认知语义学中的意象图式对人工智能自然语言处理深层语义分析的影响与启示

摘要

本报告旨在深入探讨认知语义学（Cognitive Semantics）的核心概念——意象图式（Image Schema），及其在人工智能（AI），特别是自然语言处理（NLP）的深层语义分析领域中所产生的理论影响与实践启示。报告首先界定意象图式的基本概念，强调其源于身体经验、先于语言的抽象认知结构属性。随后，报告系统分析了意象图式为解决当前NLP模型（如Transformer）面临的“意义接地”、抽象概念理解、多模态融合及可解释性等核心挑战所提供的理论价值。报告进一步梳理了截至2025年中，学术界将意象图式理论计算化、形式化的主要尝试，包括基于逻辑的形式化方法和以ImageSchemaNet为代表的知识图谱构建项目。尽管意象图式在NLP领域的直接、规模化应用和商业产品尚未成熟，且在标准基准测试（如GLUE）上的性能数据缺失，但其在语义角色标注、机器翻译等任务中已展现出巨大潜力。报告最后总结了当前研究面临的挑战，如形式化困难、标注数据匮乏和模型集成架构缺失，并展望了未来构建图式感知的神经模型、开发大规模标注语料库等重要研究方向。

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1. 引言：深层语义分析的挑战与认知语义学的视角

1.1 当前自然语言处理的语义理解困境

进入21世纪第三个十年，以Transformer架构为基础的大型语言模型（LLM），如BERT及其变体，已在众多NLP任务中取得了革命性进展 。这些模型通过在海量文本上进行预训练，学习到了丰富的词汇和句法分布规律，从而在语义表示上获得了前所未有的能力 。

然而，这种基于“分布假设”（distributional hypothesis）的成功也暴露了其固有的局限性。当前主流模型的语义理解本质上是统计性的，它们通过词语共现来捕捉意义，但缺乏对意义的“接地”（grounding）。这意味着模型并不真正“理解”词语所指代的现实世界概念，导致其在处理需要深层常识、物理世界知识和复杂抽象推理的任务时常常表现不佳。它们如同一个“黑箱” 其决策过程缺乏人类认知层面的可解释性，这在需要高可靠性和透明度的应用场景中构成了重大障碍 。截至2025年，如何让AI超越符号操作，实现真正意义上的深层语义理解，依然是NLP领域面临的核心挑战。

1.2 认知语义学与意象图式理论

为应对上述挑战，研究界开始重新审视人类语言和认知的本质，其中，认知语言学提供了一个极具启发性的理论框架。认知语言学认为，语言并非一个独立的符号系统，而是植根于人类的整体认知能力，尤其是我们的身体经验。在此背景下，由Mark Johnson和George Lakoff等人提出的意象图式理论（Image Schema Theory）成为了一个核心概念 。

根据现有研究，意象图式可以被定义为一种反复出现的、源于我们身体与物理世界互动的感知运动经验的抽象结构 。它们是“预语言的”、“非命题的”基本概念结构 例如【容器】（CONTAINER）、【路径】（PATH）、【源-路径-目标】（SOURCE-PATH-GOAL）、【支撑】（SUPPORT）、【联系】（LINK）等。这些图式并非具体的图像，而是动态的、拓扑性的模式，是我们组织感知、形成概念、进行推理和理解世界的基础 。它们是多模态的 ，是人类经验的具体体现 构成了我们理解更复杂抽象概念的基石。

2. 意象图式对NLP深层语义分析的理论价值与启示

将意象图式理论引入NLP，为解决其深层语义分析的困境提供了全新的思路。其理论价值和启示主要体现在以下几个方面：

2.1 提供意义的“身体-经验”根基

意象图式理论的核心在于“具身认知”（Embodied Cognition），即认知概念根植于身体经验 。这为解决AI的“符号接地问题”（Symbol Grounding Problem）提供了一条可行路径。当前NLP模型处理的“桌子”一词，仅仅是与其他词语向量在空间中的一个关联点；而基于意象图式的理解，则可能包含【支撑】（一个平面支撑物体）、【实体】（具有边界和表面）等多个源自身体体验的图式。通过将语言符号与这些源于感知运动经验的底层结构相连接，AI模型有望建立起对世界更稳固、更深刻的语义表征，从而超越纯粹的文本统计关系。

22. 增强对抽象概念和隐喻的理解

人类语言中充斥着大量抽象概念和隐喻表达，例如“理论的根基”、“陷入爱河”、“思路清晰”。认知语言学认为，这些抽象概念往往是通过隐喻映射，建立在具体的意象图式之上的 。例如，“陷入爱河”利用了【容器】图式，“思路清晰”利用了【路径】图式。

