○ 許可 李坤怡 冉啟斌 黃瑋

(1.南開大學(xué) 文學(xué)院，天津 300071；2.南開大學(xué) 漢語言文化學(xué)院，天津 300350)

一、引 言

詞是重要的語言單位，詞的核心是詞義。詞義研究經(jīng)過訓(xùn)詁學(xué)、傳統(tǒng)語義學(xué)及詞源、理據(jù)、演化、詞典編纂等研究，進入以“語義場”產(chǎn)生為標志的現(xiàn)代語義學(xué)時期。詞義研究的視野也逐漸轉(zhuǎn)向觀察同一概念在不同語言里語義演變模式的異同[1-2]。許多學(xué)者在親屬稱謂、身體部位名稱、“打擊”類詞語等詞義類型研究上做出了探索[3-7]。

作為語言類型學(xué)的分支之一，詞義類型學(xué)的發(fā)展較晚。詞匯系統(tǒng)內(nèi)部組織相對復(fù)雜、語義成分缺乏形式標記等因素阻礙了大規(guī)?？缯Z言語料收集。相比語音、語法類型學(xué)，詞義類型學(xué)的研究成果還比較匱乏。近年來大規(guī)模語料庫的建立，為詞義類型學(xué)研究掃除了一定障礙，但這些語料庫并不能完全解決詞匯系統(tǒng)組織復(fù)雜的問題。

較著名的有俄羅斯科學(xué)院語言學(xué)院的詞義轉(zhuǎn)移類型數(shù)據(jù)庫、WordNet數(shù)據(jù)庫、CLICS數(shù)據(jù)庫等。這些數(shù)據(jù)庫分別關(guān)注兩個義項之間的認知共性(表現(xiàn)為共時的一詞多義、語法化等)、同義詞集及詞集之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系、詞匯涵蓋(colexification，指兩個及以上意義被編碼為同一詞)現(xiàn)象，以不同方式對詞匯材料進行了整理[8-11]，為詞義類型學(xué)的研究做出了卓越貢獻。然而，這些數(shù)據(jù)庫大多關(guān)注不同語言中的相近、相關(guān)概念的區(qū)別和聯(lián)系，關(guān)注不同語言中同一概念意義引申的研究仍然較少。

而這方面的研究，無疑是詞義類型探究不可或缺的。如就引申數(shù)量而言，“走”這一概念在漢語、英語中均有10個左右義項，而“我”等概念，在漢語、英語中只有1個義項?！笆^”在漢語中僅有2個義項，在英語中卻有5個義項；相反，在漢語中有8個義項的數(shù)詞“一”，在英語中僅有5個義項。就引申義而言，“你”在漢語、英語中都可以指“任何人”；英語中僅有基本義的“誰”在漢語中還可以指“沒人”“任何人”。不同語言、詞類、詞項的引申能力既存在共性也存在個性，它們體現(xiàn)詞義演化模式的一些本質(zhì)特點。研究不同語言中同一概念的意義引申，對于詞義發(fā)展變化的基本理論、跨語言詞義引申演化類型與共性、基本認知概念的發(fā)展演化模式、以詞義多樣性為基礎(chǔ)的語言分類等研究具有重要意義。

為此，我們首先需要建立起一個組織方式更進一步、專門為探索跨語言詞義研究提供語言資源的數(shù)據(jù)庫，這是詞義類型學(xué)研究深入發(fā)展必要的材料準備。本文基于一個跨語言基本核心詞的詞義數(shù)據(jù)庫，以其收錄的24種語言為例，對跨語言基本核心詞的詞義，尤其是基本核心詞的引申能力等問題進行了探索和分析。

二、詞義數(shù)據(jù)庫建設(shè)

