(资料图片)
汉语诗歌的典型韵律特征是押韵、平仄和节奏，其规则性呈现形成了回环往复的节律模式。每个时代的韵律模式都建立在各个时代通语基础方言的音系和语音格局之上，一旦形成，便代有传承，体现出超时空性和创新性。9月17日，在南京师范大学举行的国家社科基金重大项目“汉语诗歌韵律的历史——空间嬗变、脑认知机制与数据库建设研究”开题论证会上，与会专家学者从各个学科视野围绕汉语诗歌韵律研究展开深入研讨。
寻求诗歌韵律变化的轨迹
汉语诗歌韵律主要以语言的音系为基础，通过押韵、平仄和节奏的语言装置，使得人们在听感上产生声音和谐、回环往复的韵律美。回顾以往汉语诗歌韵律研究可以发现，研究者主要利用历史文献考证、历史比较法、韵脚字系联等传统研究方法，系统研究先秦到现代诗歌的韵律及其音系，形成了诸多研究成果，推进了学界在音段层面对汉语诗歌韵律形式及其音系基础的认识。这些音段层面的语言要素如何共协，如何与超音段层面的语言要素交互，共协如何被选择并积淀成汉语诗歌韵律形式的范式，从而在心理感知层面演进为共时或历时空间中人们接受的汉语诗歌韵律模式，仍是亟待解决的重要问题。
韵律模式是在传承和创新中发展的。南京师范大学心理学院院长陈庆荣提出，通语和方言之间音韵的演化和嬗递模式是透视诗歌韵律模式演化的窗口，深刻影响通语和方言韵律感知、韵律实践及其演变方向。通语和方言音系演变的语音机制是什么？相同的韵律感知如何实现代有传承，其背后的心理机制是什么？而韵律感知是人们阅读诗歌时对押韵、平仄与节奏模式的知觉和加工，从而体验到声音和谐、抑扬顿挫的韵律美。那么诗歌韵律模式感知的脑认知机制是什么？这些都迫切需要我们在传统研究方法基础上，充分吸收百年来方言研究成果，立足于汉语诗歌特征和中国人的阅读模式，结合跨学科方法，对诗歌韵律进行历时和共时的大尺度循证和创新性研究。
将人工智能和心理学结合开展诗歌研究已经有了初步的尝试。清华大学人工智能研究院教授孙茂松创造了基于深度学习的中文诗歌自动生成系统——九歌。南京师范大学人工智能学院教授曲维光带领团队对唐诗做了大量标注，将相关情感投射到语料中，并在此基础上，通过机器学习，大致可以识别出相应的情感。跨学科开展汉语诗歌韵律研究，探究诗歌特质性的情感以及情感传承，这需要从历史和空间两个维度开展研究。从历史维度来看，不仅要纳入古诗，还要纳入现代诗，从历史上探寻韵律的发展；从空间维度来说，则要通过民族融合、方言嬗变，寻求诗歌韵律变化的轨迹。
谈到构建汉语诗歌韵律模式时空交互多模态数据库，南京师范大学外国语学院教授张辉认为，在数据库建设时，不仅要关注诗歌的文字和语言，还要关注诗歌的声音和情感。“人们在阅读诗歌时的感受是美好的。这种感受是一种‘奖赏’，在大脑中相应会有对应的‘环路’，每个环路背后又有着几万个基因。”南京师范大学心理学院副院长钟元认为，汉语诗歌韵律研究可以尝试依据大脑核磁共振建立的汉语诗歌加工数据库与现有的人脑基因数据库建立模型，尝试发现更多有价值的研究成果。东南大学外国语学院院长陈美华提出，构建多模态数据库，要明确建模分析的对象。通过数字可视化手段，基于大规模数据，探索韵律感知和加工的趋势。为此，各子课题还应打通研究范式，构建整合实验的认知加工行为数据、神经生理数据和语言数据的多模态韵律加工机制数据库，这有助于提升研究成效。
深入推进语言节奏认知研究
押韵是一种重复美。中国社会科学院语言研究所研究员麦耘认为，重复性因为能给人带来熟悉感而被知觉为亲切，从而产生美感。这种重复美在神经语言学上的表现有待探索。南开大学文学院教授阿错认为，诗歌韵律本质就是节奏，如汉语诗歌中的平仄和押韵都是不同单位回旋节奏的重要标志。江苏师范大学学术委员会主任委员杨亦鸣认为，要在对音韵研究的基础上，深入推进对平仄模式等语言节奏的认知与神经机制研究。华南师范大学心理学院教授王穗苹认为，要在心理学或认知神经科学层面提炼具体研究问题，如心理加工的特异性和共性、语言体系间的特异性和共性、诗歌加工的个体差异等。
西南大学文学院教授李心释提出，现代自由诗中也存在韵律，其韵律丰富度不亚于古典诗歌。自由诗中其实蕴含有极大的共性，其中以偶对型最为明显。形式型的偶对结构容易识别，而意义型的偶对结构常常被忽略，当形式和意义的对称性出现不一致时，二者会在音律上相互弥补，即在节奏上形成一种相互靠近的状态。
