Tính từ trái nghĩa trong tiếng Việt và tiếng Anh theo hướng tiếp cận mạng từ
TRƯỜNG ĐẠI HỌC SÀI GÒN
TẠP CHÍ KHOA HỌC
ĐẠI HỌC SÀI GÒN
Số 74 (02/2021)
SAIGON UNIVERSITY
SCIENTIFIC JOURNAL
OF SAIGON UNIVERSITY
No. 74 (02/2021)
TÍNH TỪ TRÁI NGHĨA TRONG TIẾNG VIỆT VÀ
TIẾNG ANH THEO HƯỚNG TIẾP CẬN MẠNG TỪ
Antonymous adjectives in Vietnamese and English - a Wordnet-based perspective
TS. Trần Thị Phương Lý(1), Bùi Bình Khang(2)
(1)Trường Đại học Sài Gòn
(2) Học viên cao học Trường Đại học Sài Gòn
TÓM TẮT
Từ trái nghĩa và đặc biệt là tính từ đã được nghiên cứu rất nhiều qua các công trình về từ vựng học, ngữ
nghĩa học, v.v. Tuy nhiên một hướng đi mới dựa trên những nguyên tắc về tâm lý, đặc biệt là sự hình
thành của hệ thống từ vựng trong trí nhớ từ vựng của con người vẫn còn chưa được khai thác hết. Bài
viết này khái quát về đặc điểm của tính từ trái nghĩa tiếng Anh xét trong sự tổ chức Mạng từ, từ đó tiến
hành xem xét đặc điểm của tính từ trái nghĩa tiếng Việt theo hướng tiếp cận Mạng từ và đề xuất những
giả thuyết có thể khi xây dựng một mạng lưới tính từ trái nghĩa tương tự trong tiếng Việt.
Từ khóa: Mạng từ, quan hệ ngữ nghĩa, tiếng Anh, tiếng Việt, tính từ trái nghĩa
ABSTRACT
Antonyms and antonymous adjectives have been long researched in many studies on lexicography,
semantics, etc. Researches based on the psychological principles especially on human lexical memory
are a new horizon in linguistics. This article will summarize the organization of the antonymous
adjectives in WordNet and propose possible theories when building the similar model in Vietnamese.
Keywords: WordNet, semantic relation, English, Vietnamese, antonymous adjectives
dưới dạng mạng ngữ nghĩa và là nền tảng
cơ sở cho việc nghiên cứu, xây dựng các
lưới từ vựng ngày nay. Mạng từ không
giống như các từ điển thông thường khác,
thay vì liệt kê các từ kèm định nghĩa theo
thứ tự An-pha-bê (Alphabetical) thì
WordNet tổ chức theo hướng các từ được
liên kết thành những tập hợp đồng nghĩa
(synsets) dựa trên những khái niệm ngữ
nghĩa (conceptual-semantics) và các mối
quan hệ giữa từ vựng (lexical relations); từ
đó dựa trên những tập hợp đồng nghĩa này
để xác định nghĩa của từ. Giả sử như tính
1. Đặt vấn đề
Trong các từ điển trái nghĩa, tính từ
trái nghĩa trong tiếng Anh lẫn tiếng Việt đã
được nghiên cứu và tổ chức dưới dạng các
cặp từ hoặc cụm từ đối lập về ngữ nghĩa.
Tuy nhiên với sự phát triển của khoa học kĩ
thuật và sự kết hợp liên ngành của ngôn
ngữ học, đặc biệt là tâm lí học ngôn ngữ đã
đề xuất và mở ra những hướng đi mới cho
các cách tiếp cận nhóm từ trái nghĩa, nhất
là ở nhóm tính từ. Mạng từ (WordNet) là
sản phẩm đầu tiên mở đường cho hướng
nghiên cứu và xây dựng hệ thống từ vựng
Email: [email protected]m
15
SCIENTIFIC JOURNAL OF SAIGON UNIVERSITY
No. 74 (02/2021)
từ full có nhiều nghĩa như là đầy, đủ, toàn
bộ... thì khi tra cứu, WordNet sẽ cho ra kết
quả với hàng loạt nghĩa được sắp xếp từ
trên xuống theo tần suất nghĩa được sử
dụng kèm định nghĩa và chúng sẽ phân biệt
các nghĩa với nhau bằng những từ đồng
nghĩa hoặc trái nghĩa với full theo mỗi ý
nghĩa ở trên, ví dụ filled (đầy) hay entire
(toàn bộ).
tiếng Anh và trên cơ sở đó tiến hành làm rõ
đặc tính của lớp tính từ trái nghĩa tiếng
Việt theo hướng tiếp cận Mạng từ cũng
như đề xuất một số hướng tổ chức cho
mạng lưới tính từ trái nghĩa tiếng Việt.
