认知语言学中的动物隐喻外文翻译资料

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认知语言学中的动物隐喻

Mehri Rouhi Mohammad Rasekh Mahand

Islamic Azad University, Hamedan Branch, Iran Bu Ali University, Hamedan, Iran

AM（动物隐喻）现象可以基于认知语言学中的类包含模型来讨论。 在这篇文章中，我们试图证明这种隐喻比这个模型更符合Lakoff的对应模型。 这并不意味着对应模型在这方面是无效的，但我们认为，根据这种隐喻的性质，类包含模型可以比其他模型更好地解释它的一些特征。 对应模型假定隐喻本质上是类比的。 此外，它表明映射是一对一和结构一致的。该模型的不变性原则表明，隐喻映射以一种与目标域内在结构一致的方式来保存源域的认知拓扑（即图像模式结构）。 但是，类包含模型不会将隐喻看作类比，而是将源视为一个更大的新创建的超级纵坐标类别的原型实例化，然后将其看作包含源域和目标域。 这个新创建的类别使用原型成员作为示例。 我们试图比较这两种模式在解释波斯语的AM中。

关键词：AM（动物隐喻），对应模型，类包含模型

引言

隐喻已经研究了很多年，特别是在认知语言学方面。 隐喻研究在认知语言学中的重要性可能是其性质的结果。 如果认知语言学是研究语言特征反映人类认知其他方面的方式的研究，隐喻为这种关系提供了一个最清晰的例证（Grady，2007）。

Koveceses（2002）将隐喻定义为从另一个概念领域理解一个概念领域。 概念领域是任何连贯的经验组织。 因此，例如，我们连贯地组织了关于我们依赖于理解生活的旅程的知识。 这是在对应模型中已经研究过的东西。

隐喻学者在Lakoff（1993）的介绍中已经接受了函授模型。 它被用来描述隐喻，尽管它提出了一些不同的版本。 一些学者试图通过添加不同的特征来改变它的一些模糊性，因此引入了混合理论。

但是，直到Glucksberg和Keysar（1990）试图在解释适当的名字隐喻时表现出它的一些缺点和薄弱点之前，这些东西都没有阻止它完成它作为描述隐喻的最佳框架的角色。 然后，他们引入了类包含模型作为替代。

后者的行为更有效率，至少在描述适当的名字隐喻时。 但是，每一个模型的特点是什么？为什么对应模型至少在一个方面迫使退出，而不管其全球接受度如何？ 当前具有挑战性的情况的原因是什么导致这两种模式相互排斥部队？ 最后，我们试图解释为什么动物隐喻不能作为名称隐喻的对应模型被纳入。

AM（动物隐喻）的特点

首先，有必要注意的是，什么才算是一个AM是使用动物名称作为源而不是目标。 让我们回顾我们的童年故事; 我们可能会记得一些句子，如“狐狸发火/狐狸冒烟”。 这里的狐狸是目标，而火是源泉，但是如果我们在波斯说：“他是狐狸”，那么狐狸就是源头，这句话就是上午的例子。

其次，AM中的动物名称可以被引用地使用（也就是说，它可以被简单地用作对象的标签）或者可以被预测地使用（也就是说，它可以被用作对象可以不同程度地满足的描述 或者根本不满足），如例（1）和（2）所示：

例子（1）他是一只狮子;

例子（2）他是一只失去了一切的可怜的狮子。

在示例（1）中，“狮子”被引用地使用。 在上下文中，我们可以看到它代表了我们为狮子所接受的所有这些特征（在民间模型中），并将它归因于目标。 但在例（2）中，使用“穷人”表明该人没有我们对狮子的预期特征。

当然，值得注意的是，只有当我们知道狮子的文化特征时，这个动物的名字才有意义。

此外，我们应该记住那些通常代表动物并通过重复使用而固定的特征。

最后，除了知道被接受的特征之外，我们应该意识到那些必须被忽略的无关特征，以便形成一个隐喻。 这里的主要区别是“动物”和“人”。 所以，很明显，隐喻是有选择性的，突出了源和目标的特定方面，同时隐藏了其他方面（Lakoff，1993）。