当前的NLP模型在处理这类隐喻时，往往依赖于在语料库中学习到的固定搭配，而无法进行创造性和灵活的理解。引入意象图式，可以为模型提供一个系统的、结构化的“源域”（source domain），使其能够识别和解析新颖的隐喻表达，从而极大地提升其处理抽象语言和文学文本的能力。这对于实现更高水平的语义分析、情感分析乃至计算创造力至关重要 。

2.3 促进多模态语义的融合

意象图式本质上是多模态的 ，它们整合了视觉、触觉、动觉等多种感官输入。这使其成为连接语言、视觉和其他模态的天然桥梁。在当前热门的多模态自然语言处理领域 ，研究人员正努力让模型理解图像和文本的深层语义关联，例如视觉问答（VQA）和图像描述生成 。

现有的模型如ViLBERT等，通过共同注意力机制来融合视觉和语言特征 但这种融合仍停留在特征层面。意象图式则可以在一个更抽象的认知层面提供统一的表示框架。例如，对于一张“人走进房子”的图片和句子“He entered the house”，模型不仅可以匹配像素和词语，更可以共同激活【容器】（房子）和【路径】（走进的动作）图式。这种基于共享认知基元的融合，有望解决跨模态的“语义鸿沟”问题，实现更深层次的多模态理解 。

2.4 提升模型的可解释性与透明度

正如前文所述，当前深度学习模型的一大弊病是其“黑箱”特性 。而意象图式源于人类共通的身体经验，具有高度的直观性。如果一个AI模型的决策过程能够追溯到【平衡】、【强制】或【联系】等基本图式，其可解释性将大大增强 。例如，模型将“支持”和“反对”两种观点分类，如果可以解释为它激活了对立的【力】（FORCE）图式，那么这种解释比展示一堆激活权重值要直观得多。将意象图式作为模型内部表示的一个中间层或解释工具，是构建可信赖AI（Trustworthy AI）的一个极具前景的方向。

3. 意象图式在NLP中的计算实现探索

尽管意象图式的理论价值巨大，但将其从认知科学理论转化为可计算、可实现的AI模型，是截至2025年该领域面临的核心挑战。研究主要围绕形式化、知识库构建和自动提取三个方向展开。

3.1 形式化建模的挑战与路径

意象图式的抽象性、动态性和非命题性使其难以用传统计算方法直接建模 。研究表明，目前尚未有统一且被广泛接受的形式化方案 。
尽管如此，部分研究已开始探索形式化路径：

• 基于逻辑的建模：有学者尝试使用空间和时间逻辑系统来形式化意象图式。例如，通过区域连接演算（RCC8）、定性轨迹演算（QTC）和实时时态逻辑（RTL）等工具，构建所谓的“意象图式逻辑”（Image Schema Logic, ISL），以捕捉图式中的空间拓扑和动态演化关系 。这种方法的优势在于其严谨性和推理能力，但缺点是表达能力有限，难以完全捕捉意象图式的丰富内涵。
• 计算模型探索：其他研究则致力于探索更广泛的计算模型，希望能为计算概念的生成提供有价值的工具，并最终连接人类智能与人工智能 。

3.2 知识图谱构建：以ImageSchemaNet为例

在众多探索中，ImageSchemaNet项目是一个标志性的进展 。它并非一个直接的深度学习模型，而是一个旨在形式化意象图式理论并构建具身常识知识图谱的框架 。其核心工作包括：

• 形式化与链接：ImageSchemaNet致力于创建一个形式化的意象图式层，并将其与FrameNet（框架网）、WordNet等现有的大规模语义资源进行对齐和集成 。这使得从自然语言句子中推断和标注意象图式成为可能。
• 可解释的推理：该框架强调其方法的产出具有可解释性，能够识别句子中存在的多个意象图式及其配置，为语义推理提供认知层面的支持 。
• 应用潜力：ImageSchemaNet的目标是构建常识知识，这在机器人学、人机交互和需要深层理解的NLP任务中具有巨大应用潜力 。

尽管ImageSchemaNet仍处于研究阶段，并未成为一个广泛应用的开源工具 但它代表了将意象图式系统化、工程化的重要一步。

3.3 从文本中自动提取意象图式

另一条重要的研究路径是利用现代NLP技术从大规模文本中自动识别和提取意象图式。相关研究利用预训练语言模型（如BERT）对自然语言中的意象图式进行系统性分析和分类 。例如，给定句子“他把书放进盒子里”，模型需要识别出其中蕴含的【容器】图式。

这一方向的主要挑战是缺乏大规模、高质量的标注数据 。意象图式的标注需要专业的语言学和认知科学知识，成本高昂，导致监督学习方法的应用受限。因此，如何利用无监督、弱监督或迁移学习的方法来从无标注文本中学习意象图式，是当前研究的一个热点和难点。