2. Nội dung
2.1. Tính từ trái nghĩa tiếng Anh
trong Mạng từ
Trong Mạng từ, tính từ trái nghĩa tiếng
Anh được chia thành hai nhóm là tính từ miêu
tả (descriptive adjective) và tính từ quan hệ
(relational adjective). Trong đó, lớp tính từ
miêu tả có sự phân hóa rõ rệt và được tổ chức
theo các tiêu chí sau:
Việc xây dựng WordNet dựa trên nền
tảng ngữ nghĩa của các quan hệ như đồng
nghĩa (synonymy), trái nghĩa (antonymy),
thuộc cấp - bao hàm (hyponymy -
hypernymy), bộ phận (meronymy/
holonymy), kéo theo (entailment), cách
thức (troponymy) và các quan hệ liên quan
tới hình thái học (morphological relation).
Mạng từ chỉ hình thành chủ yếu xoay
quanh nhóm thực từ (content word) chứ
không phân tích, nghiên cứu nhóm từ chức
năng/ hư từ (function word). Bên cạnh bốn
nhóm từ là danh từ, động từ, tính từ và
trạng từ, WordNet cũng có chứa các danh
từ ghép (compound noun) như fish tank (hồ
cá), các dạng kết ngôn (collocations) như
fast food (thức ăn nhanh), các vị từ kết
chuỗi (phrasal verbs) take off (cất cánh)
hay các cụm thành ngữ (idiomatic phrases)
như call it a day (ngưng lại). Bên cạnh đó,
WordNet còn có thông số khác liên quan
đến khoa học máy tính để cho những ứng
dụng khác có thể khai thác được tối đa dữ
liệu của mạng từ. Tính tới phiên bản cuối
cùng là 3.1 ra mắt năm 2009 thì WordNet
hiện có 155.327 từ được phân bổ vào
175.979 tập đồng nghĩa góp phần tạo nên
207.016 cặp nghĩa từ (nguồn Wikipedia).
Trong bài viết này, dựa trên hệ thống
Mạng từ tiếng Anh (WordNet) được xây
dựng năm 1985 bởi cố giáo sư George
Armitage Miller, chúng tôi tìm hiểu sâu
hơn sự tổ chức mạng lưới tính từ trái nghĩa
a. Tính từ miêu tả
Sự trái nghĩa
Vốn dĩ sự trái nghĩa chỉ được biểu thị dưới
dạng các khái niệm đối lập trên cùng một
trường nên ở Mạng từ có sự phân biệt giữa từ
trái nghĩa trực tiếp và từ trái nghĩa gián tiếp.
Theo những nghiên cứu của Justeson và Katz
(1991, 1992) hay trước đó là của Miller và
Charles (1989), các cặp tính từ trái nghĩa
thường đi chung với nhau trong các câu hay
các ngữ đoạn sẽ được coi là những cặp đối lập
trực tiếp, những tính từ đối lập nhau thông qua
các mối quan hệ ngữ nghĩa thì sẽ được coi là
các tính từ trái nghĩa gián tiếp. Những tính từ
trái nghĩa gián tiếp có mối quan hệ đồng nghĩa
với tính từ đóng vai trò là từ trái nghĩa trực tiếp
ở các cặp trái nghĩa. Các tính từ thường biểu
diễn các giá trị của một thuộc tính (attribute) để
bổ nghĩa cho danh từ và có tính lưỡng cực nên
các tính từ biểu diễn các giá trị thuộc tính
thường sẽ tồn tại một cặp trái nghĩa. Ví dụ như
fast >< slow (nhanh >< chậm) là những giá trị
của thuộc tính về SPEED (tốc độ).