基于對既有各類語言數(shù)據(jù)庫選擇和組織方式、各詞義數(shù)據(jù)庫在詞義研究方面不足的了解，我們對詞義數(shù)據(jù)庫進行了以下設(shè)想：(1)包含適量的基本詞，保證可行性的同時能體現(xiàn)詞義的核心特征；(2)適度、統(tǒng)一的義項劃分、收錄標準；(3)收集足夠多語言，能體現(xiàn)跨語言詞義的共性和個性?；谝陨?條標準，我們建立了基本核心詞詞義數(shù)據(jù)庫(Sense Database of Basic Kernel Words Across the World’s Languages)。

(一)基本核心詞

盡管數(shù)據(jù)庫中的資料越多越好，但由于詞義整理工作量巨大，我們借鑒了其他語言類數(shù)據(jù)庫以有限的“基本核心詞”組成詞表進行材料收集的方法。有研究顯示，分析功效在核心詞數(shù)量達到40個時出現(xiàn)“邊際效應(yīng)”，核心詞數(shù)量由40個增加到100個時研究效果沒有實質(zhì)性改善[12]。本數(shù)據(jù)庫確定了60個基本核心詞，即使有的語言中無法找到詞表中部分對應(yīng)詞，也有足夠的詞義項目能夠滿足研究需要。

我們以Swadesh100核心詞表[13]為基礎(chǔ)，以“基本性”和“普遍性”為主要標準，遴選出更為基本、核心的60個詞。最終確定60個基本核心詞涉及天文、地理、人體部位等名詞，基本動作動詞和感覺、性質(zhì)、外觀有關(guān)的形容詞、數(shù)詞、多種代詞、副詞等(見表1)。

表1 調(diào)查詞表——60個基本核心詞

(二)詞項查閱收集

由于小型辭書釋義通常過于簡單，僅收錄基本義，大型辭書往往求全，收錄生僻或已不通用的義項，加之世界上一些語言尚未建立大型辭書，我們在收集詞項時首要選擇義項數(shù)量把握更為恰當?shù)闹行?、?quán)威辭書。一種語言如有多種中型辭書，將選擇編輯者、出版方以及各方面資質(zhì)最具權(quán)威性的辭書。

當前以英語為釋義語言的詞典最為常見，在雙語詞典中，首先選擇釋義語言為英語的詞典。在找不到英文詞典而又有漢語詞典的情況下，選擇釋義語言為漢語的詞典，但所有義項仍用英語表現(xiàn)。

詞典中多義詞的本義、基本義和引申義均以義項形式存在。由于不同語言個性復(fù)雜，需要依據(jù)一定規(guī)則對不同義項進行取舍、“轉(zhuǎn)碼”，以免因用詞等細節(jié)不同影響分析結(jié)果。義項取舍的規(guī)則如下：

(1)同一概念古今用詞不同的，選擇與基本義關(guān)系較多的義項。

(2)同一概念分化出不同詞的，同時收錄兩個詞項。

(3)同音同形詞，無論是否在詞典中被歸為兩個詞，均不予收錄。

(4)過于生僻或民族性太強的詞，不予收錄。

(5)結(jié)構(gòu)中的意義、語法意義不予收錄。

義項處理的轉(zhuǎn)碼規(guī)則如下：

(1)義項均用英語以最簡明的方式表述。

(2)僅對有實質(zhì)性差異的義項進行分立，無實質(zhì)性差異、差異過于細微的合并為同一義項。否定副詞“not”除外。大多數(shù)語言中“not”僅表示否定，但有些語言中可能分化出涉及語用的義項，因此并不合并。

(3)進行適當?shù)哪：幚怼Ｊ澜缟蠜]有真正意義上的同義詞，跨語言之間的同義詞幾乎不可能存在[14]，過于凸顯細微的差別會影響語言間共性的挖掘。因此，我們在轉(zhuǎn)寫時對義項進行了適當?shù)哪：幚怼?/p>

(4)義項收集規(guī)則中的第(2)點，同一概念分化出不同詞的，如see/look, hear/listen, soil/earth等3組詞，在計數(shù)時取同一概念不同詞的義項數(shù)量平均值。