4. 意象图式在具体NLP任务中的潜在应用与影响

尽管意象图式在NLP中的集成仍处于早期，但在一些具体任务中已显示出明确的应用潜力和方向。

4.1 语义角色标注 (Semantic Role Labeling, SRL)

SRL任务旨在识别句子中的谓词（事件）以及参与该事件的各个语义角色（如施事、受事、地点等）。意象图式，特别是那些描述事件结构的图式（如【源-路径-目标】），与SRL的核心任务高度契合。虽然现有搜索结果未显示已有将意象图式直接应用于中文SRL的具体案例 ，但理论上，意象图式可以为SRL提供一个更底层的认知模板。例如，对于动词“给予”，其背后的【源-路径-目标】图式天然地定义了给予者（源）、物品（移动物）和接收者（目标）三个核心角色。将这种先验结构知识融入SRL模型，有望提高角色识别的准确性和泛化能力，尤其是在处理低资源语言或新颖事件时。

4.2 机器翻译 (Machine Translation, MT)

语言之间的差异不仅体现在词汇和句法上，更深层次地体现在对同一事件的概念化方式上。意象图式作为一种跨语言的、更底层的认知结构，可以作为翻译过程中的“中间表示”（Interlingua）。一项针对中韩动词翻译的研究明确提出，可以基于意象图式理论设计新的动词语义标注方法，以提升机器翻译中动词匹配的精度和翻译质量 。这表明，通过分析源语言和目标语言在表达特定意象图式时的语言习惯差异，可以显著改善翻译的语义准确性，尤其是在处理具有复杂空间和事件结构的动词时。

4.3 与Transformer架构的融合前景

如何将意象图式与当前主流的Transformer架构（如BERT）有效融合，是一个关键的工程问题。截至2025年，尚无成熟、公认的集成架构设计 。目前的探索仍处于理论阶段，但有几个潜在方向：

1. 作为输入增强：将从文本中预先提取出的意象图式标签作为额外特征，与词嵌入一起输入到Transformer模型中，为模型提供显式的认知结构信息。
2. 改造注意力机制：设计“图式感知”的注意力机制。例如，让注意力权重偏向于符合特定意象图式结构（如连续的【路径】）的词语序列，从而引导模型学习更具结构化的语义表示。
3. 多任务学习：在预训练阶段，除了掩码语言模型（MLM）等任务外，增加一个“意象图式预测”任务，迫使模型在底层表示中编码图式知识。
4. 与多模态模型的结合：在ViLBERT等多模态模型的基础上 ，显式地引入ImageSchemaNet等知识库，作为连接视觉信息和语言信息的更高层语义中介。

5. 结论与未来展望

5.1 总结：理论的丰满与实践的骨感

截至2025年9月，认知语义学中的意象图式理论为解决人工智能在深层语义分析方面所面临的瓶颈提供了极其深刻和富有前景的理论指导。它有望为AI赋予意义的“身体根基”，增强其对抽象和隐喻的理解能力，促进多模态信息的深度融合，并提升其决策过程的可解释性。

然而，理论的丰满与实践的骨感形成了鲜明对比。意象图式在主流NLP领域的应用仍处于起步阶段。缺乏成熟的形式化方法、大规模标注数据和有效的模型集成架构，是制约其发展的三大核心障碍。目前，我们几乎看不到任何明确利用意象图式进行语义分析的商业AI产品或行业应用 ，也未见其在GLUE或SuperGLUE等标准NLP基准测试上的性能评估报告 。

5.2 未来研究方向

展望未来，推动意象图式从理论走向实践，需要在以下几个方面重点突破：

1. 构建大规模标注语料库：这是整个领域发展的基石。需要集结语言学、认知科学和计算机科学的专家，合作构建跨语言、多模态的意象图式标注数据库，为监督学习和模型评估提供可能。
2. 开发图式感知的神经架构：需要超越简单的特征拼接，设计能够内在地理和利用意象图式结构的全新神经网络架构。探索如何将图式知识融入注意力机制、图神经网络（GNN）和记忆网络中，将是重要的研究方向。
3. 无监督和弱监督学习：鉴于标注成本高昂，研究如何从海量无标注文本和多模态数据中自动发现和学习意象图式，是实现规模化应用的关键。
4. 跨学科的深度融合：意象图式的研究本质上是高度跨学科的。未来需要人工智能研究者与认知科学家、语言学家、哲学家进行更紧密的合作，共同推动这一领域的理论创新和技术落地。

总之，意象图式为通向更强大、更鲁棒、更可信的“通用人工智能”（AGI）描绘了一条激动人心的路径。虽然道路充满挑战，但其蕴含的巨大潜力，预示着它将是未来十年人工智能语义理解领域最值得关注和投入的研究方向之一。