Backward 和图维持机制

Leaf node 以及 non-leaf node

变量 in-place操作

经过一两天的安装卸载， 以及虚拟环境的折腾， 以及对一些具体程序的调试， 解决了一些关于 pytorch 的版本认识不深的问题。

pytorch 官方提供 whl 的二进制编译版本， 一般来说里面包含了 cuda 和 cudnn， 一个一般大小有 500m 左右。直接装也是很好的选择。

或者可以选择 pytorch 官方推荐的 conda 安装方法， 使用 -c pytorch， 亦即使用 pytorch channel, 一般来说按照它的说明就能很好地通过 conda 进行安装。不过因为 conda 认为自己是一个系统级的包管理器， 所以它为了复用对一些包做了分拆， 把 cudatoolkit, cuda80, cuda90, cudnn 之类的东西单独拆分了出来， 这样也好， 反正只要在系统级别装好驱动， 所谓的 cuda, cudnn, cublas, nccl 之类的都是一些库而已， 只要软链接指向正确， ldconfig 之类的做好就能够使用了。那么既然 anaconda 你喜欢打包， 那就由你打包好了， 直接装上就解决了。

不过最近 pytorch 官方的打包出了点问题， 如果直接选择装 pytorch with cuda80, 使用如下命令：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

pytorch 3.1 会默认使用 cudnn 7.1.2。如下所示

The following NEW packages will be INSTALLED:

pytorch: 0.3.1-py36_cuda8.0.61_cudnn7.1.2_3 pytorch 
 torchvision: 0.2.0-py36h17b6947_1 pytorc

而这会导致出现 bug, 在 nn.RNN 类的模型中， 会出现它们无法被移至 GPU。参见 https://github.com/pytorch/pytorch/issues/5667 ， github 中开发者 ngimel 回复说明这是 cudnn 7.1 和 pytorch 0.3.1 之间的不兼容。那么很好， 明白， 我之前装的时候用的还是 cudnn6 的版本， 所以没有出现问题， 更新了所以才出现问题。了解。不过最近为了使用更快的 cuda9 和 cudnn 7, 我还是决定使用 cuda 9.0.176 和 cudnn 7.0.5 编译的版本， 这两个也是 nvidia 官方现在发布的版本。

P.S. 自从上次和 nvidia 反映了一点 openSUSE 打包的 nvidia 驱动和 cuda 在 nvidia 下载网站中链接失效的问题之后， 后来, nvidia 官方给驱动和 cuda 下载的时候也提供给 openSUSE 专用的 rpm 包了， 而且版本支持也跟进得更快了， 不像之前只有 openSUSE 13.2 或者 SLE 的版本， 这真是太好了！ 虽然我以后可能都直接用 anaconda 打包的 cuda 了， 不过官方给驱动和 cuda 支持还是非常令人振奋的事情。

关于 fairseq-py 的激进主义

facebook AI research 真的是有点太过激进了, github 上给出的 fairseq-py 默认依赖尚未发布的 pytorch 0.4.0, 而且它还需要依赖 python 3.6+, nccl 2 等等， 感觉要通过编译都困难。

而且因为它扩展了一个 conv_tbc 方法， 使得计算效率更快， 但是因为这是 C 扩展， 所以需要编译， 起码我编译的时候就过不去， 因为找不到 cuda 的一些库。对与我而言编译始终还是一件比较麻烦的事情啦， 简直就是可以用递归地收集七颗龙珠来召唤神龙一样。

在同学的帮助之下， 了解了 anaconda cloud 中还有很多 channel 可以寻找， 终于装上了 0.4.0 版本的 pytorch, 理论上应该是自带 conv_tbc 方法了， 尚待尝试。今日在阅读 IBM 的 pytorch-seq2seq 代码， 感觉写得极其优美。

经过一些修改， 终于跑起来了，另外， 从中得到一个教训， github 上的项目， 如果遇到问题， 可以佢 issue 或者 pull-request 里面去寻找解决方案， 可能已经有人遇到过并且已经提出了修改意见， 但是代码可能还没有并入 master 分支。

那麼， 可以使用 anaconda 官方源， 也就是 default. 但是我還是要使用鏡像源來減少流量費用的。於是用的是  tuna.

tuna 提供了 conda 很多鏡像源。anaconda 官方源， conda-forge 源， 以及我比較常用到的 pytorch 源。但是 conda 官方在管理源文件上有一套比較奇怪的戰略。一些標準的庫是有名字的， 比如  default, 比如 conda-forge 或者  pytorch 但是在 tuna 上的使用幫助上， 以及在網上找了一大堆的教程都沒有發現怎麼給自己添加的自定義源使用名字。因為在一個包管理器控看來， 包管理， 源列表就是要有名字， 地址， 優先級， 或者還有源類型等等的屬性， 這樣才健全啊， 怎麼可以沒有名字。 conda install <package_name> -c <channel> 的時候要麼打一個簡潔的名字， 要麼打一大串地址的做法實在是太不一致了， 所以一定會有哦什麼解決方法的呀。

搜索 conad documentation 搜索了很久也沒有找到關於  channel management 或者  name 之類的。 後來終於在

-c CHANNEL, –channel CHANNEL
Additional channel to search for packages. These are URLs
searched in the order they are given (including file:// for
local directories). Then, the defaults or channels from .condarc
are searched (unless –override-channels is given). You can use
‘defaults’ to get the default packages for conda, and ‘system’
to get the system packages, which also takes .condarc into
account. You can also use any name and the .condarc chan‐
nel_alias value will be prepended. The default channel_alias is
http://conda.anaconda.org/.

中找到了 alias, 別名， 那麼應該是存在別名的管理方案了。

於是進一步搜索， 終於發現在有這麼一個命令， 並且在 condarc 文件中也有高級的 key:value 的表達方式。

更新， 然而差了一圈， 發現， 還是無法設定 源的名字。

channel_alias 不是一個序列參數。因此並不能  append 或者  preppend, 所以真的沒有名字管理系統。真是一個有點辣雞的包管理器。

conda 安裝包時候的 –channel 參數如果不是 URL， 就會被理解為 anaconda.org 的用戶名。

Whenever you use the -c or --channel flag to give conda a channel name that is not a URL, conda prepends the channel_alias to the name that it was given. The default channel_alias is https://conda.anaconda.org/.

conda install --channel asmeurer <package>

等同於

conda install --channel https://conda.anaconda.org/asmeurer <package>

conda config --system --set 
channel_alias https://mirrors-i.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/

1. Series 序列， 是一种一维的数据。同时带有 index;
2. DataFrame 数据框， 是一种二维数据， 是 Series 的容器， 和 R 中的数据框是类似的， 不过应该也具有 data.table 具有而 dataframe 不具有的一些功能， 包含可能异质的多个列， 列名 columns, 索引 index, 也可能是多重索引 Multiindex 的一种东西。其内部的values 是一个 ndarray。比基本的 python 内置数据结构要具有更好的快速索引， 快速筛选， 向量化操作的好处。
3. Panel 面板， 是一种三维数据， 是 DataFrame 的容器， 因为使用不多， 所以不是非常了解。

数据的基本构建方式

1. s = pandas.Series(iterable, index=iterable) 这是最基本的构建的方法， 亦即， 给定一个可迭代对象作为 values， 然后给定一个可迭代对象作为 index。就可以拼装好了， 如果不给定 index, 就自动用整数来 index。一般来说常用的 iterable 就是 python 的 list, 或者 np.aray 就好。
2. df = pandas.DataFrame(ndarray, index=…, columns=…) 这样的方式就是给定数据 array, 给定列名和索引， 直接拼装。还有其他的拼装方式
3. df = pandas.DataFrame({column_name: Series_like, …}) 这样的方式是通过列来拼装。
4. 当然还有形形色色的返回 Series 或者 DataFrame 的函数， 或者 Series 和 DataFrame 的类方法， 或者是从文件读取的拼装方法， 或者是从其他 python 数据类型进行转换， 比如说很多 classmethod 带有 from_… 这样的形式的都是一种数据转换的函数。