(三)收集、整理的語言

為了平衡可行性與調(diào)研結(jié)果的可信度，我們在實驗材料達到24種時進行了階段性描寫。一方面是由于能獲取的資料有限，24種語言基本已經(jīng)窮盡了方便搜集整理的所有語言辭書。另一方面，有學(xué)者曾提出，為保證項目可行性，詞匯類型學(xué)的研究樣本往往被控制在30～50種之間[15]。同時，也有語法類型學(xué)家認為考察12種親屬關(guān)系疏遠的語言就可以得出較為穩(wěn)定的語義地圖，更多語言樣本不會對其產(chǎn)生巨大影響[16]。清華大學(xué)的莫斯科詞匯類型學(xué)小組則明確提出，詞匯類型學(xué)對語言樣本之間有無親屬關(guān)系沒有特殊要求[14]。

目前收集的24種語言涵蓋印歐、漢藏、烏拉爾、南島、南亞5個語系及兩種系屬不明的語言(語種見表2，詳細信息見表8)。盡管由于語言間研究程度不同，24種語言在系屬上不太平衡，但基本上回避了語言材料親屬關(guān)系過于緊密的問題。

表2 已收集的語言語系、語族、語支、語言名首字拼音順序

三、詞義數(shù)據(jù)庫基本情況

依據(jù)以上原則進行查閱、收集、整理后，目前數(shù)據(jù)庫中24種語言的60個基本核心詞義項共5140.5個。各詞類義項總數(shù)和均數(shù)見表3。可以看到，依據(jù)義項均數(shù)，動詞、形容詞的引申數(shù)量最多，名詞、副詞隨后，數(shù)詞和代詞的引申數(shù)量較少，所有詞類的義項數(shù)量均值在3.57左右。

表3 各詞類義項總數(shù)和均數(shù)

表4顯示了各語言總義項數(shù)和平均數(shù)。盡管某些語言的詞表并未收集完全，但各語言義項總數(shù)與均數(shù)排序基本一致。漢語的義項均數(shù)為5.57，是24種語言中最多的。其次是意大利語、法語等，義項均數(shù)在3.5和4.5之間。再次是泰語、俄語等，均數(shù)在3至3.5之間。印地語、愛爾蘭語等語言義項均數(shù)是最小的，在2和3之間。這24種語言的基本核心詞的義項均值大多在4上下浮動，可能是人類認知的某種反映：如短時記憶信息單位是5～8個這樣的常數(shù)一樣，為避免增加認知負擔，單個詞的引申義不會過多。

表4 各語言總義項數(shù)和平均數(shù)

不同語言中各詞類的義項數(shù)量表現(xiàn)也不同。表5是不同語言內(nèi)6類詞的義項均數(shù)表。漢語中形容詞的義項均數(shù)最大，形容詞的引申義項均數(shù)將近8；其次是動詞、名詞，分別為6和5，與24種語言的總體情況(即動詞最多，形容詞、名詞隨后)不同。印尼語、印地語等語言內(nèi)詞類的排序狀況類似。韓語中，動詞的義項均數(shù)為6.6，最大。其次是形容詞、名詞。日語、希臘語等9種語言與之一致。夏威夷語、拉丁語則是動詞義項均數(shù)最大，然后是名詞、形容詞。而泰語、緬甸語、愛爾蘭語、泰米爾語中各類詞的平均義項數(shù)差異不大，比較均勻。

表5 不同語言內(nèi)6類詞的義項均值

代詞、數(shù)詞、副詞等義項均數(shù)較小的詞類中，除漢語、日語、越南語、西班牙語等少數(shù)語言數(shù)詞義項均數(shù)超過代詞外，其余語言代詞的義項均值都更多。副詞僅含“not”一個，日語、夏威夷語、越南語中，“not”不僅有否定義，還可能引申出“without”“never”“avoid”“empty”“gratis”等意思，我們均予以保留。

