深层关联，推动汉语词汇学从“解释汉语”向“贡献人类社会”转变，让研究成果既解释汉语现象，又丰富普通词汇学理论。

搭建研究框架，构建基于语义三角的三维联动体系。经典的语义三角理论揭示了语言符号、概念系统与客观事物的互动关系，为自主知识体系构建提供了核心框架支撑。以往研究多局限于语义三角的单一维度，系统性不足。人工智能背景下，需以语义三角理论为基础，搭建“语言符号—概念系统—客观世界”三维联动的研究框架：既关注汉语词汇的符号特征、内部结构与演变规律，夯实本体研究基础；又分析词汇与汉民族认知、思维、文化的深层关联，揭示其认知与文化意蕴；更探索词汇与社会现实、客观世界的互动映射关系，把握其社会功能与时代特征，为人工智能构建“符号—大脑—现实世界”关联体系提供本土化理论框架。

拓展研究内容，实现从微观碎片到宏观系统的视野延伸。现有汉语词汇学研究多聚焦微观词汇现象分析，呈现碎片化、表层化特征，难以满足人工智能对系统性语言认知模型的需求。构建自主知识体系，需以大词汇学观为引领，突破“就词汇研究词汇”的局限，将研究置于科学大背景与语言哲学层面，从学科交叉角度拓展研究内容。为此，需跳出语言符号表层研究，从概念、思维、百科知识等宏观视角重新审视词汇，涵盖词汇起源与演变、本质特征与功能、词汇与社会文化、词汇与大脑认知、人工智能背景下的汉语词汇处理路径等核心议题；重点回应汉语意合性特征下人工智能处理的独特性、大语言模型发展所需的词汇语义支撑等关键问题，构建覆盖“词汇—认知—世界—技术”的研究内容体系。

创新研究方法，推动从单一传统到多元实证的方法融合。传统汉语词汇学研究多采用内省、文献考据等方法，难以适应人工智能时代对研究科学性、精准性的要求。构建自主知识体系，需实现“传统方法与现代技术”“定性研究与定量研究”“单一学科与跨学科合作”的多元融合。一方面，坚守汉语语言事实研究根基，继承传统小学的文献考据、语义辨析等方法；另一方面，积极引入语料库与大数据分析、心理实验、神经实验等现代实证方法，同时加强与计算机科学、认知科学、心理学等的跨学科合作，打造多元融合的研究方法体系，提升研究的科学性、精准性与应用性，为人工智能发展提供坚实实证支撑。

新时代的汉语词汇学研究，唯有立足本土、面向世界，坚守传统、拥抱创新，才能在人工智能时代找准自身定位、实现学科价值。汉语词汇学自主知识体系应成为连接汉语研究与时代发展、本土学术与国际语言学的重要桥梁，推动中国语言学从“跟跑”西方理论转向“领跑”本土创新，在提升国际学术话语权的同时，为人类语言研究与社会进步贡献中国智慧、提供中国方案。

[本文系国家社科基金重大项目“中西交流背景下汉语词汇学的构建与理论创新研究”（21&ZD310）成果]

文章为社会科学报“思想工坊”融媒体原创出品，原载于社会科学报第2003期第5版，未经允许禁止转载，文中内容仅代表作者观点，不代表本报立场。

本期责编：程鑫云