数据的索引， 选取， 行列选取， 切片

有一个有趣的注意事项：尽管标准的Python / Numpy 选择、设置表达式是非常符合直觉的，而且在交互式的工作中很容易上手，但是如果是在真实的“生产力代码”中，我们还是推荐使用已经优化好的pandas数据访问方式，比如： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix。

那么对于可以完成同一件事情的多种方法， 肯定还是存在细微的差别的，不然也不会又这么多的差别不大但是又互不相同的方法。

df[‘A’] 就表示选取 df 中列名为 ‘A’ 的列。很好， 这很正常， 但是值得注意的是， 这种方括号的访问行文是危险而有歧义的， 因为 index 可能是字符串的 Index， 也可能是整数的 Int64Index。当使用方括号去选取的时候， 会首先进行一次判断， index 或者 columns 是不是整数型或者整数兼容型的， 如果是， 那么在方括号里用数字， 相当于按名称访问。如果不是， 那么在方括号里面用数字， 相当于整数索引号访问。而如果不在方括号里面使用整数， 而是使用名字， 那么则总是按名字访问， 是安全的。但问题就是在于是否是整数索引， 以及是否在方括号中使用整数。 Series 也是同样的道理。所以方括号的行为存在不一致。因此比较好的做法是， 一直使用名称索引。

df[1:3] 这种风格的切片， 一定是整行选取, 对于 Series 也是一样。可以使用整数索引切片， 也可以使用名称切片。需要注意整数切片左闭右开而名字切片两端都是闭合的。另外什么情况下可以使用整数切片， 什么情况下整数也是一种名称， 还是和前面一样。 当 df 本身不是整数索引的时候， 又两种索引方式， 而如果本身是整数索引的时候， 只能按照名称索引。并且，这种方法不能同时行列切片。切片的数据类型和原来还是一样的。

因此推荐另外两套接口。

loc, at 这套接口严格只能用名字索引； loc 用于索引或者切片, 维度会自动降低， 如果只有单行或者单列， 会变成 Series, 单个值则会变成 numpy 的基本数据类型。at 必须是得到单个值。loc 可以行或者列， 可以切片， 可以访问单个值。

iloc, iat 这套接口严格只能用整数索引；其余相同。

ix， 可以行， 列， 切片， 单个值， 维度自动降低， 并且支持整数索引和名称索引， 限制条件仍然和前面一样。这个接口比较含糊， 比方括号强一点， 也比较自由， 不如前面两个严格。

在經過了一些安裝某些包比較坎坷還通不過編譯， 或者收到 mkl 神祕加成的誘惑之後， 或者是因爲覺得不折騰比較好的反思之後， Anaconda 當然是一個很好的 python 發行版， 因爲它集成了很多的科學計算的工具， numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit 系列， 而且 sympy, nltk 之類的也有， 簡直就是有人幫我把繁雜的部分解決了， 這當然是一個很好的事情啊。

但是由於本人還是喜歡強迫症作祟， 所以在使用的過程中漸漸地發現了， matplotlib 默認使用的是 Qt 的 backhend, 至於是 qt4 還是  qt5， 視這個 Anaconda 發行版中裝的是 qt4 還是 qt5 而確定， 而且爲了能夠順利地調用這個 backhend， python 環境中還需要安裝對應的 pyqt 包， pyqt4 或者 pyqt5 也視安裝的是 qt4 還是 qt5 而確定。這是我頓時產生了一種嫌棄的感覺， “原來你不是一個單純的 python 發行版， 你還帶了系統級的 qt 組件， 你就是一個虛擬機啊”， 而且漸漸地發現， 不僅 matplotlib 以來裏面的 qt， spyder 也依賴裏面的 qt, spyder 2 和 3 對於 qt4 還是 qt5 還有版本的要求。而 pyqt4 也只能裝 Anaconda 裏面自帶的， 因爲 riverbank 官方的源碼要通過編譯簡直難比上青天。而且， matplotlib 或者 spyder 所使用的 qt 主題， 確切地說是 widget 主題還和系統的是無關的， 比方說， Anaconda 裏面的 qt 沒有 breeze 主題（KDE 官方主題）。 後來我通過跑到 Yast 裏面查看 breeze 主題才發現如何強行附魔， 亦即， 把主題中的那個 breeze.so 放到 qt 對應的 plugins 目錄下。 而且 qt4 和 qt5 的位置還不一樣。 qt4 的在 kde 4 下， qt5 的在 qt5 下。不僅如此， qt5 還有輸入法問題， 因爲默認 qt5 發行版中是沒有 fcitx 的插件的， 而且qt5 對於插件也存在小版本之間的不兼容， 所以如果你沒有對應的那個 qt5 版本的 fcitx 插件， 還要自己編譯， 頗爲麻煩。 而且 matplotlib 的高版本的圖標還特別難看， 既然這麼麻煩， qt5 和 fcitx 那麼八字不合， 只有 kde5 強行搓合才能好用， 那麼我還是選擇裝了 qt4 的版本， 爲了 python 版本配合， 版本不要太低， 所以選擇了 Anaconda 4.1.1 這是最後一個默認使用 qt4 的版本， 而且 python 解釋器的版本是 3.5.2 這也是使用還比較廣泛的一個版本啦， 雖然不是太新了， 但也堪用。

接下來發現的問題就是裏面的這個 qt4 所使用的顏色主題和系統的是不一樣的， 即使被附魔了 breeze 主題。同時 Anaconda 4.2 還存在 qt.conf 沒有讀取權限的問題， 這應該也是一個比較久遠的坑了。強行 chmod Anaconda 下的 bin 目錄的所有文件就搞定了。後來一個靈機一動， 終於在這個目錄下找到了 qt-config， 也就是我們的系統中也自帶的一個用來配置 qt4 軟件的主題， 字體， 輸入法等等的程序。配置好了之後， 終於和系統的 qt4 軟件一模一樣了， 感覺好開心呢。不然的話， 默認不會是 breeze 主題， 所以這個還是一個頗爲神祕鬼怪的問題， 幾乎成了玄學。qt-config 才終於解決了這一切。