具體詞項的義項均數(shù)中，good、give、go、head、bad、eat、big、small、say、see/look、old、come、stand、black、die、new、earth/soil、eye、hot等19個詞項的義項均數(shù)超過4，數(shù)量較多，分別為動詞(8個)、形容詞(3個)、名詞(3個)。義項均數(shù)排在最后10位的詞是moon、this、rain、bird、blood、night、two、I、you、three。主要是名詞(5個)、代詞(3個)、數(shù)詞(2個)。

我們依次對60個基本核心詞在24種語言中的義項進行了分析、整理，并對其義項引申路徑進行了推理和模擬。限于篇幅，在此不逐一描寫。我們認為，基本義方面，24種語言基本核心詞表現(xiàn)出了重要的共性——模糊性。多數(shù)名詞、形容詞的基本義義界不清，如water可以指代各種液體，義域擴大可指代大片的水域、江河。義位模糊性主要來源于客體的模糊和主體認識的模糊?？腕w模糊即事物具有連續(xù)性，界限不清，范圍具有過渡性等，比如night基本義是“夜晚”，它還可以指“黃昏、傍晚”或整個夜間。人的認識水平有限、人的思維具有概括性[17]，使得主體認識具有模糊性，比如顏色上，純白是white，淺色的如銀白、灰白也可以說是white。

同時，基本義表現(xiàn)出了極大的民族性。各語言的語義場劃分不盡相同，如water，泰語、韓語等語言中將其概括為所有液體；而一些語言中卻有具體所指，如雨水(葡萄牙語等)、小便(意大利語等)，法語中則概括為人的體液。各語言的義域大小不同。如hand在很多語言中也指胳膊(緬甸語等)，在法語中還可以指手掌，夏威夷語中可以指手指，印尼語可以指手腕。義值大小也不盡相同。如“hot”除了表示一般意義的“熱”外，英語等語言中可以指“燙”，在瑞典語等語言中，反而可指溫度不是那么熱的“溫暖”。

引申義則具有普遍、漸進、經(jīng)濟、不均衡等主要共性。詞義引申的現(xiàn)象普遍存在于各語言中，是語言漫長歷史演變的結(jié)果。經(jīng)濟性是指隨人類社會的發(fā)展，詞的數(shù)量卻并非完全同步增長。人們可以用隱喻、轉(zhuǎn)喻等認知方式，用舊詞指代新事物，事物之間相互指代。不均衡則存在于語言之間和語言內(nèi)部。同一個詞在不同語言中引申不同，同一語言中不同詞類的引申程度不同。但受到歷史宗教、社會傳統(tǒng)、地理環(huán)境、知識體系等文化影響，基本核心詞匯的引申義繁榮紛雜，表現(xiàn)出了極大的民族性。

四、基本核心詞詞義的引申特點分析

“詞義引申的方式、類型、規(guī)律問題一直處于一種分歧、模糊所致的、不同程度的混亂狀態(tài)”[18]，盡管許多學(xué)者對這方面的術(shù)語進行了界定，但這一問題仍舊未得到解決。但認知語言學(xué)中，將隱喻和轉(zhuǎn)喻視為實現(xiàn)多義詞多個義項的手段這一觀點已經(jīng)得到了普遍認同。因此，我們不做引申義方式、類型的歸類，僅以認知語言學(xué)理論為基礎(chǔ)，對基本核心詞的引申義作一定的分析。

認知語言學(xué)認為，隱喻建立在相似性(resemblance)原則基礎(chǔ)上，是從源域(source domain)到目標域(target domain)的跨域投射；轉(zhuǎn)喻建立在鄰近性(contiguity)原則基礎(chǔ)上，體現(xiàn)同一認知域中兩個概念或元素的相關(guān)性。由于數(shù)詞、代詞、副詞引申義較少，引申時隱喻、轉(zhuǎn)喻可能同時發(fā)生，我們只以相似性(隱喻)、相關(guān)性(轉(zhuǎn)喻)大框架來討論名詞、動詞、形容詞三類詞相互引申時的引申特點。

