1. 引言
一词多义是认知主体对客观世界在相互作用的过程中认识深化和扩大的结果，一直以来都是认知语义学研究范畴的核心。
确定多义词原型义和各义项之间的关系能够揭示多义词的核心语义与其他义项的演变情况，但在过往已有的定性研究里尚未能准确完成这项任务，因此，将定量研究引入其中能够解决当前存在的问题。其中，基于语料库的行为特征分析法(corpus-based behavioral profile analysis，以下简称BP分析法)受到语言学界的广泛关注。BP分析法由Gries和Divjak (2009) [1]基于Hanks (1996) [2]的研究上开拓的实证研究方法。该方法致力于对一个词的形态、句法、语义和语用等方面的特征进行标注，从而得到该词特征的相关量化数据，再利用统计手段进行定量分析，最终达到揭示语义结构和语用模式的目的。目前，国外利用BP分析法进行多义词的研究已取得较多理论成果，Gries (2006) [3]第一次利用BP分析法对英语动词run的词义与各义项间的关系进行了剖析，而后和Berea (2009) [4]对get进行研究；Glynn在2009 [5]、2010 [6]和2016 [7]分别对hassle、bother和annoy进行了研究。然而，截止目前，利用BP分析法对汉语多义词的研究尚在少数，现有的文献如，吴淑琼等(2021) [8]、江艳艳(2022) [9]、王婷(2023) [10]和黄静雯等(2023) [11]分别对“想”、“冷”、“开”和“看”进行多义性研究。鉴于此，本研究拟采用BP分析法对多义词“跑”的多义性进行考究，尽管Gries已经讨论了“to run”的不同意义和多种意义之间的关联性，但作为汉语中的“跑”字与英语的“to run”终有不同之处，本文期望通过探讨“跑”的原型义和其他义项的关系，对其各义项间的区别和联系加以归纳总结，最终达到提高对“跑”字深度认识的目的。
2. 多义词动词“跑”的相关研究综述
“跑”字在汉语中是一个非常常用且多功能的动词，生活日常联系紧密，且在用于运动义语项中使用频率最高，属于核心词，因此，在国内得到大量专家学者对其语义研究的关注并取得了丰硕成果。如周领顺(2015) [12]，主要探讨“跑”的语义认知，将“V跑”及其宾语位置上论元构成的语义配置式归纳为十八类，通过对比、分析汉英动词“跑”语义的异同，最终达到揭示汉语特点的目的，在本研究中也将运用周领顺学者的语义配置式的分类。董昕(2015) [13]，以“走”“跑”为例，通过对各义项的对比研究，企图实现对移位动词的语义研究。柴湘露(2015) [14]，采用定性定量循环往复的方法，同时运用语料库技术来考察“跑”字义项分布情况。牟丕志(2004) [15]增补了“跑工作”“跑官司”“跑资金”“跑项目”“跑赞助”五个新词条。还有唐婧和彭巧燕(2008) [16]主要讨论了动词“跑”字的语义以及结构整体的语义情况。陈妮妮、杨廷君(2014) [17]着重关注“跑 + NP”结构的语体特点。这些研究成果大都属于定性研究，未能将定量研究运用其中。
综上，专家学者们对“跑”字的相关研究较为丰富，而利用BP分析法对汉语多义动词“跑”的分析尚待拓研，鉴于此，本研究拟采用BP分析法对多义词“跑”的多义性进行考究，探讨其原型义和其他义项的关系，通过BP向量对汉语的“跑”不同语义间进行计算，了解“跑”各语义间的相关性，从而丰富和拓展传统的基于语料库的词语调查方法，这对于认知语义研究方法论的发展具有重要意义。
3. 研究方法及分析框架
3.1. 研究问题
本文主要回答以下三个问题：第一，“跑”的原型义是什么？第二，如何构建“跑”的多义网络体系？第三，“跑”的各义项间的连接机制如何？
3.2. 研究方法
本研究采用的方法为基于语料库的行为分析法，即BP分析法，主要运用于对词语的语义研究，力求将词语的语义进行详细研究，从而揭示该词在一定的语境中的使用特征，其中包含形态、句法、语义和语用功能等特征，最后结合统计的手段来展现语言现象的规律。Gries和Otani (2009) [18]针对BP分析法在词汇同义关系和多义关系方面的研究上做出了相关规范，即运用该方法一般包含四个研究步骤，其中前三个步骤为数据加工，最后一个步骤为数据评价。
第一步，通过语料库中检索与本研究对象相关的“跑”字的所有语例。本研究选用BCC汉语语料库，通过BCC对主题词“跑”在多领域状态下进行了检索，检索出共261,299条示例，随机抽取其中的2000个示例，人工剔除含错别字、不常用语料(“超跑”)等无效数据，最终得到1994条语例加以分析。