自此再也沒有什麼問題了。 接下來的配置 alternatives 也比較簡單。因爲我不想讓它 mask 掉我系統中的 python, 所以我給它添加了一個 alternatives， 建立專門帶有 anaconda 標識的軟鏈接， 平時使用的時候專門打出它的名字來使用， 倒也不是很麻煩。不過需要注意的是， conda 也必須要有一個軟鏈接在 PATH 中， notebook 才能正常的使用。

pip 的配置

畢竟有了 Anaconda 這個虛擬機一樣的東西， 在裏面隨意折騰也不會弄壞系統的 python 了， 膽子就大了， 大不了一把火 rm -rf 掉這個目錄。所以包的事情， 基本就是 pip 和 conda 都用， 但是其實 anaconda 的包是比 pypi 少的， 所以主要還是直接用 pip 安裝包。

pip.conf 可以指定使用的源。但是需要注意因爲 Anaconda 幾乎是一個獨立環境， 裏面有 bin, etc 等目錄， 雖然我似乎沒有發現獨立用戶。（看來這些環境隔離的奇技淫巧還是頗爲複雜的， 如果深入瞭解可能就會碰到 flatpak, AppImage, docker 之類的東西， 暫時不管了）， 雖然應用隔離， 打包以來是聽起來挺好的事情， 而且似乎也只是費硬盤， 不必擔心太多開銷， 然而事情遠遠不是這麼美好， 這不只是榮譽， 如果每個軟件都在子環境裏， 都需要配置主題， 配置輸入法， 都需要一套獨立於系統的配置， 那麼管理起來一定是很噁心的事情。所以 linux 各大發行版花費經歷去維護全局的版本相依， 在不破壞依賴的條件下升級， 毫無疑問是有意義的。 一些特別上層的應用獨立包裝還可以接受， 但是如果都這麼玩就太可怕了。你不僅成爲一個運維， 而且是多個運維。

pip 的配置， 有兩個位置。用戶級的是 $HOME/.config/pip/pip.conf, 系統級的是 /etc/pip.conf 我當然還是傾向後者。另外， 如果是 pip2 的配置， ~/.pip/pip.conf 就好， 這和早期的軟件的配置路徑都喜歡自己用隱藏目錄在 $HOME 下， 而不是在 .config 下有關。

使用這個地址 https://mirrors-i.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/
[global]
index-url = https://mirrors-i.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple/
完成！

breeze 主題的 start 按鈕變成了 plasma 的按鈕而不是 kde 的按鈕。這沒有什麼影響， 就是有點新奇而已。KDE 的 plasma widget 多了全局菜單， 現在也可以用全局菜單了， 42.2 的時候，設置裏有全局菜單的設置， 但是沒有全局菜單 widget， 會直接把菜單弄丟。

軟件源上的變化

以前我因爲源裏面沒人的版本不夠新缺少一些功能， 因此需要跑到 software.opensuse.org/search 上去找第三方源才能裝到好用的版本的幾個軟件，現在都包含到源裏面了。比如 kdevelop, smplayer 之類的。類似的經歷還有從 42.1 升級到 42.2 時候的 tlp 相關的部分。這樣的變化給我的感覺還是挺好的，好用的軟件更新了，我就可以用 tuna 的源來直接更新了。

遇到的問題

因爲我之前的系統是用 lvm 的方式安裝的， boot/efi 是單獨分區， 其餘的東西就都在 lvm 上，升級系統之後一直出現關機時候有錯誤。後來查詢了一番貌似是因爲 udev 和 device-mapper 之間的衝突。關機或者重啓的時候會試圖卸載 / 。但是這明顯做不到。但是在 42.2 的時候是沒有這個問題的，詳情參見 https://www.suse.com/support/kb/doc/?id=7017390 或者 https://www.novell.com/support/kb/doc.php?id=7017390 。按照上面的說話， 安裝 device-mapper 的版本 device-mapper-1.02.77-0.15.14 就能解決問題。然而我的版本已經是 1.02.97, 還是出現這樣的問題。

看到我還是直接用分區重新安裝一次好了。之所以用 lvm 是覺得硬盤本身就小，固定根分區的大小總是讓人覺得不太好。不過鑑於有這樣的問題， 我還是單獨一個固定大小的根分區了。

總的來說升級不順利， 還是重裝了一次，也備份得很悲摧， 因爲我沒有單獨 /home 分區。但是 KDE 穩定，升級前後沒有什麼革命性的變化，而是一如既往，這一點是我喜歡的。

have a lot of fun!

虽说节点代表运算，这一点有点奇怪，因为我们习惯把数据当作实体，而把函数当作关系，但是根据 tensorflow 中节点的处理，一个节点有 0 到多个输入，有 1 或者 0 个输出，这和函数是接近的，函数本身和函数的输出在不致歧义的情况下可以相互重载。

但是函数仍然是存在的，它和节点不同，函数规定了它如何处理输入和输出，但这些输入和输出都是虚的，只有它被具体嵌入计算图中的时候，才是在一种函数调用的意义上被调用了。但这仅仅在于符号地调用。因为 tensorflow 中还有一个 placeholder 类型，是一种占位符，当计算图在被置于每个会话中运行的时候才真正带入数值进行计算。

隐喻地说，函数犹如规定了自身输入输出个数以及内部如何处理的复杂的转接口；只有在组装好撑一个完整的管道系统的时候才算是被具体地使用了；而又只有开打开水闸门，水流通过管道的时候，这些符号的内容才真正被填充。

Zotero以及zotero根據父級條目重命名文件也是很好用的方法喔。這樣子就可以方便地解決Linux下知網的gbk文件名的亂碼了。

然后就在实验室里配置网络。需要把两个都接在校园网内，这样我们在学校内就可以访问它了。期间开开关关，改配置，不断重启防火墙，钦定端口，折腾了许久，终于可以通过 ssh 访问服务器了。以及也非常感谢师姐的帮忙。师姐真是仁厚长者呢。

SUSE 系和其他的 debian 系的发行版不太一样，不需要使用 iptables 之类的命令，而是有一个 SUSEfirewall 来管理这一些事情。以及像 fedora 一样，都有一个sysconfig 来管理许多事情，当然还有万能女仆 YasT，这样就不会像 debian 或者ubuntu 那样显得那么零散，要配置这个可以装一个软件，也可以不装，每个软件读取的配置有时候不同，配置零散在不同的地方。而像SUSE这种有一个系统级的设置 YasT，一切都靠它管理的情形下，就不会陷入“究竟是哪个设置生效了”这样的奇怪问题。

最后，很简单，跑到YasT的防火墙设置那里，添加ipv4DHCP服务，添加端口22就好了。

后来，在自己的笔记本上需要配置PPTP，把防火墙打开就无法连接，所以又想到了防火墙例外的事情。这个单单添加1723端口还不行，还要到sysconfig里面找到SERVICE_XXX_IP里面添加3个或者四个“GRE”才行。

FW_SERVICE_EXT_TCP 添加1723

FW_SERVICE_EXT_IP, FW_SERVICE_DMZ_IP, FW_SERVICE_INT_IP 添加”GRE”。就好了。

以及在 openSUSE 的 Xfce 桌面环境下，因为是使用 NetworkManager 来管理网络，所以需要安装NetworkManager的相应的pptp插件。

另外，在服务器上配置了 Rstudio 和 jupyterhub，可以通过浏览器直接进入notebook一样的编程环境。当然如果是后台，还是黑黑的terminal窗口。然后在自己的笔记本上安装了Filezilla，以及如果是为了仅仅是读物方便，还可以使用sshfs，这样就可以在文件系统上挂载远程服务器。在文件管理器上也可以直接点。颇为方便呢。

兼语式和连动式.md

兼语式和连动式

摘要

兼语句是汉语中一种比较特别的句式，其主要的特征是句子中存在两个动词，其中前一个动词的宾语同时是后一个动词的主语。连动式和兼语句有着相似的形式，而两个动词都以第一个动词的主语为主语。可以用序列将以上所言的句子片段表示为 $N_1 V_1 N_2 V_2$ 。而根据 $N_1 V_1 N_2 V_1$ 几个成分的关系，这种句子片段中包含着好几种不同类型的句子类型。需要作不同的讨论。为了更好寻求跨语言的解释，本文将汉语的兼语句，连动句和英语中与此相关的控制句作比较。

引言

汉语句法研究中，兼语句和连动句是比较独特的句式，因此被许多句法学家论及。兼语句的特点是两个主谓结构套在一起，第一个动词的宾语兼作第二个动词的主语（丁树声，1999）。王力先生称“凡句中包含着两次连系，其初系谓词的一部分或全部分即用为次系的主语者”为递系式（王力，1984）。其中的系谓词就是动词或者系词“是”。并且将递系式分为四种类型：
（A）目的位为主语（所谓的目的位就是宾语的位置）

