高 芸

(宜春学院外国语学院，江西 宜春 336000)

在20世纪80年代，关于话语解释的研究有两种重要的观点:一是动态语义学把话语的内容看作是上下文的一种关系，如Kamp(1981)，Groenendijk和Stokhof(1991);二是基于人工智能的研究证明话语结构是话语解释的一个必要成分，如Hobbs(1985)，Mann 和 Thompson(1987)，Grosz和Sidner(1986)。虽然两种观点都对当前句子的解释如何依靠其先前句子的解释的模型提出了要求，但是它们的目的和技巧却各不相同。动态语义学关注各种前指的逻辑结构的作用，通常探讨语用现象的相对狭义的集合，其话语结构是由as if，not，every等语言表达式来决定。建构逻辑形式的过程相当简单，或者使用句法和小句的逻辑形式的形式，或者使用一致性和信息增加这样一些概念。而关于话语解释的许多人工智能的研究方法通常试图做出会话含义的模型，这些理论强调领域知识和认知状态等非语言信息的常识推理的作用［1］。分段式话语表现理论(Segmented Discourse Representation Theory，简称SDRT)把这两种研究方法结合起来，试图用一种体系的优势改善另一种体系的劣势。

一、动态语义学需要修辞结构

动态语义学理论话语表现理论(Discourse Representation Theory，简称DRT)刻画了名词短语和人称代词的照应关系，名词短语的量化意义以及英语句子系列在时间方面的复杂性和联系性，但相对于自然语言的语义呈现来说，还存在一些局限性，主要表现在以下几个方面［2］。

1.时间性前指

话语中的语句所描述的事件有相应的时间关系和由此而形成的时间结构，分别称为话语的时间关系和时间结构。……