音系对立性层级理论述评

音系对立性层级理论述评

［摘要］对立概念在音系学研究中具有重要的地位。音系对立性层级理论是当今音系对立研究理论的最新发展。本文认为基于对立性特征顺序的对立性层级理论能够很好地诠释诸如元音和谐、超音变等音变现象，从而验证出音系对立性假设的可行性。本文着重介绍对立性层级理论的基本原则及其理论框架，并且对该理论的不足进行评述。

［关键词］对立；音系学；对立性层级

索绪尔曾指出：“语言中的差异是普遍存在的。”［1］1因此对立概念在语言学研究，特别是音系学研究中占有非常重要的地位。在音系学领域中，对立研究可以分为两类：语音对立和音系对立。前者指两个音在表层语音显现上所出现的感知对立。Liljencrants和Lindblom(1972)提出了弥散模式（dispersion model），认为功能性的感知因素可以解释音位总藏的组构。［2］比如/i a u/三元音系统很常见，这是因为/i a u/元音系统最大化地利用了口腔内的发音空间，对听者而言，前者在感知程度上更为清晰。在Liljencrants和Lindblom的研究基础上，Flemming（2002）认为音位总藏的组构体现了两种力量的交互作用：音位对立的数量最大化和不同音位之间的感知差异的最大化。［3］

一、配对比较算法和连续切分算法

（一）配对算法

在音系对立研究领域中，学者们通常运用两种算法确定特定语言中的某一个音位的对立性特征（contrastive feature）。一种算法是通过对音位最小对立体进行区别性特征的配对比较（pairwise comparison）；另一种算法是顺序列出所有音位的区别性特征（例如假设有区别性特征A、B和C），然后对这些区别性特征进行特征类别排序（feature ordering），根据所得到的特征类别次序（A>B>C）会形成特征层级体系（feature hierarchy），最终体现出音位的对立性特征。这两种方法并不相同，应用后的结果也不一样。下面我们以法语的双唇塞音/p/，/b/，/m/对立赋值为例，分别阐述Martinet（1960）采用的配对比较的对立赋值法（pairwise comparison）和Dresher（2008，2009）采用的区别性特征类别排序的对立赋值法（contrastive specification）。［1］［4］Martinet认为/p/的对立性特征是［-浊音性］，/b/的对立性特征是［+浊音性］和［-鼻音性］，/m/的对立性特征是［+鼻音性］。根据这些特征，/p b m/的对立性特征赋值如下：（1）法语双唇塞音的对立性赋值。

pbm

［浊音性］－+

［鼻音性］－+

Martinet是通过对比音位最小对立体得出以上的对立性赋值。我们现在对如何得到对立性赋值（1）的过程进行详述。首先，我们就［浊音性］和［鼻音性］两个区别性特征对

/p b m/进行完全赋值。/p b m/完全赋值如下：

（2）法语双唇塞音的完全赋值。

pbm

［浊音性］－++

［鼻音性］－－+

/p/和/b/只有在［浊音性］特征上存在特征对立，所以［浊音性］就是二者的对立性特征。对于/b/和/m/而言［鼻音性］就是二者的对立性特征。我们现在用圆圈将/p/和

/b/、/b/和/m/之间的对立性特征圈出，如(3)：

（3）法语双唇塞音的对立性赋值。

pbm

［浊音性］+

［鼻音性］－

没有被圈出的特征不是对立性特征，因此既是无标记性特征，也

是羡余特征，可以被删除掉，这样我们就得到了(1)。这种对立性赋值方法严格按照配对比较的步骤，通过对最小对立体进行特征区分和无标记性特征删除从而计算出音位的对立性特征。Dresher（2009）将这一过程称为配对算法(Pairwise Algorithm)。［1］14配对算法定义如下：

(4)配对算法。

a.对所有的音段进行赋值。

b.析出全部的音段对立体。

c.确定一个特征赋值用以区分两个音段对立体。

d.将这个区分两个音段对立体的特征赋值为对立性特征。

e.对所有音段对立体进行比较，确定出全部的对立性特征，然后删除音段中所有的无标记性特征。

（二）连续切分算法

Dresher（2008, 2009）在Jackobson与Lotz（1949）［5］的研究基础之上对法语的双唇塞音/p/，/b/，/m/的对立赋值重新进行了论述，并且提出了连续切分算法（Successive Division Algorithm，简称SDA），见（5）：

（5）连续切分算法。［1］16

a.不对每一个音位进行特征赋值，假设所有的音位都是同一个音位的音位变体，那么所有的音位在一起构型成一个音位集合。

b.如果这个包含所有音位的集合中存在着多个彼此之间形成对立的音系单位，那么选择出一个特征，这一特征能够将这一集合切分成该特征所允准出现的音位集合的子集。

c.在每个子集中重复步骤（b）：将音系单位切分至不同的集合，然后反复应用对立性特征对集合中的音系单位进行区分，直至每一个集合中只存在一个音系单位。

根据以上步骤，不同的特征切分会导致子集的不断产生，而特征的顺序排列会使对立性特征的排列过程出现层级体系，据此作者提出了对立性层级理论（contrastive hierarchy）。下面我们以法语双唇塞音/p b m/的特征切分为例来看一下对立性层级理论的具体应用。在初始阶段，/p b m/都被假设为是同一辅音音位C的变体。如果我们预设某一特征，例如［浊音性］能够使/p b m/出现对立，那么/p b m/根据这一特征就会被分成两个音位集合。集合A中包含/p/，集合B中包含/b m/，也就是说/p/具有［-浊音性］特征，/b m/具有［+浊音性］特征。集合A中只有/p/，因此［-浊音性］特征也是/p/的对立性特征，/p/不会再被算法继续切分。而集合B中的/b m/需要用另外一个对立性特征［鼻音性］进行区分。/b/被赋值为［-鼻音性］，/m/被赋值为［+鼻音性］。/p b m/的对立性层级排列如下：