三、普通話常見的輕聲詞語
　　普通話中常見的輕聲詞語一般有一定的規(guī)律，主要有以下幾種：
　　1.助詞“的、地、得、著、了、過”和語氣詞“吧、嘛、呢、啊”等。 例如：
　　我的、迅速地、熱得很、拿著、看了、去過、好吧、好嘛、你呢、是啊。
　　2.部分單純詞中的疊音詞和合成詞中的重疊式的后一個音節(jié)。例如：
　　猩猩、餑餑、媽媽、星星、坐坐、勸勸、催催、講講。
　　3.構(gòu)詞后綴“子、頭”和表示群體的“們”等。例如：
　　桌子、辮子、木頭、石頭、我們、他們。
　　4.名詞、代詞后面表示方位的語素或詞。例如：
　　桌子上、臉上、山下、前面、前邊、教室里、箱子里。
　　5.動詞、形容詞后面表示趨向的詞“來、去、起來、下去”等。例如：
　　起來、過去、出去、上去、熱起來、拿出來、跑過去、走回去。
　　6.下面詞語里加著重號的字一律讀輕聲。例如：
　　來來去去、打打鬧鬧、黑不溜秋、胡里糊涂、傻不楞登。
　　7.有一批常用的雙音節(jié)詞，第二個音節(jié)習(xí)慣上要讀輕聲。例如：
　　巴結(jié)、巴掌、包袱、本事、編輯、扁擔(dān)、別扭、玻璃、薄荷、簸箕、不是、裁縫。
　　蒼蠅、柴火、稱呼、出息、畜生、刺激、聰明、湊合、耷拉、大方、大爺、大意。
　　大夫、耽擱、燈籠、嘀咕、地道、地方、地下、東西、動彈、豆腐、對頭、多少。
　　哆嗦、耳朵、翻騰、分析、風(fēng)箏、高粱、胳膊、疙瘩、工夫、功夫、姑娘、故事。
　　棺材、官司、規(guī)矩、閨女、哈欠、含糊、核桃、合同、狐貍、葫蘆、胡同、糊涂。
　　四、信息處理與輕聲
　　由于輕聲能區(qū)別詞性和詞義，再加上漢字是表意性的文字，不直接表音，所以，輕聲現(xiàn)象通過表意性的漢字表現(xiàn)不出來，這給人們朗讀帶來了很大的麻煩。特別是習(xí)慣輕聲，由于人們把握不準的話，不知道該不該讀輕聲，有的讀不讀輕聲，意思不一樣，例如：
　　1.他這種助人為樂的精神值得我們學(xué)習(xí)。
　　2.老張年齡那么大了，但顯得很有精神。
　　3.這篇文章的大意我明白。
　　4.你太大意了，以后可要小心哪！
　　這兩組句子，分別都有兩個“精神”和“大意”，但在每一個句子中只有一種讀法，前一個讀原調(diào)，后一個讀輕聲。聯(lián)系“精神”和“大意”前后的詞語，就可以理解句子意思。
　　但是，像下面的句子：
　　5.到一個新的地方分不清東西。
　　6.這是你的不是？
　　7.他們一直打冷戰(zhàn)。
　　8.那兩個是小王的兄弟。
　　9.他實在不會說那種話。
　　10.那個人很像大爺。
　　這些句子例5中的“東西”里的“西”讀陰平，“東西”表示方位，指東邊和西邊。當(dāng)“西”讀輕聲時，“東西”指的是物品。例6中的“不是”里的“是”讀去聲時，“是”為動詞，“不是”表示否定。當(dāng)“是”讀輕聲時，“不是”表示錯處、過失。例7中的“冷戰(zhàn)”中的“戰(zhàn)”讀去聲時，“冷戰(zhàn)”指他們雙方之間進行的無聲較量。當(dāng)“戰(zhàn)”讀輕聲時，表示因寒冷或害怕渾身突然發(fā)抖。例8中的“兄弟”里的“弟”讀去聲時，“兄弟”指的是哥哥和弟弟，當(dāng)“弟”讀輕聲時，指的是弟弟。例9中的“實在”里的“在”讀去聲時，“實在”是形容詞，表示很老實、本分，當(dāng)“在”讀輕聲時，“實在”是副詞，表示的確的意思。例10中的“大爺”，當(dāng)“爺”讀陽平時，“大爺”指的是不好好勞動、傲慢任性的男子，當(dāng)“爺”讀輕聲時，表示是伯父或尊稱年長的男子。
　　這些詞語在句子里會有兩種讀法，兩種理解，而且單獨就一個句子而言，兩種讀法、兩種理解都成立。我們?nèi)斯ら喿x或說話時，要準確地理解其中的意思，只有聯(lián)系上下文去理解。那么，這種現(xiàn)象在計算機信息處理時，就遇到了困難。在一個句子里，讀原調(diào)和輕聲，所表示的意思都成立，這是由于輕聲的緣故構(gòu)成的歧義句。這種現(xiàn)象給人工閱讀帶來了麻煩，需要再聯(lián)系上下文去理解意思，當(dāng)然，計算機要理解這些句子的意思就更困難了。也正如亢世勇說的“盡管信息處理專家運用了規(guī)則排歧、統(tǒng)計概率排歧或者兩者結(jié)合起來等多種方法進行排歧，但到目前為止，還沒有一種方法、一種系統(tǒng)能夠徹底解決這個問題。”
　　因為，目前，計算機完成了“字處理”，在“詞處理”和“句處理”的過程中，遇到的問題比較多。例如：詞的切分問題，詞性的標(biāo)記問題，也就是說讓計算機面對真實文本自動進行詞的切分和詞性標(biāo)記。其中詞的切分這一項，是字處理突破后中文信息處理所必須突破的又一個核心問題，是必須要闖過的第二道難關(guān)。從20世紀80年代以來，計算機學(xué)界和漢語言學(xué)界聯(lián)手攻克詞的切分這一難關(guān)，20多年來，都取得了可喜的成果，研制了一些相應(yīng)的軟件。到目前為止，計算機自動分詞，正確率可達到90%到95%，剩下的5——10%的詞的切分問題，難度也比較大。其中就包括歧義句的詞的切分問題，當(dāng)然也包括由于輕聲引起的歧義現(xiàn)象。對于歧義句的理解，我們運用增加、替換詞語，或聯(lián)系上下文理解意思。這又涉及到“句處理”的問題。句處理的主要內(nèi)容是，怎樣使計算機理解自然語言（現(xiàn)代漢語）的句子的意思，又怎樣使計算機生成符合自然語言規(guī)則的句子。由此可見，“句處理”所需要的語言知識，將是一種涉及到語音、語義、語法、語用等多方面的綜合性知識。而且，“句處理”要解決的核心問題是排除歧義的問題?？茖W(xué)家們正在努力攻克這一難關(guān)，爭取早日突破信息處理中的一大瓶頸問題。
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