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1 引言

语义地图模型作为一种新兴的语言学工具，在过去二十年间于语言类型学领域中逐渐流行。该工具基于语义地图连续性假说，为类型学研究提供了全新视角。它不仅有助于清晰呈现跨语言研究中功能与形式的差异，还强调“概念空间”为人类所共有的观点，进而推动了对语言共性的探索和理解。自张敏（2010）在《“语义地图模型”：原理、操作及在汉语多功能语法形式研究中的运用》一文中进行相关阐述起，汉语学界开始大范围引进并运用这一方法开展跨语言、跨方言的语义地图研究。北京大学的《语言学论丛》还开设了“语义地图专题”。随着理论引介的不断深入，研究者逐渐认识到这一工具在处理复杂语义关系方面的独特优势。语义地图方法不仅有助于揭示不同语言和方言中词汇语义的共性和差异，还能通过图示化手段直观呈现语言数据间的结构性联系。

近年来，越来越多的汉语研究者［如吴福祥（2011，2014，2017）、张定（2016，2017）、曹晋（2012）、范晓蕾（2017）、王红卫（2018，2019）等］将语义地图方法应用于语言学各领域的研究，在理论研究、跨语言和跨方言比较研究等方面取得了显著进展。

这些研究不仅丰富了汉语词汇类型学的理论框架，也推动了汉语语义学的深入发展。范晓蕾（2017）等通过语义地图方法发现了一些此前未被关注到的语义范畴，并通过对这些范畴的跨方言比较，揭示了汉语内部的地域性差异。与此同时，语义地图方法还促进了汉语与其他语言的对比研究，为语言类型学中普遍性与特殊性问题的探讨提供了新视角。

鉴于此，本文以中国知网期刊数据为基础，采用CiteSpace（6.3R1）文献计量软件展开详细分析，旨在把握该领域研究的基本现状、热点领域及发展趋势，以期为今后相关领域的研究提供参考。

2 语义地图模型的兴起与发展

语义地图模型（semantic map model）作为一种语言学分析工具，最早由Anderson（1982）提出。在随后的几十年间得到了显著发展和广泛应用。其核心是通过图示化方法展现不同语言或方言中语义范畴间的关系，进而揭示语言间的共性和差异。随着语言类型学研究的深入，语义地图模型逐渐成为理解和阐释跨语言语义现象的重要工具。

语义地图模型的起源可追溯到语言类型学对跨语言共性和多样性的研究需求。Anderson（1982）在其研究中首次提出语义地图的概念，尝试以图示化方式呈现不同语言中某一语义范畴的扩展和覆盖情况。这一初步探索为后续研究奠定了基础，不过在当时并未引发广泛关注。

真正使语义地图模型广为人知并在语言学界受到重视的，是Haspelmath对这一方法的进一步拓展。Haspelmath 在研究不定代词时，借助语义地图模型成功展示了不同语言中不定代词的使用范围及语义关系。他的研究表明，不同语言中的不定代词在语义上存在一定共性，而这些共性可通过语义地图直观呈现。这一发现使语义地图模型成为跨语言对比研究中不可或缺的工具。

随着Haspelmath研究成果的传播，语义地图模型在语言类型学领域迅速推广，并被应用于各类语义范畴的研究。综合王瑞晶（2010）、陆丙甫和金立鑫（2015）等学者的引介，国外语义地图模型研究大致可划分为以下几个阶段。

（1）初期应用阶段。在此阶段，语义地图模型主要用于研究不定代词、情态动词、空间方位词等特定语义范畴。这些研究主要通过语义地图展现不同语言在这些语义范畴上的相似性和差异性。例如，Haspelmath的研究揭示了不定代词在各语言中的共性，这些共性被视作语言间潜在的普遍规律。