(一)名詞的引申特點

60個基本核心詞中有25個名詞。名詞引申為名詞是最為常見的情況，可以從相關(guān)性、相似性兩方面進行細分。就相關(guān)性而言，可以分為以下幾種情況：

(1)原因代替結(jié)果。如rain在希臘語中可以指大雨引發(fā)的洪水。

(2)材料代替實體。如stone在許多語言中代指石頭制品，如棋子、墓碑等。

(3)部分代替整體。如德語等語言中head可以指人。

(4)實體代替性質(zhì)。如person可以代指性格，漢語中就有“他人很老實”。

(5)其他簡單關(guān)聯(lián)代替。這類關(guān)聯(lián)較為簡單，且不具有以上關(guān)聯(lián)關(guān)系。如water可以代指屋頂斜坡(用于引導(dǎo)雨水)。

名詞的相似性引申也有以下幾種：

(1)形似性代替。如head在許多語言中都可以指圓形物體。

(2)性質(zhì)相似代替。如dog可以由狗的兇猛引申到人的殘暴。

(3)功能相似代替。如head可以指代團體、組織中的領(lǐng)導(dǎo)者。

(4)位置相似(包括方位和地位)代替。如將sky引申到位于頂端的屋頂。

(5)復(fù)雜關(guān)聯(lián)代替。這類關(guān)聯(lián)較為復(fù)雜，需要一定推導(dǎo)。如fire關(guān)聯(lián)到火的猛烈及其引發(fā)的災(zāi)害，進一步關(guān)聯(lián)至危機、困難乃至一切不好的事情。

名詞引申為動詞時，主要表示與其相關(guān)的動作及心理動作。前者如eye可以表示眼睛發(fā)出的動作，如看、注意等。后者如fire可以指生氣、發(fā)火等。名詞引申為形容詞時，往往以其凸顯的特點關(guān)聯(lián)至某種屬性、特征、感受。如human可指人的仁慈，stone可指冷漠。圖1概括了名詞的詞義引申特點。

圖1 名詞的詞義引申特點

(二)動詞的引申特點

動詞引申為動詞的情況最常見。其引申至動詞的相關(guān)性分類有以下幾種：

(1)引申至目的。如漢語中eat被引申為“靠……生存”。

(2)引申至特征。如say引申出“發(fā)音”。

(3)引申至結(jié)果。如eat引申至“消耗”。

(4)引申至相關(guān)動作關(guān)系。如因自然界大吃小、強吃弱，eat引申出贏得、奪取等意義。

(5)引申至心理動作。如say引申出意思上指、認為、假設(shè)等意義。

動詞因相似性引申為動詞的情況也有以下幾種：

(1)動作相似，主體改變。主要是動作主體由人到物。如sleep也可以指計算機休眠。

(2)動作相似，客體改變。動作的客體范圍變大、變?yōu)槌橄笫挛锏?。如eat引申為盜用。

(3)動作相似，主客體均改變。如eat在多數(shù)語言中還指腐蝕、侵蝕。

動詞引申為名詞時，一般以動作表示動作關(guān)系的主體或客體。如drink可以指喝的內(nèi)容，即飲料。也可以指與動作相關(guān)的其他物體，如sleep在波蘭語中可以指夢。動詞引申為形容詞時，一般代指其凸顯的性質(zhì)狀態(tài)、性格特征及心理感受。如stand由車船等抵達而引申至凸顯的“成功”的狀態(tài)。圖2為我們歸納的動詞引申特點。

圖2 動詞的詞義引申特點

(三)形容詞的引申特點

形容詞一般都是基于相似性的引申。其中，形容詞到形容詞的意義引申可以通過以下途徑：

(1)修飾特點相似的一般事物。比如long表示時間上的長，能夠引申至事物長期、持續(xù)等特點。

(2)修飾特點相似的社會事物。比如big，由作用上的大，引申至主要的、重要的。

(3)修飾物理特征引起的心理感知。如black引起人心理上的陰郁、苦惱、絕望等。

(4)修飾特點相似的人的性格特征。如big指人的高貴、慷慨，small指人心胸狹窄。

形容詞引申至名詞時，往往代指具有該詞表示的性質(zhì)狀態(tài)的事物或者其他與之相關(guān)的事物。前者如long在漢語里可以指人的優(yōu)點、長處。后者如square從角度義引申出方向義，進而引申出方面義，方向義再引申至方法等。