Mối quan hệ trực tiếp giữa các tính từ
trái nghĩa được thể hiện trên mối quan hệ
giữa các hình thức từ (word forms) (Gross,
Fischer và Miller, 1989). Ở những từ đa
nghĩa (polysemy), cùng một lớp vỏ hình
16
TRẦN THỊ PHƯƠNG LÝ - BÙI BÌNH KHANG
TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC SÀI GÒN
thức nhưng mang nhiều nghĩa khác nhau
thì các hình thức từ trong WordNet sẽ được
đánh số để phân biệt từng nghĩa của từ như
light 1 >< heavy (nhẹ >< nặng), light 2
>< dark (sáng >< tối). Bên cạnh đó là sự
tồn tại của các cặp trái nghĩa trực tiếp mà
cực đối lập của nó được hình thành bằng
cách thêm các tiền tố phủ định (negative
prefixes) kết hợp vào từ gốc như un-
exposed >< unexposed in- hoặc các biến
thể il-, im-, ir- trong dependent ><
independent, legal >< illegal, possible><
impossible, regular >< irregular, v.v. Và
các từ dù có cùng khái niệm trái nghĩa
nhưng khi hình thành cặp trái nghĩa trực
tiếp thì chúng lại đi theo những cặp trái
nghĩa quen thuộc như heavy >< light
(nặng >< nhẹ), weighty >< weightless (có
trọng lượng >< không trọng lượng) chứ
không thể gom lại thành một nhóm rồi gán
quan hệ trái nghĩa cho chúng như {heavy,
weighty, ponderous} >< {light, weightless,
airy} (không tồn tại trong WordNet, quy
ước sự không tồn tại này được thể hiện
bằng dấu gạch ngang qua ngữ liệu).
Như đã đề cập, WordNet cơ bản là sắp
xếp và thể hiện các từ dưới dạng các cụm
đồng nghĩa (synsets) dựa trên sự tương
đồng về ngữ nghĩa. Vậy nên những trường
hợp như frigid (lạnh giá), refrigerated
(đông lạnh)... sẽ được xếp vào chung một
cụm đồng nghĩa với cold (lạnh). Từ đó có
thể suy ra quan hệ trái nghĩa gián tiếp cho
frigid, refrigerated và các từ cùng khái
niệm sẽ là trái nghĩa gián tiếp với hot
(nóng) thông qua mối quan hệ cold >< hot.
Sơ đồ sau sẽ mô tả chi tiết mạng lưới các
từ đồng nghĩa, trái nghĩa trực tiếp, trái
nghĩa gián tiếp được liên kết với nhau
trong WordNet.
Quan hệ đồng nghĩa
; Quan hệ trái nghĩa
Hình 2.1.1.a. Sơ đồ cách sắp xếp các cặp trái nghĩa trực tiếp
và các từ trái nghĩa gián tiếp trong WordNet
17
SCIENTIFIC JOURNAL OF SAIGON UNIVERSITY
No. 74 (02/2021)
Vị tính từ (participle)
từ. Sở dĩ chúng khác biệt so với lớp tính
từ miêu tả là vì chức năng của chúng
không còn là diễn đạt một giá trị của một
thuộc tính cho danh từ đứng sau nó. Ví dụ
như big car khái quát về thuộc tính kích
thước của một chiếc xe. Vai trò của các
tính từ quan hệ gần giống với một danh từ
phụ nghĩa (modifying noun) và nó đóng
vai trò phân loại danh từ. Để phân biệt
instrument (công cụ) thuộc loại nào, để
phục vụ cho mục đích gì thì sẽ cần dùng
tính từ quan hệ musical (thuộc nhạc)
nhằm bổ sung chức năng cũng như phân
loại cho danh từ này.
Đây là lớp từ đặc biệt được hình thành
từ sự phái sinh hình vị. Động từ kết hợp
với các hậu tố -ing hoặc -ed để tạo thành
các vị tính từ như exciting (kích động),
excited (bị kích động, phấn khích)…
thường được dùng chủ yếu để diễn đạt các
trạng thái gây ra hoặc chịu tác động của
động từ gốc và thường đứng ở vị trí trước
danh từ (prenominal position). Dù được
xem là một tiểu loại của tính từ miêu tả
nhưng thực chất không phải toàn bộ vị tính
từ đều là tính từ miêu tả. Nếu như các tính
từ miêu tả được xây dựng theo dạng các
cụm trái nghĩa thì một số vị tính từ như
elapsed (đã qua) lại không có từ trái nghĩa
dù trực tiếp hay gián tiếp. Những từ như
vậy sẽ được sắp xếp riêng lẻ và mối liên hệ
gần sẽ chỉ về động từ gốc elapse. Số còn
lại đa phần đều có sự trái nghĩa dù trực tiếp
hay gián tiếp, những vị tính từ đó sẽ được
xây dựng như các tính từ miêu tả khác,
theo các cụm trái nghĩa như wanted ><
unwanted (bị truy lùng >< không bị truy
lùng), retired><active (đã ngưng >< còn
hoạt động), curved >< strainght (cong ><
thẳng), v.v. Ngoài ra, một số trường hợp
tính từ có có hậu tố -ed như skilled (có tay
nghề), foliaged (có lá xanh)… dù không
được cấu thành từ động từ hay unexcited
(không bị phấn khích) được cấu thành dựa
trên tính từ excited chứ không hề dựa trên
một động từ không tồn tại như unexcite
thì vẫn được xem là vị tính từ và được
lồng vào trong lớp tính từ miêu tả trong
WordNet.