(1)迎春又命丫头点了一支梦甜香。
(2)以后都叫他做潇湘妃子就完了。
(3)多谢姐姐提醒了我。
(4)只有晴雯独卧于炕上。

（B）表位为主语

(5)是谁起这样刁钻的名字？

（C）谓语为主语

(6)我来的不巧了。

以上的例子中，(1)(2)(3)(4)分别代表四种不同的类型，(1)中的“丫头”是处于动词“命”的目的位，而且也是“点了一支梦甜香”的主语。并且，王力先生反对了《马氏文通》中“散动”的说法，所谓“散动”，也就是英文中的不定式。(2)中的例子，王力先生认为“做潇湘妃子”不是“叫”的补语，而是应该看作“他做潇湘妃子”的谓语。并且，即使省略了“做”字，也同样应该将“潇湘妃子”视作谓语而将整个句子作为递系式。(3)中的例子，王力先生认为“姐姐”是“多谢”的一个补语，而且不能认为句子中隐含了“因为”。(4)中“晴雯”是“有”的目的位兼“卧”的主语。(5)中“谁”是表位，兼“起”的主语。而(6)是“我来”是“不巧”的主语，王力先生称之为“连系主语(nexus-subject)”。事实上，王力先生用“递系式”而不用“兼语式”的原因也在于此。

黄伯荣，廖旭东认为“兼语处于句子核心位置的句子叫兼语句”，并且根据兼语前一动词的语义，将常见的兼语句分成几类（黄伯荣，廖旭东，2011）。
（A）使令式。其特征是前一动词具有使令意义，能产生一定的结果。常见的动词有“请”“使”“鼓励”等等。可以参见例句(1)。
（B）爱恨式。其特征是前一动词是表示赞许，责怪或心理活动的及物动词，并且兼语后的动词是其原因。常见的动词有“称赞”“险”“感谢”等。可以参见例句(3)。
（C）选定式。前一动词是“选聘、称、说”的意义，兼语后的动词是“为、做、当、是”等。可以参见例句(2)。
（D）“有”字式。前一动词是“有、轮”等表示领有或存在等。可以参见例句(4)以及例句(7)。

(7)轮到你值班了。

而在丁树声先生则举出一些在以上的几种类型之外的兼语句（丁树声，1999）。

(8)风吹着雪花漫天乱飞。

对于兼语句的类型，有学者做了更细致的划分。比如苏丹洁（《取消兼语句之说——构式语块法的新分析》）将用构式语块分析法，将符合 $NP_1 + VP_1 + NP_2 + VP_2 ”$构式的句子都作了分析，并且认为所谓兼语不必是兼语后的动词 $VP_2$的施事，只是句法上的主语。以及，兼语句，连动句，主谓短语作宾语句式和含有谓词性宾语的双宾语句式具有相似的形式，并且难以找到清晰的界限。并且将“兼语句”根据构式的意义及其内部的语义块的构成语块链的不同分成7中构式，分别为“使令构式”，“致使因果关系构式”，“对象属性认定构式”，“好恶原因构式”，“事件行为协作构式”，“说明存在物之形状行为的存在构式”。

而刘永耕（《使令度和使令类动词的再分类》）根据表现为句法语义特征的使令义，将汉语的及物动词分为使令类和非使令类，又将使令类动词分为显性和隐形两类。并且将显性使令类动词分为“称呼定名”，“任命选举”，“派调催逼”，“命令唤请”，“带领劝导”，“培养辅佐”，“准允容忍”七个类。而隐性使令类动词则不像显性使令类动词一样在词汇意义本身包含使令义，而是当其出现在 $N_1 V_1 N_2 V_2$ 构式的 $V_1$ 位置的时候，在 $V_2$ 配合下，才表现出使令义。

而连动式并不必然地要求前一个动词是及物动词，因而可以表示为 $NP_1 VP_1 VP_2$，连动式的结构如果实现为 $N_1 V_1 N_2 V_2$，则$N_1$是 $V_1$的主语，$N_2$是$V_1$的宾语，同时$N_1$也是$V_2$的主语。其结构的特点是$N_1$是两个动词的主语，而且一般来说$V_1 N_1$和$V_2$为中心词的动词短语不能调换位置，以此区别于并列动词短语结构。且前后两个动词短语之间可能存在时间上的序列关系，例如(9)；也可能前一个动词短语表示后一个动词短语的方式，或者同时进行，如(10)(11)；也可能前一动词短语是后一动词短语的原因，如(12)。

(9)周瑜一看北岸起火，马上带领精兵渡江进攻。
(10)宋蔼龄低头沉思了片刻，猛地扬起头。
(11)在谷歌建立第一年我们推出这个制度后，有一天陶宁拿着一摞纸走进了我的办公室。
(12)陆小凤一看见岳洋就跳了起来，就好像看见了个活鬼一般的惊奇。

在汉语语法体系中，根据句子的结构类来区分“句型”，分为主谓句和非主谓句。在主谓句内部又根据谓语的类型来作名词谓语句，动词谓语句，形容词谓语句等。而根据句子的局部特征给句子赋予的下位类名称为句式（黄伯荣，廖旭东《现代汉语》）。兼语句是一种句式。按如此的标准来看，句型是一种划分意义上的分类，满足同层次的类之间不重叠的要求，而句式只是一种根据句子局部特征赋予的名称，并不是划分意义上的类，可能出现重叠现象。不仅仅可能出现一个句子的不同局部满足不同的结构特点因而同时属于两个句式的现象，也可能出现句式和句式之间的界限不明晰，因而难以断定一个句子究竟是此句式还是彼句式的现象。甚至在丁树声的《现代汉语语法讲话》中，把“被字句”也视为“兼语句”的一种特例。因此在对汉语句式作分析的时候，划定研究范围往往是分析的重要环节，故先将形式上相似的句式一起考虑，再细分其中的子类是比较常见的方法。所以，在讨论兼语句的时候，往往和连动式，致使式，使令式，主谓短语作宾语句式，含有谓词性宾语的双宾语句式等一起分析，尽管其中的部分概念，不必是一个结构特征意义上的句式概念，可能更多地和动词的语义相关。

因为汉语句法并不限制一个分句(clause)内部只能有一个动词，而且汉语的动词没有限定和非限定的形式区别，因此一个分句中有两个动词的情况是普遍的。而英语句法要求一个分句内只能有一个限定动词短语（包含像 we sing and dance.这种并列的动词短语），而动词又有不定式和分词的形式，因此能够符合这样的要求。当需要表达类似汉语中兼语句和连动句所表达的意思时，英语中往往可以通过不定式和分词来将非核心的动词实现为非限定形式，而保持只有一个限定动词；或者通过从句的方式，将两个限定动词分置于不同的从句内。比如：

(13)He commanded his men to retreat.
(14)They called the boy Brooklyn.
(15)She said goodbye and thanked us for coming.
(16)There are two people waiting outside.
(17)He sat in the armchair, reading a news paper.
(18)He wake up early to catch the bus.