（2）扩展与多样化阶段。随着语义地图模型的逐步成熟，研究者开始将该方法应用于更多语义领域（如时间表达、数量词、颜色词汇等）。此阶段的研究不再局限于单一语义范畴，而是尝试将多个相关语义范畴整合至同一语义地图中，以开展更为复杂的语言对比分析。例如，有研究将空间和时间表达的语义地图相结合，揭示了这些范畴之间的跨语言联系。

（3）方法论改进与创新阶段。进入21世纪，语义地图模型的应用逐渐从定性分析向定量分析转变。一些研究者引入数学模型和统计方法，试图通过更精确的手段量化语义地图中的关系。这些方法论上的改进不仅提升了语义地图的解释力，还使研究结果更具普遍性和可重复性。此外，语义地图模型开始与其他语言学理论（如认知语言学、构式语法等）相结合，开拓了新的研究视角与应用领域。

（4）语义地图的计算机化与数据驱动阶段。随着计算技术和语料库的持续发展，语义地图模型开始借助计算机技术进行自动化分析。研究者从大规模语料库提取数据，再利用计算机生成语义地图。这一过程中，数据驱动的分析方法极大地提高了研究效率和精度。例如，一些研究通过聚类分析和多维标度法（MDS）生成的语义地图，不仅揭示了语言间的共性，还通过量化手段深入探讨了语言内部的语义变异。

语义地图在国外已取得良好的发展，而在国内，其研究于2010年才开始兴起。为深入了解语义地图模型在国内语言学界的理论发展与实际应用情况，本文将对2010年1月至2024年6月知网收录的有关语义地图研究的期刊文献进行综述。

3 研究设计

3.1 研究问题

本研究试图回答以下问题。

（1）语义地图模型的理论与方法在国内研究中的发展与创新。剖析国内研究者在运用语义地图模型时，是否对其理论框架或方法进行了调整、拓展或
创新。

（2）语义地图模型在中国语言学研究中的应用现状。探究语义地图模型在国内语言学研究中的具体应用情形，涵盖哪些语义范畴、语言现象或语言类型学问题。

（3）国内研究的局限性与未来发展方向。研讨国内基于语义地图模型的研究在理论、方法或应用方面的局限，并提出未来可能的研究方向或改进建议。

3.2 数据来源

本研究以中国知网中的期刊论文作为数据基础，筛选出2010年至2024年期间在这些期刊平台上公开发表的语义地图研究文章，构建了较为全面的数据源。运用CiteSpace（6.3R1）分析软件工具进行关键词同类项归并与可视化处理，随后展开详细分析。具体步骤如下：首先，在中国知网分别以“语义图”“语义地图”“语义图模型”“语义地图模型”为主题进行检索，并限定学科为“中国语言文学”和“外国语言文学”，检索得到文献74、103、13、22篇，共计212篇次文献；接着，通过人工方式筛除重复文献和与语义地图研究无关的文献；最后，剩余115篇文献，以此作为本研究的数据源。

3.3 研究工具

CiteSpace是由陈超美（Chaomei Chen）教授开发的基于 Java 的科学文献可视化工具，专注于分析和可视化学术文献的趋势与模式。该工具能够绘制共引网络图以揭示学科结构，检测突现词以发现研究前沿，开展文献聚类分析以明晰主题关系，支持时间切片分析以追踪领域演变，还能生成多种类型的可视化网络图。此外，CiteSpace支持多维度数据分析，可全面呈现学术研究的空间和机构分布情况。本研究以CiteSpace（6.3R1）作为主要研究工具。鉴于文献数据仅有115篇，数量相对较少，当CiteSpace（6.3R1）无法提供良好的分析反馈时，本研究将借助Microsoft Excel（16.60）进行数据处理与可视化操作。

4 文献概况

4.1 年度发文量

研究领域的发展趋势可通过年度发表文章数量的变化来反映。为剖析语义地图研究在国内的发展趋势情况，本文就对数据源中不同年份的文章发表数量进行了统计，如图1所示。

图 1 2010—2024年国内语义地图研究年度发表情况

Figure 1 Annual Publication Situation of Semantic Map Research in China from 2010 to 2024