Các đặc điểm phân biệt giữa tính từ
quan hệ và tính từ miêu tả đó là:
Giống như danh từ bổ nghĩa, nó chỉ
đứng ở vị trí trước danh từ (attribute
position). Ví dụ: The presidential election/
The election is presidential vô nghĩa.
Không phản ánh bất kì thuộc tính
(property) nào của danh từ nó bổ nghĩa.
Không có sự phân độ (non-
gradable) nên việc sử dụng các trạng từ để
làm thay đổi giá trị của tính từ là vô nghĩa.
Ví dụ: The very musical instrument.
Thường không có từ trái nghĩa trực
tiếp. Nếu có thì cặp trái nghĩa đó sẽ được
xếp vào chung nhóm với tính từ miêu tả
như cặp physical >< mental (thể chất ><
tinh thần).
Thường có dạng kết hợp từ hai yếu
tố đơn lẻ mang nghĩa riêng biệt hay có thể
gọi tính từ ghép (compound adjective) như
well-behaved (thái độ tốt), good-looking
(đẹp mã), v.v.
Nhìn chung, do các đặc tính khó xây
dựng các mối liên hệ thông qua trí nhớ từ
vựng, nên nhóm từ này chủ yếu được xây
dựng dưới dạng các tập đồng nghĩa và mối
quan hệ chủ yếu của nó gắn với các danh
từ mà nó hay đi cùng.
b. Tính từ quan hệ
Lớp tính từ lớn thứ hai sau tính từ
miêu tả đó chính là tính từ quan hệ
(relational adjective) (Levi, 1978). Chúng
là các tính từ có mối quan hệ ngữ nghĩa
và hình vị liên quan mật thiết tới lớp danh
18
TRẦN THỊ PHƯƠNG LÝ - BÙI BÌNH KHANG
TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC SÀI GÒN
niệm đối lập nhau. Các cặp trái nghĩa
đối lập cơ bản tượng trưng cho phạm trù
được thể hiện dưới đây đã được chọn
lọc và chỉ lấy những cặp trái nghĩa là
tính từ.
2.2. Tính từ trái nghĩa trong tiếng
Việt theo hướng tiếp cận Mạng từ
Xét theo quan hệ ngữ nghĩa, sự trái
nghĩa trong tiếng Việt sẽ được quy vào
những nhóm chính dựa trên các khái
Bảng 2.2. Các cặp đối lập thể hiện nhân tố đánh giá
Chiều cao
Chiều dài
Chiều rộng
Chiều sâu
Đạo đức
Độ ẩm
cao >< thấp
dài >< ngắn
rộng >< hẹp
nông >< sâu
tốt >< xấu
Sự béo tốt
béo >< gầy
khôn >< dại,
giỏi >< dốt
Sự khôn ngoan
Sự kín hở
kín >< hở
Sự riêng tư
Sự siêng năng
riêng >< chung
chăm >< lười
ẩm >< khô
giống >< khác,
hơn >< kém
Độ cứng
Độ dày
cứng >< mềm
dày >< mỏng
dễ >< khó
Sự so sánh
Sự sung sướng
Sự thật
sướng >< khổ
đúng >< sai
Độ khó
Độ lớn
to >< nhỏ
Sự thật
thật >< giả
Độ mạnh
Độ mới
mạnh >< yếu
mới >< cũ
Sự tồn tại
Sức khỏe
Tình cảm
Tốc độ
có >< không
khỏe >< yếu
Độ nóng
Độ thẳng
Độ tròn
nóng >< lạnh
thẳng >< cong
tròn >< méo
đực >< cái
đáng yêu >< đáng ghét
nhanh >< chậm
nặng >< nhẹ
già >< trẻ
Trọng lượng
Tuổi tác
Giới tính
Màu sắc
Số lượng
trắng >< đen
nhiều >< ít
Vẻ ngoài
đẹp >< xấu