以上例子中，(13)-(16)分别对应(1)-(4)，(17)则对应于连动式(10)，(11)，而(18)则更加接近于(9)和(12)。

虽然汉语中没有形式上的非限定动词，但并不代表汉语的从句没有限定和非限定的区别。胡建华（1997，《英 、 汉语空语类的分类 、 分布与所指比较研究》）通过$PRO$来判断不定式句。其判断标准为：
一个小句(clause)被判定为一个不定式句，当且仅当其主语位置同时满足两个条件:(a)它是一个$\theta$位置（题元位置），(b)它是一个不可词汇化的位置。

兼语句和连动式和英语中的控制句颇为相似。因此本文将用生成语法来试图解释这些句子是如何生成的。英语和汉语在表达类似的意义时候不同的句法实现上，可能反映出汉语和英语在句法上的差异。

接下来的讨论中，将从以下几个问题讨论符合$N_1 V_1 N_2 V_2$结构的句子。

1. 什么样的动词不可能出现在$V_1$的位置，有什么限制因素？
2. 符合 $N_1 V_1 N_2 V_2$结构的句子可以分为几种类型？
3. 几种类型的句子是如何生成的？

$V_1$的限制性因素

兼语式

通过在引言中的讨论，可以看到在关于兼语式的讨论中，问题的很大一部分都在于对兼语前面的动词的分析上。首先，在$N_1 V_1 N_2 V_2$结构中，$V_1$需要是一个及物动词，否则包含这个结构的句子不合句法。

因为兼语式常常和使令式，致使式联系在一起，而使令义或致使义的特点是，一个动作使得另外一个动作发生或者产生一定的结果。亦即，在$N_1 V_1 N_2 V_2$结构中，$N_2 V_2$之间，就依存关系而言，$N_2$依赖$V_2$，而$V_2$依赖$V_1$。这种类型的依存关系要求$V_1$的子语类化(Subcategorization)特征中，其补足语(Complement)需要包含一个谓词性成分。

关于动词的分类，朱德熙先生曾经提出体宾语动词和谓宾动词的区分（《语法讲义》）。只能带体词性宾语的动词称为体宾动词，比如：骑（马），买（票），喝（酒）等。而可以带谓词性宾语的动词则称为谓宾动词，比如：能（去），会（写），觉得（好），打算（参加），希望（快回信），主张（先调查）等。而在谓宾动词内，还分两个小类。第一类谓宾动词可以带单个的形容词和动词作宾语，也可以带主谓结构，述宾结构，述补结构，连谓结构或者副词充当修饰语的偏正结构作宾语。这一类称为真谓宾动词。比如“觉得，希望，赞成，打算，以为，能，应该”。而另一类谓宾动词则只能带某些双音节动词（名动词）或偏正结构作宾语，且这些偏正结构里的修饰语只能是体词或者形容词，不能是副词。比如“加以，进行，加以，予以，给以，有，作”。这一类称为准谓宾动词。

朱德熙先生的分类中的准谓宾动词又被称为形式动词，其语义虚化，由其宾语来补充。而宾语的谓词性特征是不完全的。比如说，一般是双音节的名动词，不能是主谓，述宾，述补等结构，并且不能被副词修饰，不能带体标记。例如：

(19)领导对团队的行为进行了批评。（此处，批评是一个名动词）
(20)* 领导对团队的行为进行了不批评。（副词+动词偏正结构作为宾语）
(21)领导对团队的行为进行了严厉批评。（形容词+名动词偏正结构作为宾语）
(22)* 领导对团队的行为进行了领导批评。（主谓结构作为宾语）
(23)* 领导对团队的行为进行了批评得很严厉。（述补结构作为宾语）
(24)* 领导对团队的行为进行了批评他们。（述宾结构作为宾语）

但是真谓宾动词在接谓词性宾语上就显得更为自由。朱德熙先生的分类中，真谓宾动词中包含了部分的能愿动词和情态动词。

(25)他计划明年春天买一辆车。（由副词修饰的述宾结构作宾语）
(26)他反对她夜不归宿。(主谓结构作宾语)
(27)他觉得那天的聚会玩得很开心。（由副词修饰的述补结构作宾语）
(28)可能他明天不会再来。(主谓结构作宾语)

以上的分析可以看到，如果一个动词能够作为一种“致使式”或者“使令式”实现为$N_1 V_1 N_2 V_2$结构，那么它应该是一个真谓宾动词。但$N_1 V_1 N_2 V_2$结构中的$N_1$不一定是真谓宾动词，且不一定在语义上包含致使或者使令的含义。比如(25)-(28)就没有使令的意义。比较典型的具有使令意义的动词是“命令，催促，请”等，而张丹洁也将将“等待，等，盼，指望”等词以“心理使令”类加入使令动词中，是因为它们具有结构上的相似性。

另外，观察下面一组例子，可以发现，甚至是谓宾动词这个要求都是不必要的。

(29)风吹着雪花漫天乱飞。(重复一次上文的例(8))
(30)据甲骨片上的文字记载，他们祭祀祖先，也大批屠杀奴隶做供品。
(31)初步统计，全国民工有8000万人，平均每人每年寄1000元钱回家。
(32)我们唱一首歌给你听。
(33)参观完毕后，监狱负责人给每位参观者赠送五双袜子作为纪念品。

这些句子中，兼语的前一个动词，不是谓宾动词，“吹”，“屠杀”，“寄”，“唱”，“赠送”，就其论元结构而言，并不能接一个谓词性的宾语，一般可以是一个单及物的体宾动词。但是仍然可以出现在兼语性的$N_1 V_1 N_2 V_2$结构中。兼语前一个动词的并不能说致使了后一个动词动作的发生，而类似于两个句子通过共享一个名词短语而发生结构上的缩合。但是这种结构如何生成，后文再论。刘永耕将类似(29)-(33)这种句子中兼语前一个动词称为隐形使令类动词。并且认为这种使令义离开使令结构就无法显示，但是不像显性使令类那样离开目的或者结果就不容易自足。刘永耕将其称为隐形使令类，是为了将这些句子也纳入广泛的使令式的考虑范围内。

但本文认为此类的句子的使令意义不明显。在兼语性的$N_1 V_1 N_2 V_2$构式中，无论按照刘永耕的方式，将其解释为 [施动者+使令类动词+配动者+目的]或者是按照苏丹洁的方式，将其解释为[使令者+使令方式+使令对象+使令内容]，兼语前后的动词之间的联系是因为在句子中而出现的，并不必然地包含在$V_1$的$\theta grid$里面。

部分的使令式可以实现句式变换。比如用“把”字将$N_2$提前，成为$N_1 把 N_2 V_1 V_2$形式，这是一种处置式。或者用“以”字将$V_2$提前，成为$N_1 以 V_2 V_1 N_2$，以及将使令内容提前。如例(33)-(34)。但并非所有的使令式都能够产生这两种变换。

(33a)公司派我去出差。
(33b)公式把我派去出差。
(34a)奴隶主命令奴隶修建宫室。
(34b)奴隶主以修建宫室命令奴隶。

从上文的分析可知，尽管使令式是兼语式里面很重要的一种，但兼语式的$N_1 V_1 N_2 V_2$不必为使令式。

连动式

关于连动式。相关的语法论著有不少。

朱德熙先生对“连谓式”的解释是“谓词或者谓词结构连用的格式”，所谓的谓词是动词或者形容词。并且在由于汉语的介词大多带有动词的性质，所以“介词+宾语+谓词性结构”也可以算作是连谓式的一种。但这是就“谓词”而言，而不是谓语而言。因此，上述称为兼语式的那些句子也符合朱德熙先生的所说的连谓式。

丁树声先生对连动式的解释是“连动式就是动词结构连用的格式”。并且连动和兼语是作为两种不同的句式来讲的。但也指出一些句子难以判断是连动式还是兼语式。比如“我带着小孩儿出门”。