图1呈现了2010年至2024年间国内语义地图研究领域的年度学术论文发表情况，反映了该领域在此期间的研究热度与学术关注度的动态变化。总体而言，这15年间年度发表数量呈波动性增长。在初期阶段（2010—2013年），论文发表数量相对平稳，基本维持在每年4篇以下，这表明该研究处于初步发展时期，语言学界对这一领域的关注度相对较低。自2014年起，年度发表数量开始增加，这体现了研究方法的逐步成熟以及研究者对语义地图在语言学中应用潜力的认识深化。2017年成为一个关键转折点，年度发表数量大幅增长至14篇，这标志着语义地图研究领域显著拓展。出现这一情况的原因可能是理论和方法取得突破性进展，或是国内语言学界对该领域的关注度日益提高。尽管2018年发表数量有所回落，但在2019-2020年间迎来又一个高峰，发表数量达到历史最高值，这反映了前期研究积累的集中释放以及国内语言学界对该领域的高度重视。2021年之后，年度发表数量再次出现波动。这一现象或许反映了研究者对新挑战或新方向的探索，以及学术资源分配和研究兴趣的调整。整体来看，语义地图研究在国内经历了从起步到繁荣再到调整的发展
历程。

4.2 高产期刊分布

为考察各刊物的刊载量，本研究对数据源期刊进行统计并将发文量排名前10位的刊物以图2展示。在2010年至2024年这一时间段内，国内关于语义地图研究的学术成果主要集中于一些核心语言学期刊上。依据图2数据，《当代语言学》《汉语学习》《华文教学与研究》《民族语文》《世界汉语教学》《语言教学与研究》《语言科学》《语言研究》《语言与翻译》以及《中国语文》这十家期刊，在国内刊载语义地图研究成果方面名列前茅。在这十余年间，这十个期刊共发表41篇关于语义地图的研究成果，占所有相关文献总数的35.6%。其中研究内容涵盖语义地图的多个方面，包括理论构建、实证研究、教学应用等，为推动语义地图研究的深入发展做出了重要
贡献。

图 2 2010—2024年国内语义地图研究前十位期刊刊文情况

Figure 2 Publication Situations of the Top Ten Journals on Semantic Map Research in China from 2010 to 2024

除了上述期刊外，还有一些其他语言学类研究刊物也发表了相关研究成果，如《汉语学报》《解放军外国语学院学报》《外国语文》《语文研究》《中国朝鲜语文》《当代修辞学》等。这些刊物虽刊载数量不及前述十大期刊，但同样为语义地图研究提供了宝贵的学术交流平台。此外，一些综合性大学学报的哲学社会科学版也关注此类研究，如《重庆师范大学学报（社会科学版）》《云南师范大学学报（哲学社会科学版）》《北京师范大学学报（社会科学版）》《湖南大学学报（社会科学版）》等。这些学报的参与也进一步扩大了语义地图研究的学术影响力。

4.3 主要发文作者及研究机构

为深入了解语义地图领域的研究发展趋势、明晰主要研究力量以及国内语义地图研究领域作者的合作情况，本研究借助CiteSpace软件生成了2010年至2024年国内语义地图研究发文作者共现网络的可视化图谱，如图3所示。图中的模体结构和聚类关系展现了语义地图研究领域内不同研究群体之间的合作关系以及研究主题的集中程度。总体而言，国内语义地图研究者独立发文较多，合作发文较少。

图 3 2010—2024年国内语义地图研究发文作者共现情况

Figure 3 Co-occurrence of Authors in Semantic Map Research in China from 2010 to 2024

图3中各节点代表不同作者，节点大小反映作者发文量，节点间连线表示作者之间的共现关系。节点越大、字体越粗，表明该作者在语义地图研究领域发文量越多，且在共现网络中占据重要地位。从图3可见，吴福祥、张定、陈振宇、范晓蕾、潘秋平、林艳、闫梦月、王红卫等作者的名字以较大字体显示，这说明他们的研究成果在该领域被广泛引用，在语义地图研究中出于较为核心的位置。