(Nguồn: Phạm Văn Lam, 2020)
Từ các phạm trù đối lập cơ bản trên, ta
có thể phát triển chúng thành những cặp
tính từ trái nghĩa khác dựa vào sự tương
đồng ngữ nghĩa của chúng. Chẳng hạn như
ở các cặp đông >< vắng trong Phố đông
người >< Phố vắng người, dày >< thưa
trong Tóc anh ta dày >< Tóc anh ta thưa…
xét ở một góc độ nào đó, chúng có mối liên
hệ với từ cặp trái nghĩa cơ bản nhiều >< ít
và đều phản ánh thuộc tính số lượng. Hoặc
theo một hướng khác đó là xây dựng các
chuỗi đồng nghĩa của mỗi bên trái nghĩa
thông qua phương thức tạo từ phức. Từ các
tính từ đơn phát triển thành các tính từ
ghép đẳng lập dài lâu, ghép chính phụ dài
hơi, dài tay hoặc từ láy dài dòng. Trong
19
SCIENTIFIC JOURNAL OF SAIGON UNIVERSITY
No. 74 (02/2021)
tiếng Việt, các từ đơn vốn là nền tảng để
cấu tạo nên các từ ghép nên các từ trái
nghĩa cũng vậy. Các từ trái nghĩa đơn phần
lớn đều có thể dùng làm nền tảng để xây
dựng các từ trái nghĩa phức khác hay dãy
trái nghĩa. Điển hình là cặp trái nghĩa của
thuộc tính chiều dài dài >< ngắn và các
tính từ phức cấu thành từ chúng, tất cả đều
có thể kết hợp chéo với nhau để tạo thành
cụm trái nghĩa với cặp đối lập trực tiếp và
các vệ tinh đối lập gián tiếp như trong
WordNet.
Sơ đồ 2.2. Mô hình của các tính từ trái nghĩa tiếng Việt theo hướng Mạng từ
Trong tiếng Việt cũng có những cặp
tính từ trái nghĩa được tạo thành bởi việc
kết hợp một yếu tố phủ định vào từ gốc
như hợp pháp >< bất hợp pháp, hữu hạn
>< vô hạn, v.v. Các cặp tính từ này, tương
tự như trong tiếng Anh có thể được xem là
các cặp trái nghĩa trực tiếp và đóng vai trò
trung tâm trong các cụm trái nghĩa.
Do ở nhóm từ phức, đặc biệt là từ ghép
chính phụ có các quy tắc kết hợp tạo thành
từ mới từ những yếu tố đơn lẻ mà một
trong hai yếu tố đó không thay đổi, chỉ có
một thành tố thay đổi nhưng cũng tạo
thành các cặp trái nghĩa như tốt bụng ><
xấu bụng, được lòng >< mất lòng, v.v. Các
cặp trái nghĩa này không cần bàn cãi về
việc chúng là trái nghĩa trực tiếp hay gián
tiếp, vì vốn dĩ việc sở hữu chung một thành
tố đã phản ánh việc chúng là các cặp trái
nghĩa luôn đi cùng nhau và chỉ có chúng
mới đứng chung trong một ngữ cảnh để thể
hiện sự đối lập.
trên, các cặp tính từ trái nghĩa được hình
thành dựa trên mối quan hệ ngữ nghĩa với
cặp trái nghĩa trực tiếp như mạnh khỏe -
yếu đuối hoặc trên mối quan hệ tạo thành
từ phức, đặc biệt là ở nhóm từ ghép láy
mạnh - mạnh mẽ thì thường sẽ rơi vào
nhóm tính từ trái nghĩa gián tiếp với yếu-
yếu đuối - yếu ớt - yếu xìu với cặp trái
nghĩa trung tâm là mạnh >< yếu.