刘街生（《兼语式是一种句法连动式》）则主张将兼语式视为连动式的一种，并且提出汉语中存在同主语连动式和异主语连动式两种句法连动式，并且二者之间存在过渡区域。

此处暂且不作太多的定义的界定，而是采用一般被认同的观点，即句子中有两个或以上的谓词性结构，并且都以第一个谓词的主语为主语，并且谓词性结构之间互不为论元，则称之为连动式。例如(35)中，“看了电影”和“哭了”的主语都是“他”，而“哭”不是“看”的论元，故符合连动式的特征。例(36)中，“承诺”和“替她带来食物”的主语都是“他”，但“替她带来食物”是“承诺”的一个论元，因此，不符合连动式的特征。例(37)中“好好休息”的主语和“希望”的主语不相同，故也不符合连动式的特征。

(35)他看了电影哭了。
(36)他也承诺她会替她带来食物。
(37)母亲希望她好好休息。

连动式并不要求前一个动词是及物动词，所以甚至可以没有$N_2$，因此下文将$N_1 V_1 N_2 V_2$ 改为 $N_1 V_1 (N_2) V_2$。

以上部分仅仅是对兼语式和连动式做了一个不严格的界定，并且把他们和相关的句式一起讨论，并且主要对$N_1 V_1 (N_2) V_2$结构中的$V_1$的要求作了一些的讨论。下一节将进行更详细的讨论。

$N_1 V_1 (N_2) V_2$结构的分类

本节中，我们主要根据$N_1 V_1 (N_2) V_2$结构内部的关系对其进行分类。分类的主要标准是句法和语义两个方面。句法的讨论主要是针对动词$V_1$展开，通过分析$V_1$的$\theta grid$，包含其论元结构，配价特征，以及每个论元对应的题元角色。而语义方面的讨论则从$N_1$，$V_1$，$N_2$，$V_2$及其组合之间的题元关系(thematic relations)。

(A) $V_1$可能是不及物动词

如果$V_1$是不及物动词，则此句子中没有$N_2$。则此时$V_1$的主语是$N_1$。仍然可以分两种情况。
(A1) $V_2$的主语也是$N_1$。则这种情形是比较典型的连动式。其中$V_1$和$V_2$ 两个动词的动词的施事都是$N_1$。这两个动作之间可能是具有时间上的先后次序关系，如(38)；也可能在时间先后关系中暗含因果关系，如(39)，也可能是一种伴随关系，例如(40)。

(38)他起来关了电视。
(39)他迟到了错过了航班。
(40)他笑着拍拍她的肩。
(41)水晶球掉下来砸碎了。

(A2) $V_2$的主语是$N_1 V_1$构成的主谓短语。

(42)我来的不巧了。
(43)你来最合适了。

(B) $V_1$是单及物动词

当$V_1$是单及物动词，则$N_1$是其主语。其中仍然分几种情形。

(B1) $N_2$是$V_1$的宾语，且$V_2$的主语也是$N_1$。$V_1$和$V_2$两个动词的动词的施事都是$N_1$（在$N_1$是有生命名词的条件下）。这也是典型的连动式。

(44)他吃了饭去上学。
(45)他打电话叫了辆车。
(46)他拿出钥匙开了门。
(47)机器装上最新的系统运行流畅。
(48)她买了件衣服很漂亮。
(49)他写字很好看。

但是此处说的$V_2$的主语是$N_1$是一种不甚确切的说法。比如(46)，可以说是连动式，但是又何尝不可以说成是兼语式呢。“钥匙开了门”也是可以说的，“钥匙”作为开门的工具，也是可以做主语的。因此，施事和主语不是一回事。确切地说，$V_2$的主语在句子中没有出现。说$V_2$的主语是$N_1$只是一种语义上的相关性，亦即$V_2$和$N_1$之间的一种题元关系。但问题也正在与此，题元关系和论元关系的映射不是固定的。因此，在$V_2$的主语在句子中实际不出现的条件下，说“$V_2$的主语是$N_1$”意味着一种补足。而这种补足，在某些条件下是不那么确定的，可以有多种补足的方法。像(46)可能有多种补足方法，而像(47)则更难说明是“机器”运行流畅，还是“系统”运行流畅。说明“兼语”或者“连动”这样的区分，都是对一种典型现象的特征式命名，它们之间没有绝对分界。
故应该放弃“$V_2$的主语是$N_1”这种说法。但“主语”一说提供了一种很好的概括，而用题元角色或者题元关系则需要考虑是否是有生命名词，是否是体验者(experiencer)等情况，不容易找到一个统一的说法。更加普遍而抽象的说法是“语义依存”（尤昉, 李涓子, 王作英，2003）。语义依存不同于句法依存，在语义依存分析中，依存关系可以突破树的限制，允许一个词有多个head（或者叫父节点），允许依存弧之间的交叉，允许中心语左右两边的成分之间有依存弧。这样一个模型用来描述句子的语义依存关系，更能描述汉语兼语式和连动式的特点。语义依存关系的类型有很多，但是如果不考虑具体的名称，而仅考虑依存弧的起点和终点，则可以得到一个抽象的概括。
因此用这个模型来重新描述，(A1)应该表述为$N_1$依赖$V_1$和$V_2$，(A2)应该表示$N_1$依赖$V_1$，而$V_1$依赖$V_2$，(B1)应该表述为$N_1$和$N_2$依赖$V_1$，而$N_1$还依赖$V_2$。

(B2) $N_1$和$N_2$依赖$V_1$，且$N_1$和$N_2$依赖$V_2$。

(50)病人在出院一至两个月内，医院领导带领相关医护人员到家中看望，并免费为其体检服务。
(51)宋霭龄陪同孙中山一起逃往日本，同居于日本实业家梅屋庄吉的别墅。

这中句子的特点是$V_1$一般为一个表示伴随，协同的动词，因此$N_1$为“伴随”的主语，$N_2$为伴随的宾语，而$N_1$和$N_2$都和$V_2$有关。这个类型甚至还可以涵盖一些古代汉语中存在争议的句子，比如(52)，对于其中的“以”就是是动词还是介词，还是一个表示伴随的格标记，有许多争议，但不顾这些争议，也可以将其纳入这种类型中。

(52)宫之奇以其族行。(《春秋左氏传》)

(B3) $N_2$依赖$V_2$，$N_1$和$V_2$依赖$V_1$。这是所谓的“主谓宾语句”。$N_2 V_2$构成的主谓短语作为$V_1$的宾语。故此，这种类型中要求$V_1$是真谓宾动词。而且，由于本类型在(B)组，$V_1$是单及物动词，只有$N_2 V_2$构成的主谓短语这个宾语。

(53)这种成人感的产生，使他对父母、老师的态度变得非常敏感，总希望父母和老师不要再把他当小孩子看。
(54)蒋介石希望他把出访欧洲的时间尽可能用在了解苏联上。
(55)我们都知道他很难过。

(B4) $N_1$和$N_2$依赖$V_1$，$N_2$依赖$V_2$。且由于(B)类的限制，$V_1$是单及物动词，亦即$V_2$不是$V_1$的论元，而且语义上也没有依存关系，没有这是典型的“兼语式”。

(56)风吹着雪花漫天飞舞。
(57)我有个同学爱游泳。
(58)牧童牵着牛在吃草。
(59)群蛇追逐着小蜥蜴逃到岩石上。
(60)汉光武帝刘秀被王莽追至汝阳关帝，在牵马饮水时窥得此玉，称为“国宝”。
(61)他一时贪念涌动，推伙伴坠下悬崖。