本研究继续运用CiteSpace软件生成了2010年至2024年国内语义地图研究领域内不同研究机构之间的合作网络图，如图4所示。

图 4 2010—2024年国内语义地图研究发文机构共现情况

Figure 4 Co-occurrence of Publishing Institutions in Semantic Map Research in China from 2010 to 2024

图4中每个节点代表一个研究机构，节点大小反映该机构发文量，节点间的连线表示机构之间的合作或引用关系。节点颜色渐变体现研究的时间维度，其中红色代表较新研究，蓝色代表较早研究。从图4可知，中国社会科学院语言研究所、北京语言大学汉语学院、北京大学中国语言学研究中心、新加坡国立大学中文系、上海外国语大学、上海师范大学语言研究所、重庆师范大学文学院等机构在语义地图研究领域具有较大影响力。这些机构名称以较大字体显示，表明它们在该领域学术贡献突出、发文量较大，且与其他机构合作较为广泛。此外，图4中不同颜色节点展示了不同时间段内各机构的活跃程度。例如，较新研究主要集中在北京语言大学和中国社会科学院，而一些较早研究来自中央民族大学和其他地方性大学。这种时间上的演变揭示了语义地图研究领域研究阵地的变迁。

5 研究热点与趋势

5.1 研究热点分析

为展示语义地图研究领域的研究热点、发展趋势及不同主题间的关系，本研究利用CiteSpace软件对经过遴选的115篇文章进行了关键词聚类分析，得出图5的聚类图谱。

图 5 2010—2024年国内语义地图研究关键词聚类图谱

Figure 5 Keyword Clustering Map of Semantic Map Research in China from 2010 to 2024

图5中的重要中心节点（如“概念空间”“语法化”“语义图”“语义地图”等）反映了语义地图研究中的核心概念与热点。节点的大小体现其在研究中的影响力，较大的节点代表被频繁提及的重要主题，较小的节点则反映次要主题。图谱左下角的颜色梯度代表研究热点随时间的变化，深色区域代表较新的热点，浅色区域表示较早期的主题。图谱中的多个聚类模块对应不同的研究主题，如“语义地图”和“多功能性”。模糊的边界显示了不同主题间的相互关联，“语法化”与“语义图”之间的连接反映了语法与语义的交互关系，展现了语义地图对语言演变阐释的强大解释力。从图谱中可以看出，语义地图研究逐渐从基础概念探讨扩展至具体应用研究，尤其是在“言语行为”和“多功能性”方面，这表明国内学者对语义地图理论在实际语言分析和应用中的兴趣日益增加。图谱中节点间的连线反映了不同研究主题间的知识传播路径，高密度连线表明这些主题在语义地图领域中具有较强的相关性和影响力。从图谱能够看出，知识从核心主题“语义地图”“概念空间”向边缘主题“言语行为”“构式”等的扩散路径，为理解国内语义地图研究的演变提供了有价值的视角。

5.2 研究趋势分析

上文分析了语义地图模型的研究热点以及各热点聚类之间的相互关系。为进一步理解语义地图模型研究的发展趋势，本研究在CiteSpace上生成了2010年至2024年国内语义地图研究关键词历时突现情况，如图6所示。本研究将先结合图6进行历时性分析，再结合115篇文献的具体研究内容，从理论研究和应用研究两个角度进行趋势预测。

首先进行历时性分析。2010年，研究集中在“语义多图性”“多功能性”“类型学”等基础理论概念上，这标志着该时期研究者们在构建理论框架和探索语义地图的基本构成。2014年出现了“语义演变”“语法化”“概念空间”等关键词，表明研究开始关注语义演变的动态过程。2015年，“傈僳语”“第二人称”“历史语法”等关键词的出现，显示研究开始关注特定语言和语法现象。2020年，“情态”“存在动词”“制约因素”等关键词的出现，反映了研究对语言功能和使用情境的深入探讨。2024年，最新研究趋势涉及“语义扩展”“量词”“跨语言”等，显示研究的多元化和跨语言比较。