形容詞引申至動詞時可以表自動，凸顯該性質(zhì)狀態(tài)的動態(tài)特征。如漢語中l(wèi)ong可以指擅長；韓語、印尼語中big還可以指長大。也可以表示使動，使某人或物具有其性質(zhì)狀態(tài)，如new作動詞革新。圖3概括了形容詞的引申特點。

圖3 形容詞的詞義引申特點

從引申較多的名詞、動詞、形容詞3類詞語的詞義引申特點中可以看到，詞義引申不僅涉及義項變化，也涉及詞類等語法特征變化。詞義引申不僅有由人到物的(如eye到“key”)，也有由物到人的(如big到“older”)；既有由實到虛的(如fire到“bad thing”)，也有由虛到實的(如black到“night”)。

有研究認為義位演變的原因有客體世界、主體世界、語言世界等三個視角[17]。我們認為，這三個動因的交互作用，共同推動了詞義演變。相似的客觀世界、人類認知基礎(chǔ)、詞義演變特性，使得基本核心詞產(chǎn)生相似的引申義，引申方式和引申規(guī)律大同小異；不同的具體客觀世界、民族文化、語言體系，使得引申義又各具民族特色。

五、基本核心詞詞義引申能力探索

除義項數(shù)量外，引申義與基本義的遠近同樣是引申能力的表現(xiàn)。如eat的引申義“drink”(喝)和“win”(贏)，后者與eat的引申關(guān)系明顯更遠。為此，我們使用“義項賦值”的方法，對引申能力進行了量化計算。賦分方法如下：基本義為0分；其余義項根據(jù)該義項與基本義的遠近分別賦予1～5的分值。賦值后，通過“詞”“語言”兩個角度對以“引申值”為代表的詞義引申能力進行統(tǒng)計。按“詞”計算，每個詞的引申值為該詞每個引申義項分值除以引申項語言數(shù)得到的均值之和；按“語言”算，一種語言的引申值為所有基本核心詞義項分值之和除以該語言收集到的基本核心詞數(shù)量。

賦分均以詳細描寫后對引申路徑的模擬為基礎(chǔ)，由人工進行評分。表6以eat依次為例說明了義項賦值情況。其基本義“eat”記0分，后續(xù)義項以引申遠近進行排列。

表6 義項賦值——以eat一詞為例

(一)不同詞項的詞義引申能力

60個核心詞的平均引申值為6.5，引申能力較強(義項賦分范圍為1～5)。表7根據(jù)引申能力順序列出了60個詞語的引申值情況。從eat一詞開始的37個詞引申值在5分以上，約占62%，均來自名、動、形三種詞類，其中名詞15個(占名詞總數(shù)的60%)，動詞9個(占動詞總數(shù)的82%)，形容詞13個(占形容詞總數(shù)的93%)。引申值在10分以上的有g(shù)o、good、see/look等11個詞，其中6個動詞，3個形容詞，2個名詞；動詞的引申能力相對來說更強。

表7 60個基本核心詞引申值

之所以說相對來說，是因為引申值受項數(shù)、引申程度兩方面的影響。因此會出現(xiàn)有的詞因義項項數(shù)多，在詞義引申程度并不高的情況下引申值較高；或義項項數(shù)少，但引申程度較高而得分高的情況。我們認為，義項數(shù)量和引申程度都是詞義引申能力的體現(xiàn)。

動詞、形容詞、名詞、數(shù)詞、副詞、代詞的引申值均值為8.03、7.75、4.23、1.41、1.04、0.80。由于單獨義項賦值分數(shù)為1～5，我們將4分以上的分值劃分為強引申。動詞、形容詞、名詞整體上引申能力更強，為強引申；數(shù)詞、代詞和副詞引申能力為較弱，為弱引申。對各詞類中24種語言的數(shù)據(jù)結(jié)果進行排序，動詞、形容詞在大多數(shù)語言中在5分以上，名詞中只有少數(shù)語言在5分以上，而代詞、數(shù)詞、副詞所有語言均在3分以下。