(C) $V_1$是双及物动词

$V_1$是双及物动词的情形，仍然可以分为$V_1$是体宾双及物动词，以及$V_1$是谓宾动词的情形。

(C1)$N_1$和$N_2$依赖$V_1$，$N_2$依赖$V_2$，$V_2$依赖$V_1$。这就是一般所说的“使令式”、“致使式”。其特点是$V_1$有两个宾语，一个是$N_2$，“受命者”,另一个是$V_2，$“命令的内容”，或者说一个是$N_2$，“被致使者”，另一个是$V_2$，“致使的结果”。这是被讨论最多的一种兼语式。

(62)老板强迫他们加班到凌晨。
(63)交警处罚他违章驾驶。
(64)交警处罚他三个月内不得驾车。
(65)造反派诬蔑他是叛徒。
(66)请陈先生传话给蒋夫人，若是不嫌弃小女阿梅不懂事，蒋毛两家的亲事就算敲定了!
(67)公司派他去出差。
(68)老师通知同学们明天来开会。
(69)父母不允许他晚上太晚回家。

但这种类型的兼语式和主谓宾语句在形式上非常相似，其差别在于$N_2$是否单独作为$V_1$的一个论元，还是作为$V_2$的论元。这里，可以使用一个变换句式的方法来检验。把$N_2$提前，用被动式转写句子，$N_2 被 N_1 V_1 V_2$。如果转写后仍然合法，则是使令式或者致使式，如不合法则是主谓宾语句。

(70a)他希望她明天来。
(70b)*她被他希望明天来。
(71a)他吩咐她明天来。
(71b)她被他吩咐明天来。

(C2)$N_1$和$N_2$依赖$V_1$，$N_1$依赖$V_2$，$V_2$依赖$V_1$。这一个类中主要的动词$V_1$的语义是承诺，许诺，答应等。因此$N_1$依赖$V_2$，而且$V_1$是一个谓宾短语，$V_2$是$V_1$的一个论元。

(72)我也承诺她会写信给她，告诉她孩子的状况。
(73)如果英国绑匪再来电话，马上答应他在国内交赎金，以确保人质的安全。

但并非$V_1$的位置出现这些动词就必定属于这一类，也可能是属于(C1)类。比如下面的例子(74)和(75)。也可能是带一个“被应允者”和一个子句做宾语，比如(76)，但(76)的形式和我们讨论的形式不同，在此仅提出。

(74)校领导为照顾他，破例答应他先交一半学杂费。
(75)校领导拗不过他，只好答应他先试教一个学期。
(76)14日是他的生日，父亲答应他15日这天全家人陪他去公园照相。

(C3)此种情形中的$V_1$是一个双及物体宾动词。因此此种类型的结构改为$N_1 V_1 N_2 N_3 V3$。其中$N_1$，$N_2$，$N_3$依赖$V_1$，$N_3$依赖$V_3$，但是$N_2$是否也依赖$N_3$3则不容易确定。这就是“双兼语”式。比如(75)中，“他”和“饭”都依赖“吃”，但是(78)和(80)中方，“他”是否依赖“看门”或者“买菜”则不易确定，因为如果认为存在依赖，则“他”是“看门”或“买菜”的施事，而“一条狗”或者“300块钱”分别是“看门”或“买菜”的工具。正因为$N_2 N_3 V3$不是一个从句，所以缺少形式上的判据。而(81)中，介绍的两个宾语，是“合租”的施事，这个本可以作为(C4)类单独列出。但在语义依存关系上相似，故不单列条目。

(77)你若是不给他饭吃，赶他出门，岂非见死不救！
(78)孟尝君说：“给他鱼吃，照一般门客的伙食办吧！”
(79)饲养场工人送他一条狗看门。
(80)主人每天给他300块钱买菜。
(81)同学介绍他一个朋友合租。

对应的语义依存图如下。

通过对以上9中情形的分析，我们可以得出以下的一些结论：

除了(B3)之外，$N_2$都是在句法上作为$V_1$的论元，而不在句法上作为$V_2$的论元。但是就语义依存关系而言，$V_2$之前的各个部分，都可能和$V_2$有依存关系。可能是$N_1$和$V_2$有依存关系比如(A1)(B1)(C2)。也可能是$N_2$和$V_2$有依存关系，比如(B4)(C1)，如果是$V_1$带两个体词宾语，还有可能这两个宾语$N_2 N_3$都和$V_2$有依存关系，比如(C3)。也可能是是$N_1$和$N_2$都和$V_2$存在依存关系。并且，这些类型之间存在一些模糊的地带。

根据$V_1$是双及物谓宾动词，有不同的类型。如果$V_1$不是双及物谓宾动词，除去(A2)和(B3)这两种有内部从属从句的类型之外，(A1)(B1)(B2)(B4)(C3)都是$V_2$从其前面取一部分名词结构，作为与其在语义上相关的动词继续句子。这种结构中一个名词可以在语义上依存于多个动词，这种依靠共享名词，而将谓词连缀成句的方式是汉语句法中的一个重要的特点。而且因为这些结构可以迭代，所以可以说出带有许多动词的链状连结的单个句子。而如果$V_1$是双及物谓宾动词，则$N_2$和$V_2$都是$V_1$的论元，而且$V_2$还和$N_1$或者$N_2$在语义上有依存关系，据此分为“使令”和“承诺”两种类型。

但是类型之间的边界是模糊的，其原因一方面在于$V_1$的论元结构的判断。$V_1$是仅仅接带$N_2$一2个宾语呢，还是带$N_2 V_2$构成的主谓短语作为宾语，抑或，带$N_2$和$V_2$两个宾语，有时候不是特别清晰。而且一个动词的论元结构可能有因为分析方法的不同而造成不同的认定结果。另一方面在于$V_2$和前面的名词的关系的判断。$N_2$是以$N_2$作为其论元呢，还是仅在语义上和$N_1$或者$N_2$存在联系，是仅与其中某一个有联系，还是与两个都有关系。

但分类的意义在于根据各个类的典型作出描述，以便在对这些句式作出解释的时候，认识到这些句式内部包含很多种不同的类型，检验各种解释是否能够解释所有这些类型，或者其中大部分。并且分出各种类型并且对比其共性和差异，有利于研究汉语句法的特点。

$N_1 V_1 N_2 V_2$句式和空语类

本节主要对$N_1 V_1 N_2 V_2$句式是如何生成做解释。并且总结前人运用生成句法来解释相关句子的尝试，比如控制，空语类，例外标记格，不定式，时态等分析方法，看其能否较好地解释这些句子。

从上文的分析中可以看到，除了(B3)之外，其他类型的句式中，$N_2$和$V_2$只是一种语义上的依存关系，并且正在语义依存关系的类型上也是有多种可能，在句法上更是没有直接的联系。那么，当我们在说$N_2$或者$N_1$是$V_2$的主语时候，是在表达何种意义呢？关于用生成句法理论来解释兼语式和连动式等句式的研究中，核心的问题是空语类(empty category)，因为在管辖与约束理论中，短语结构树中的一个节点不可能有两个父节点，所以如果想要反映反映这些语义上的联系，就需要有空语类的存在。而空语类如果和其他名词短语存在共指关系，则能够反映这些语义上的联系。

关于空语类的问题可以分为好几个相互联系的问题。其一是这些类型的句子中空语类的类型的，而这又和$V_2$是否是不定式有关。

根据Chomsky(1981)的分类方法，根据照应性(anaphora)和指代形(pronominal)两个特征之组合，给出了四种类型的空语类。分别是:NP-trace[+anaphora, -pronominal]，pro[-anaphora, +pronominal]，PRO[+anaphora, + pronominal]，variable[-anaphora, -pronominal]。又因为PRO同时具有anaphora和pronominal的属性，这要求它在辖域内即被约束又不被约束，为了解决此矛盾，Chomsky又提出PRO法则，使得PRO不被管辖。因此PRO只能出现在不被管辖的位置，而在英语中，PRO只能出现在控制句中，不定式的标志语(specifier)位置。并且，PRO被分配一个特殊的NULL-case。