Về vấn đề đa nghĩa trong tiếng Việt
hay còn có thể coi là trường hợp các từ
đồng âm nhưng khác nghĩa, chúng ta có thể
xử lí theo cách của WordNet, đó chính là
đánh số cho các nghĩa khác nhau của từ rồi
xây dựng chúng thành những cụm trái
nghĩa riêng biệt thông qua các từ trái nghĩa
trực tiếp của chúng.
Do khác biệt về đặc điểm loại hình
ngôn ngữ khác nhau (tiếng Việt là ngôn
ngữ đơn lập và tiếng Anh thuộc loại hình
ngôn ngữ hoà kết) nên tồn tại sự khác nhau
rất lớn về mặt từ và nghĩa của từ giữa hai
ngôn ngữ. Ở tiếng Việt, mỗi hình vị tương
Ngoài những trường hợp được nêu
20
TRẦN THỊ PHƯƠNG LÝ - BÙI BÌNH KHANG
TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC SÀI GÒN
ứng với một âm tiết, có nghĩa riêng và có
thể kết hợp với nhau để tạo thành từ phức
và mang nghĩa mới. Trong khi đó ở tiếng
Anh, mỗi từ sẽ có một hoặc nhiều hình vị
và chúng chỉ có thể thay đổi hình vị để
thay đổi chức năng cú pháp của từ. Cũng
có một nhóm tính từ trong tiếng Anh được
hình thành bởi phương thức ghép hai từ
đơn tạo thành (compound adjective), tuy số
lượng không đáng kể nếu đem so với số
lượng từ phức của tiếng Việt.
Trong tiếng Anh, các cặp trái nghĩa trực
tiếp được xác định dựa trên sự đồng hiện
của chúng, tức khả năng cùng xuất hiện
trong cùng một ngữ cảnh, qua đó người ta
quy định những cặp nào là trái nghĩa trực
tiếp, những cặp nào không là trái nghĩa trực
tiếp. Ở tiếng Việt, có nhiều yếu tố để quyết
định một cặp trái nghĩa có phải là trực tiếp
hay không, từ đặc điểm cấu tạo từ cho tới
những đặc trưng về văn hóa con người Việt
Nam trên trời >< dưới đất, trên rừng ><
dưới biển… là những yếu tố chính để xác
định một cặp trái nghĩa trực tiếp.
2.3. Hai hướng tiếp cận tạo mô hình
Mạng từ ở lớp tính từ trái nghĩa trong
tiếng Việt
Dựa vào những đặc điểm trên, chúng
ta có thể đặt ra hai giả thuyết về hướng tiếp
cận để tạo thành mô hình Mạng từ ở lớp
tính từ trái nghĩa trong tiếng Việt.
Thứ nhất là mô hình dựa trên ngữ
nghĩa của từ vựng với các mối liên hệ giữa
các sự vật, sự việc có cùng những đặc tính
ngữ nghĩa sẽ là các nhân tố chính để hình
thành nên mô hình. Giả sử khi một người
được hỏi những từ mà họ có thể nghĩ ra
được khi nghe từ khỏe thì trong đầu sẽ hình
dung về các sự vật, sự việc có liên quan tới
khỏe như sức mạnh, cơ bắp, lực sĩ, voi,
trâu... hay khi nói về giàu sẽ có các liên
tưởng như như sang, tiền, vàng, của cải,
phú ông, đại gia… nói chung là những hình
dung về cái có cùng đặc tính ngữ nghĩa.
Sơ đồ 3. Mô hình từ vựng tinh thần tiếng Việt dựa trên các yếu tố ngữ nghĩa
21
SCIENTIFIC JOURNAL OF SAIGON UNIVERSITY
No. 74 (02/2021)
Thứ hai là mô hình dựa trên các mối
quan hệ giữa hình thức từ. Ở loại mô hình
này, các mối liên hệ chặt chẽ hơn bởi chúng
sẽ bị giới hạn trong những phạm vi từ loại,
ngữ nghĩa có quan hệ đồng nghĩa, trái nghĩa
giữa các từ với nhau. Giả dụ như khi hỏi về
các từ liên quan tới khỏe thì giờ đây các
đơn vị từ vựng xuất hiện sẽ là những từ
đơn, ghép có mối liên hệ tương đồng, trái
nghĩa hoặc được tạo thành từ khỏe như sức
khỏe, khỏe mạnh, mạnh mẽ, sức mạnh, khỏe
khoắn, trẻ khỏe, yếu, yếu đuối, đuối sức,
v.v. Từ loại tiếng Việt bao gồm từ đơn và từ
ghép, trong đó nhóm từ ghép gồm những từ
được hình thành từ ít nhất một yếu tố đơn
nghĩa (chính phụ, đẳng lập); ngoài ra là các
từ ghép có cấu tạo âm ở từ thứ hai dựa trên
sự tương đồng về âm vị với với từ đơn có
nghĩa trước đó. Bên cạnh đó, các mối quan
hệ về từ vựng như bao thuộc, kéo theo,
đồng nghĩa, trái nghĩa cũng được vận dụng
để xây dựng mô hình. Nếu khắt khe hơn với
việc chỉ xét các từ cùng loại thì sẽ giảm bớt
được độ rộng của mô hình từ, do những
mối quan hệ giữa các từ chỉ xuất hiện ở một
số từ loại nhất định (như quan hệ bao thuộc
chỉ có ở danh từ, quan hệ kéo theo chỉ có ở
động từ).