從表8中可以看到，名詞中泰語、漢語等15種語言引申值在4分以上，占63%左右；動詞中只有波蘭語、愛爾蘭語等4種語言在3分以下，其余都在5分以上。絕大多數(shù)語言中基本核心動詞都是強引申，意大利語等6種語言的動詞引申值大于10分；形容詞中夏威夷語等5種語言在3分以下，其余都在5分以上。絕大多數(shù)語言中基本核心形容詞也是強引申的，漢語等5種語言的形容詞引申值在10分以上。

通過表8可以看到，同一系屬的語言引申值可以同時處于高、中、低不同區(qū)域。在詞義引申能力方面，各語系之間不存在明顯差異，同一系屬的語言中，既有詞義引申能力較強的，也有引申能力較弱的。

表8 各詞類24種語言引申賦值得分(名詞、動詞、形容詞、代詞義項賦值分數(shù)排序)

多義引申的發(fā)達程度并不代表語言的發(fā)達程度，因為“語言作為一種符號體系，其組成部分以及內(nèi)部結(jié)構(gòu)的關(guān)系是相輔相成的。不同的語言會有不同的‘強項’與‘弱項’。在同一種語言體系內(nèi)部，強項與弱項之間會自動地相互補足”[19]。

六、結(jié) 語

本文依據(jù)確定原則，以包含名詞、動詞、形容詞、副詞、代詞、數(shù)詞等6種詞性共60個基本核心詞為詞表，收集了7個語系的24種語言的詞義信息。通過對詞義的整理，不但對詞義引申數(shù)量進行了數(shù)據(jù)分析，還嘗試對詞義引申能力進行定量描寫，對引申特點進行了質(zhì)性分析。

總體上基本核心詞的義項數(shù)量均值約為3.57個，動詞的引申數(shù)量最多，其次是形容詞和名詞，副詞、代詞、數(shù)詞的引申數(shù)量較少。各語言中不同詞類的義項數(shù)量大小并不一致，動詞、形容詞、名詞均可能為義項數(shù)量最多的詞類。義項賦分并計算代表引申能力的引申值后，60個核心詞的引申值均值為6.5；動詞、形容詞的引申能力最強，名詞隨后，數(shù)詞、副詞、代詞的引申能力較弱。各語系之間在詞義引申能力方面不存在明顯差異。通過隱喻、轉(zhuǎn)喻框架，本文對名詞、動詞、形容詞相互引申的特點進行了歸納總結(jié)，詞義引申極大地受到語言文化的影響。

本文建立的基本核心詞詞義數(shù)據(jù)庫從內(nèi)容結(jié)構(gòu)上彌補了目前跨語言大規(guī)模詞義數(shù)據(jù)庫在詞義引申方面的缺口，為詞義引申的類型學(xué)研究清理了部分障礙。數(shù)據(jù)庫涵蓋基本義、引申義、引申分值等信息，為詞義引申的量化分析提供了數(shù)據(jù)支持。同時，引申義以簡單、統(tǒng)一的方式呈現(xiàn)，為分析引申方向、原因、頻次，繪制引申圖譜等都提供了結(jié)構(gòu)和內(nèi)容參考。通過對數(shù)據(jù)庫的分析，不僅可以對語言、詞類、概念間詞義引申的共性與差異，引申義的數(shù)量、能力極限等做出探索，還可以觀察詞義引申的數(shù)量、廣度二者之間的關(guān)系，影響詞義引申能力的因素等，甚至可以通過詞義引申對基本核心詞進行聚類。未來，我們將進一步擴大語言樣本，對引申義項進行更加精細的處理，更加深入地挖掘詞義引申特點，為詞義類型學(xué)的研究做出更多貢獻。