言外之意意思-言外之意一般指什么

有这么一种现象，在语言学基础课程中，老师常常会提及。

这个现象其实非常直观。语言学家发现，我们在使用语言交流时，除了能理解某句话的字面意思，往往还能推导出一些没有被直接说出的信息，这通常被称作“言外之意”。

举个例子来说明：

小明的妈妈在餐桌上放了六块饼干，随后出门了。不久后，小明给妈妈打电话说：“我刚才吃了一些桌上的饼干。”根据这句话，妈妈会怎样认为小明吃了几块饼干呢？

从语义上来看，“一些”表示小明吃的饼干数量大于零，理论上可以是1到6中的任何一个数字（假设小明吃饼干是一整块一吃）。但是直觉上，我们往往会认为小明没有把所有饼干都吃掉。这个“吃的饼干数量小于6”的信息，并不是句子字面意义直接给出的。

为什么会这样理解呢？格莱斯的语言学家提供了他的观点：在交流中，说话人通常会用信息量最大的句子来描述情况，以使听话人更容易理解。如果小明吃了六块饼干，他可能会用“全部”而不是“一些”来表达。

这种交流准则在语用学上被称为“量的准则”。而通过量的准则推理得出的非字面意义的信息，被称为“隐涵”。

有人可能会问，“凭什么‘吃的饼干数量小于6’就是‘言外之意’？”其实，如果小明真的吃了六块饼干，他完全可以在原先的基础上补充说：“嗯，更准确地说，是所有饼干都被我吃掉了。”这样表达反而不会与之前的表述自相矛盾。“N<6”这个信息并非是语义上的信息，而是一个基于隐涵的推断。

当我们深入探讨这个问题时，有些人会选择用贝叶斯方法来计算这个问题。贝叶斯方法在这里其实是一种对大脑直觉的数学表达。

相信很多文科生跟我一样对贝叶斯方法感到困惑……贝叶斯方法是什么？它与语用学有什么关系呢？不急，我们继续以例子来解释。

假设学校里男生占60%，女生占40%。其中所有男生都是短发，而女生中一半是长发一半是短发。现在你在路上看到一个背影（除了短发你无法获取其他信息），请问这个人是男生的概率有多大？

我们可以通过一个简单的模型来计算这个问题。即使我们只看到短发这一现象（假设为D），我们依然可以知道这是男生的可能性（P(男生|D)）大于女生(P(女生|D))的百分比。重要的是，即使我们不知道具体的数值，但可以通过贝叶斯方法进行比较。贝叶斯方法使得我们可以更方便地比较不同假设下的概率。

在语言学中，这种方法同样适用。当我们用语言交流时，我们和对方都在进行着这种理性的博弈。贝叶斯方法将这种博弈用概率的形式表达出来。也就是说，我们在交流时的直觉判断，其实是基于说话人和听话人之间的理性博弈计算出来的结果。

那么具体怎么应用贝叶斯方法进行这种理性的博弈呢？我们认为说话人（S）和听话人（L）都是理性的，他们都会选择最有利于自己的表达方式。然后我们再通过贝叶斯方法进行计算。这个过程可能会持续进行下去，但为了简化模型我们假设有一个初始的假设。在这个假设中，我们只考虑真值条件和语用推理的分离接口。

为了方便计算，我们还需设定其他条件：比如小明描述饼干的情况时只能从某些特定选项中选择；妈妈听到小明的描述时也只能从某些特定的数字中选择。

接下来我们就可以开始计算PL1（5 | SOME）和PL1（6 | SOME）等概率值了。这些计算过程比较复杂但可以通过逐步计算得出结果。最后我们比较这些结果就可以知道妈妈听到“我吃了一些饼干”后认为小明吃了几块饼干的概率了。

通过这样的建模和计算我们可以更深入地理解语言交流中的隐涵和直觉判断背后的逻辑和数学原理同时也为人工智能在语言学和语用学方面的应用提供了新的思路和方法相信这些研究在未来的实际应用中会有很大的价值。

参考文献：

1. Franke, M.，& Jäger, G. (2016). Probabilistic pragmatics, or why Bayes’ rule is probably important for pragmatics. Journal of Pragmatics, (1), 3-44.

2. 其他文献...