图 6 2010—2024年国内语义地图研究关键词历时突现情况

Figure 6 Temporal Emergence of Keywords in Semantic Map Research in China from 2010 to 2024

接着，进行聚类与模块化分析。最大的连通分量（CCs）包含160个节点，占比80%，表明研究主题间存在较强的关联性。模块化Q值为0.653，加权平均轮廓系数S为0.9293，调和平均数（Q，S）为0.767，显示语义地图研究主题的聚类质量和模块化程度较高。也就是说，语义地图目前在语义功能、语法演变方面应用较多，在其他语言学分支领域涉及较少。

本研究将结合上述分析对语义地图研究的发展趋势进行预测与展望。

5.2.1 理论研究发展展望

（1）方法跟进与创新。外国学者已对传统语义地图理论进行了修正，主要有波模型、流模型。波模型修正了语义地图不顾词频信息的缺点，流模型修正了语义地图不顾语境信息的缺点（王红卫，2018）。国内目前大部分采用的是传统语义地图绘制模式，若能跟进国际发展，得出的语言学结论将更加精确可靠。此外，随着多模态数据（如图像、音频）的应用，语义地图模型的应用范围可扩展到包括视觉和听觉语义在内的多模态领域。这种跨模态的语义地图将有助于揭示语言与其他感知系统之间的复杂关系。

（2）跨领域融合。目前研究较多局限于词汇、语义、语法的功能分析，预计未来理论研究将更多地融合其他领域，以全面理解语义地图的复杂性。例如，随着对语义地图模型的认知基础和神经生理机制的探索，研究者可将其与心理语言学和神经语言学研究相结合，探索语义地图在语言加工中的心理和神经基础。

5.2.2 应用研究发展展望

（1）跨语言与跨方言研究的深入。未来的应用研究可能会扩大语义地图模型的应用范围，涵盖更多的语言和方言，特别是未被充分研究的少数民族语言。研究者可能会通过语义地图揭示这些语言在语义范畴上的独特性以及与其他语言的共性，从而丰富语言类型学的研究成果。在中国方言研究中，语义地图模型有望用于揭示不同方言之间的语义差异，特别是语义演变和语法化过程中的语义差异。这将有助于语言学界进一步理解汉语内部的复杂性和多样性。

（2）语言教学领域的运用。林华勇、吴雪钰（2013）、段欣然（2023）将语义地图模型与语言习得、语言教学结合运用，但都是理论性分析，并未与实际教学相结合。语义地图模型可被引入语言实际教学领域，帮助学生理解和掌握不同语言中的语义范畴。这种图示化的教学工具将有助于增强学生的跨语言理解能力，特别是对于有多语言习得需求的学习者。

6 结语

本研究通过对2010年至2024年间中国知网收录的115篇期刊文献进行可视化系统分析，揭示了国内语义地图模型研究的基本状况、热点领域以及发展趋势。从年度发文量的波动性增长和高产期刊和主要研究者所做出的贡献等分析中，能够看出语义地图研究在国内语言学界正逐渐崛起与深入发展。

语义地图模型在理论研究和实际应用方面均展现出巨大潜力，特别是在跨语言和跨方言的语义比较中，该模型彰显了其独特优势和广泛适用性。

然而，当前国内语义地图研究仍存在一定局限性。例如，研究对传统理论框架存在依赖，对新方法的引进不够充分，且在跨领域研究方面的探索相对较少。未来的研究应着重关注问题，尤其要紧密结合国际前沿动态，深化语义地图模型在多模态数据分析中的应用，并拓展其在语言学其他领域的应用。

基于上述发展方向，语义地图研究有望在更为广阔的学术背景下持续蓬勃发展，为揭示语言的共性与差异提供更为精确且有力的研究工具。

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