Martin(2001)区分了控制不定式和例外标记格(exceptional case marking)不定式，用以解释PRO在两类句子中的不同分布。其中(82)和(83)中PRO（以及不定式）的出现是合法的，而(84)和(85)中PRO（以及不定式）的出现则是不合法的。为了解释这种差别，Martin从语义的角度对句子的谓语动词和不定式的时态特征加以区分。(82)和(83)中，谓语动词和不定式的动作不在同一个逻辑层面，前者是显示世界的行为，而后者是可能世界中的事，表示一种将要发生的事，具有这种特征的不定式成为具有[+时态]特征，对应的不定式类型称为控制不定式，这种不定式可以给PRO授予null-case。而(84)和(85)中的不定式的动作和谓语动词的动作处于同一逻辑层面，因此具有[-时态]特征，对应的不定式称为例外标记格不定式，这种不定式不能给PRO授予null-case。因此(82)(83)是合法的，而(84)和(85)不合法。

(82)Sara convinced $Bill_i$ $PRO_i$ to go to the paty.
(83)$Ginny_i$ remember $PRO_i$ to bring the beer.
(84)* They believe Bill PRO to be interesting.
(85)* The doctor showed Tom PRO to be sick.

但根据语义来判断时态特征对于汉语而言，不是一个严格的标准，汉语甚至没有形态上的非限定动词或者不定式。因此胡建华(1997)提出的判断不定式的方法如下：

一个小句(clause)被判定为一个不定式句，当且仅当其主语位置同时满足两个条件:(a)它是一个$\theta$位置（题元位置），(b)它是一个不可词汇化的位置。

杨大然(2006)据此判定兼语句的的$V_2$都是不定式，并且根据$V_1$是控制动词或者例外标记格动词，以及$V_1$是二价或者三价动词，组合出四种类型的兼语句。其中控制不定式前的空语类是PRO，而例外标记格不定式前的空语类是名词短语移位留下的NP-trace。但其关键仍然在于用先验地用时态特征，亦即不定式和谓语动词的时间差异，来作为区分控制和例外授格的判据，而没有给出形式上的差异来说明汉语中有控制和例外标记格两种不定式的区别。而且，试将这个分析方法运用与本文中的双兼语类型(C3)，则仍然会遇到一些问题。例如(86)，按照上述的分析方法，这里的“给”和“吃”明显是不在相同的逻辑层面，故此，这应该是一个判断句，但是如何处理一个不定式有两个PRO的情形并没有特别好的解决方案；如果说仅仅从中选择一个作为PRO的控制者，则如何选择是一件太主观的事情。

(86)你若是不给他饭吃，赶他出门，岂非见死不救！

另外，例外标记格类型中，$N_2$从$V_2$的主语位置移位到$V_1$的宾语位置，将会导致$N_2$拥有两个语义角色，分别由$V_1$和$V_2$，这将会破坏题元规则。

李京廉和刘娟(2005)提出了另外的判断不定式的标准，“能够跟时间状语‘已经（已），正在（正，在），将要（将，要）’的从句是限定从句，反之者是非限定从句。根据这个标准，我们可以对上一节分定的除了(A2)之外的7种类型作分析。

(A1)
a.他迟到了错过了航班。
b.他迟到了已经错过了航班。
(B1)
他拿出钥匙开门。
他拿出钥匙正在开门。
(B2)
宋霭龄陪同孙中山一起逃往日本。
宋霭龄陪同孙中山要一起逃往日本。
(B3)
蒋介石希望他把出访欧洲的时间尽可能用在了解苏联上。
* 蒋介石希望他把出访欧洲的时间尽可能正在用在了解苏联上。
* 蒋介石希望他把出访欧洲的时间尽可能已经用在了解苏联上。
* 蒋介石希望他把出访欧洲的时间尽可能将要用在了解苏联上。
我看见一辆汽车开过。
我看见一辆汽车正在开过。
(B4)
风吹着雪花漫天飞舞。
风吹着雪花在漫天飞舞。
(C1)
老板强迫他们加班到凌晨。
* 老板强迫他们正在加班到凌晨。
* 老板强迫他们已经加班到凌晨。
* 老板强迫他们将要加班到凌晨。
皇帝追封他为大将军。
* 皇帝追封他已经为大将军。
* 皇帝追封他正在为大将军。
* 皇帝追封他将要为大将军。
若是不嫌弃小女阿梅不懂事，蒋毛两家的亲事就算敲定了!
* 若是不嫌弃小女阿梅已经不懂事，蒋毛两家的亲事就算敲定了!
* 若是不嫌弃小女阿梅正在不懂事，蒋毛两家的亲事就算敲定了!
* 若是不嫌弃小女阿梅将要不懂事，蒋毛两家的亲事就算敲定了!
(C2)
我也承诺她会写信给她。
我也承诺她将要写信给她。
(C3)
你若是不给他饭吃，赶他出门，岂非见死不救！
* 你若是不给他饭已经吃，赶他出门，岂非见死不救！
* 你若是不给他饭正在吃，赶他出门，岂非见死不救！
* 你若是不给他饭将要吃，赶他出门，岂非见死不救！

可以发现，连动式(A1)和(B1)，协同式(B2)，以及“承诺式”的(C2)都接的$V_2$是限定性动词短语；兼语式(B4)接的$V_2$也是限定性动词短语，而主谓短语做宾语句式(B3)中可能有限定式的$V_2$，也可能接非限定的$V_2$。兼语式B(4)接的是限定是的$V_2$，而兼语式C(1)和双兼语事C(3)，接的都是非限定的$V_2$。尽管这样的检验不定式的标准能够较好地在上述几类中作出分别，但是这样的检测条件也可能揭示一些问题。

(87) 他嫌她长得难看不想和她约会。
(88) 她嫌孩子在哭不想抱他。

(87)中的“长得难看”是非限定的，而(88)中的“哭”是限定的，虽然两个句子的形式非常相近，所用的动词也是同一个动词。因此，将类型之间的区别编码到动词身上，并不是一个好的方案。通过对$V_1$划定类型来区分句子的类型或者其中空语类的类型，不一定能够实现很好的揭示。

或者有另外的可能，这个标准不是合适的检测限定和非限定性的标准，因为这可能会受到“正在，已经，将要”所能修饰的动词本身的原因的制约。因为汉语本身没有形态变化，而外附的成分必然收到动词本身的制约而不能做到对所有动词都没有差别，所以检验的标准无法普适。

结论

本文通过对兼语句，连动句等几种在形式上具有相似性的句子进行语义依存以及前动词$V_1$的论元结构上的分类，划定了几种类型。在这些句子中可能存在的空语类问题上，参考了前人的分析，并就本文中的材料和分类框架进行分析，找到了一些问题，但就理论而言并无突破。空语类引入增设了许多不可见成分，并且为了不可见成分而做了许多分类和检测。但有存在一种简化的可能，因为汉语中一个句子中多个谓词连用是很普遍的现象，除非有明确证据能够从中划分出从属子句，否则一个名词短语依赖于多个动词是一种普遍现象，汉语句子中多个动词的连用正以在语义上共享某些名词短语为条件，而语义影响了句法，并且汉语又没有明确的显在的判断限定性和非限定性的词法句法标记。那么，为了避免短语结构树中节点有两个父节点或者为了避免依存弧出现交叉，反而增设不可见的空语类，不可见的限定性和非限定性，可能是一条化间为繁的道路。

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