从多视角考察近义情态动词表达认识情态的异同 ——以“要”和“会”为中心

곽기빈

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 곽기빈

저널정보: 한국중국언어학회 중국언어연구 중국언어연구 제82호

발행연도: 2019.1

수록면: 101 - 131 (31page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

本文从四个方面讨论了多义情态动词“要/会”表达认识情态的异同。两者最大的区别特征是：“要”是基于直接体验所感知到的征兆，而“会”虽然也能表达基于直接体验的推测，但多数是基于逻辑性的推理，其着眼点在于推理的依据与可能要发生的事态之间的逻辑关系。首先，“要”在陈述句中通常与动态性较高的谓语成分共现，而“会”既可以与动态性谓语也能与静态性谓语共现。与“要”共现的主语必须是定指的，“会”则不受这种制约。第二，从“传信性”的视角看，“要”基于感知到即将发生的事态的征兆，使说话者对周围带有变化的个别事态的判断较为容易；“会”则基于某种逻辑上的推测，即使是对眼前某个即将发生变化的事态没有感知，也可以表达说话者对仍然停留在假想世界的事态的判断。第三，“要”常与句尾“了”共现，是因为它表达的“可能发生的事态”带有强烈的变化特征以及紧迫性的倾向。“会”不能与“了”共现，是因为它具有强烈的表达认识情态的“非现实性”语义特征。“要”单独表达认识情态时，其意义往往是不确定的，因此时常在说话者的心理层级上需要具备“分类化”功能的“的”的辅助,而“会”即使没有“的”的辅助，也不会影响它表达认识情态的意义。最后，我们基于语料调查发现“要”表达消极事态的比率远远高于“会”，本文认为这是“要”所具有的在时间上的紧迫性意义所致。

This paper discusses the differences of the polysemy modality verb “yao/hui” from four aspects on expression of epistemic modality. The biggest difference between the two is that “yao” is based on the perceived symptoms of direct experience, while “hui” can express speculation based on direct experience, but most of them are based on logical reasoning and their focus is on reasoning. First of all, “yao” is usually co-occurring with a highly dynamic predicate component in a declarative sentence, and “hui” can coexist with a dynamic predicate as well as a static predicate. The subject that co-occurs with “yao” must be definite subject, and “hui” is not subject to this restriction. Second, from the perspective of “evidentiality”, “yao” is based on the perception of impending events, making it easier for the speaker to judge the individual events with changes around it; “hui” is based on some logic. The above speculation, even if there is no perception of a situation that is about to change in front of the eye, can also express the speaker‘s judgment on the state of affairs still in the imaginary world. Third, “yao” often co-occurs with the aspect particle “le” because it expresses a possible state of affairs with strong characteristics of change and urgency. “hui” cannot co-exist with “le” because it has a strong “unrealistic” semantic feature that expresses the epistemic modality. When “yao”expresses epistemic modality alone, its meaning is often uncertain. Therefore, it is often necessary to have the aid of “classification” function “de”at the psychological level of the speaker, and “hui” even if there is no “de”, it will not affect the meaning of its expression of epistemic modality. Finally, based on the corpus survey, we find that the ratio of “yao” to express negative events is much higher than that of “hui.” This paper considers that this is the phenomenon caused by the urgency of time in “yao”.

#polysemy modality verb #epistemic modality #evidentiality #direct experience #logical reasoning

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

곽기빈

소속기관 한국중국언어학회

주요연구분야 인문학 > 어문학 > 중국어와문학

논문수 1 이용수 1

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)