3. Kết luận
Sự phân hóa rõ rệt giữa các tiểu loại
của nhóm tính từ trái nghĩa trong tiếng Anh
đã được thể hiện rõ qua các phân tích về sự
tổ chức của tính từ trái nghĩa trong tiếng
Anh ở Mạng từ. Các mối liên hệ chủ yếu
trong sự tổ chức đó hầu hết là những mối
liên hệ giữa các từ trái nghĩa với nhau dựa
trên ngữ nghĩa, hình thức từ. Tiếng Việt do
thuộc một loại hình ngôn ngữ khác nên có
những sự khác biệt nhất định về mặt từ loại
cũng như từ pháp. Cách tiếp cận theo
hướng Mạng từ đối với tiếng Việt sẽ gặp
một số trở ngại nhất định do sự khác biệt
giữa hai ngôn ngữ tạo thành. Tuy nhiên trong
hệ thống tính từ tiếng Việt vẫn có những đặc
tính nổi trội và có nét tương đồng với những
đặc tính nhất định của hệ thống tính từ trái
nghĩa của tiếng Anh. Qua những phân tích và
các hướng đề xuất trong bài viết về việc xây
dựng tính từ trái nghĩa theo Mạng từ, có thể
nhận thấy rằng việc xây dựng một mạng lưới
ngữ nghĩa tương tự như của tính từ tiếng Anh
trong WordNet là hoàn toàn khả thi.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Bierwisch, M. (1989). The Semantics of Gradation.
Charles, W. G., & Miller, G. A. (1989). Contexts of antonymous adjectives. Applied
Psycholinguistics, 10, 357–375.
Dương Kỳ Đức, Nguyễn Văn Dựng, & Vũ Quang Hào. (1988). Từ điển trái nghĩa tiếng
Việt. Hà Nội: NXB Giáo dục chuyên nghiệp.
Gross, D., Fischer, U. & Miller, G. A. (1989). The organization of adjectival meanings.
Journal of Language and Memory 28, 92-106.
Justeson, John S. and Katz, Slava M. (1991). Co-occurrences of antonymous adjectives
and their contexts. Computational Linguistics.
Justeson, John S. and Katz, Slava M. (1992). Redefining Antonymy: The Textual Structure
of a Semantic Relation. Literary and Linguistic Computing, 7(3), 176-184.
22
TRẦN THỊ PHƯƠNG LÝ - BÙI BÌNH KHANG
TẠP CHÍ KHOA HỌC ĐẠI HỌC SÀI GÒN
Levi, J. N. (1978). The Syntax and Semantics of Complex Nominals. Academic Press.
Miller, G. A. (1993). Five Papers on WordNet. Cognitive Science Laboratory: Princeton
University.
Phạm Văn Lam. (2020). Từ trái nghĩa tiếng Việt. Hà Nội: NXB Giáo dục Việt Nam.
Randolph Quirk, Sidney Greenbaum, Geoffrey Leech, Jan Svartvik. (1985).
A Comprehensive Grammar of the English Language. Longman.
Ngày nhận bài: 05/11/2020
Biên tập xong: 15/02/2021
Duyệt đăng: 20/02/2021
23
9 trang
19600
Free
Bạn đang xem tài liệu "Tính từ trái nghĩa trong tiếng Việt và tiếng Anh theo hướng tiếp cận mạng từ", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- tinh_tu_trai_nghia_trong_tieng_viet_va_tieng_anh_theo_huong.pdf