值得考虑的是，无论是对于具有突出特征还是缺乏特征的人，都可以使用动物名称，而“狮子”可以用于因为他/她的勇敢而欣赏某人，或者为他的懦弱而嘲笑他/她。

隐喻及其两种模式

对应模型假定隐喻本质上是类比的; 这意味着它们在来源和目标之间拥有系统的关系和实体配对。

换句话说，源和目标之间的映射表明一对一的对应关系。 Lakoff（1993）认为，由于我们作为神经生物学构成的结果而接触到的感觉运动经验，某些源和某些种类的目标之间的特定对应已经存在于我们的长期语义记忆中。 在这个模型中，我们总是会面临一些限制，除非我们可能被大量可能的映射所包围。 因此，某些特定类型的映射似乎比其他映射更受欢迎。 它指的是Lakoff（1993）的“不变性原则”，它强调隐喻映射应该以与目标域内在结构相一致的方式保留源域的认知拓扑（即图像模式结构）。 因此，根据这一原则，在测绘过程中必须坚持结构关系（Turner，1991）。

与Lakoff的模型相反，类包含模型不把隐喻当作类比。相反，来源被视为一个更大，新创建和超级纵坐标类别的原型实例，然后被视为包含源域和目标域（Glucksberg，2001）。因为它是新创建的类别，所以不能直接命名上级类别，因此需要使用原型成员作为此类别的示例（Wee，2004）。因此，根据阶级 - 包容模式，在理解一个表达时，例如波斯人中的“他是狐狸”，演讲者将狐狸当作“聪明，狡猾等等的个人”的原型成员。 。这是一个允许“狐狸”和“人”被视为其成员的超级纵队。这个模型并不假设隐喻在本质上必然是类比的。这种模型与对应模型之间的主要区别在于形成特设的超级纵坐标类别，与源和目标域内部结构之间形成的拉科夫模型的系统映射相比较。特设类别是在听者/读者和来源的思想中创建的，目标是作为类别成员引入的。作为原型成员的来源，只是在这个过程中提供帮助。

文化在AM诞生中的作用

波斯语中的“他是狐狸”，英语中的“他是猫头鹰”是具有几乎相同含义的两个隐喻（第一个是负面的，第二个是正面的，但都指聪明）。 “狐狸”是一种众所周知的动物，因为它在波斯的聪明才智，“猫头鹰”是其主要特征是智慧的鸟。

当我们谈论AM并面对这样的差异时，我们可以在形成这种隐喻时看到文化的痕迹。 当我们看到同一种动物是各种文化中不同特征的原型时，文化的作用就会变得更加清晰。 例如，“猫头鹰”是波斯语中的一只险恶的小鸟，用来指险恶的人（与英语相比）。 当然，在不同的文化中，我们可能会面对这种隐喻的一些相似之处。 例如，“狗” - 就作者的最佳知识而言 - 以其在不同文化中的忠诚而闻名。

我们不想在这方面比较文化，因为这项工作既困难又费时。我们只是想通过这些简单的例子来展示文化在形成AM中的作用。

另一件令人关注的是动物闻名的特征。

一些AM根据动物的外表或特征（使用波斯的大象或鸡）而形成，其中一些是因为民间模式决定的特征（例如狐狸的聪明和狗的忠诚）而被使用。

之前讨论的另一个值得重复讨论的问题就是隐喻的用法，这些隐喻用来表明缺乏某些特征，也就是说，它们被用来模拟一个没有这种特征的人，比如“你是鸡！ ”。

虽然很清楚，但我们注意到，有些动物因为它们的积极特征而被用于这种隐喻，并且欣赏有这种特征的人（例如狮子），而其他人因为其负面特征而被使用来羞辱或嘲笑某人（如鸡）。

结论

尽管对应模型对于描述不同种类的隐喻很有用，但看起来类包含在解释动物隐喻方面更为有效。 它与这种比喻更加一致，因为AM形式中的一切都是临时的，并且源模型和目标模型的某些不匹配是合理的。 另外，解释了一些特征的无知和突出其他特征。

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Lee,

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