第二步，对最终得到的语料进行分析，并对其标注标识码。标识码，即ID tag，是由Atkins [19]第一次提出，意为词汇的特征，包含形态、句法、语义及其搭配等方面的特征。结合动词“跑”在汉语中的实际应用，本文共选取三大类特征对其标识码进行标注，分别为形态、句法和语义。而每一大类下附属多个小类，具体标注情况如下。
1) 形态特征
俞敏(1954) [20]指出，汉语动词的形态变化一共分为五类，即重叠式、复合式、词尾、词缀、零形态。根据本研究所选取的语料实际，“跑”字在形态特征层面共有3个标识码，(1) 重叠式，如“跑一跑”；(2) 词尾，如“跑了”；(3) 零形态，即“跑”。四个标识码水平具体见表1：
Table 1. Morphological ID tags
表1. 形态特征标识码
| 标识码类型 |
标识码 |
标识码水平 |
| 形态 |
重叠式 |
V一V式 |
| 词尾 |
“了”类 |
| 零形态 |
跑 |
2) 句法特征
朱德熙(1991) [21]在现代汉语研究中指出，确定一个语言结构里某个组成成分的性质时，不仅要考虑该成分本身的性质以及跟它发生关系的其他成分的性质，还要考虑整个结构的性质。“跑”作为一个动词，必然具有其动词属性，在句子的使用中除了涉及是否为肯定句或否定句外，往往还涉及主语、宾语、状语和补语，根据本研究选取的语料实际，在句法特征层面，对“跑”字主要选取否定式、主语和宾语三种标识码进行分析。其中，在语料中，“跑”字存在的主语拥有四类含义：主语一的含义为人；主语二的含义为动物；主语三的含义为自然事物；主语四的含义为抽象概念。根据语料中“跑”字在句中是否有主语，将其宾语进行细划，其中关于动词“跑”后接宾语的分类情况，参照周领顺《汉语移动动词“跑”的语义认知——以英语“RUN”为参照》(2015)中将“V跑”及其宾语位置上论元构成的语义配置式归纳为十八类，根据所抽取的语料实际，并未涉及“原因”“道路”“线路”“移动主体”“方式”“用途/工具”“起点”七类“跑”带宾语现象，因此本研究语料宾语分类为十一类。分为“客体”“对象”“范围”“终点”“时段/速度”“距离”“频率”“结果”“角色”“职业”“目的”。根据“跑”字后是否带有宾语将其进行分类：如无宾语，则标记为“无”；如有宾语，则根据宾语的性质分为趋向补语无宾语、趋向补语有宾语但无“来”“去”、趋向补语有宾语但有“来”“去”三种情况；另如“跑”在句子中存在否定句意，则标记“不”。具体的标识码水平内容见表2：
Table 2. Syntactic ID tags
表2. 句法特征标识码
| 标识码类型 |
标识码 |
标识码水平 |
| 句法 |
否定式 |
不 |
| 主语 |
是否 |
| 宾语 |
趋向补语无宾语、趋向补语有宾语但无“来”“去”、趋向补语有宾语但有“来”“去” |
Table 3. Semantic ID tags
表3. 语义特征标注
| 序号 |
义项 |
示例 |
| 跑1 |
(人或动物用腿、脚)迅速向前移动 |
她突然撩起裙子沿着篱笆跑了起来 |
| 跑2 |
到某处去；走 |
她怕老大爷肚子饿了受不了，还特地跑到家里煮了稀粥送给老大爷吃。 |
| 跑3 |
逃跑；逃走 |
女人趁机吐掉舌头就跑，她一边跑一边喊：“抓流氓啊——” |
| 跑4 |
物体移位 |
因装上假冒的劣质刹车蹄片，在高速公路上行驶，造成刹车跑偏，车毁人亡。 |
| 跑5 |
丢失，消失 |
八点多睡了，刚被吵醒，这下好了，瞌睡虫跑了。 |
| 跑6 |
(喻)泄露 |
有的企业发展较快，但除尘设备仍是70年代的产品，存在跑、冒、漏、二次现象。 |
| 跑7 |
吓跑(隐喻，心理上放弃原有的坚持) |
他目光一直瞄我包我被吓跑了，跑开后又后悔，如果对方真需帮助呢。 |
| 跑8 |
离开(隐喻，改变社会关系) |
也可以说成：老婆跟别人跑了，你想起回家睡了。 |
| 跑9 |
运行 |
PC马克跑分结果4664。win内置跑分7.5。 |
| 跑10 |
躲开 |
表扬下卢比奥，纳什接班人没跑了。 |
| 跑11 |
领先 |
在未来的市场竞争中，虚拟银行将给中小银行带来“领跑”的机会。 |
| 跑12 |
拐走(隐喻，使改变原有的关系) |
可是，到了交手的时候，那帮家伙背信弃义，丢下我，把钱拐跑了。 |
| 跑13 |
出现(隐喻) |
他人一慌，那种当皇帝时的命令口吻又跑出来了。 |
| 跑14 |
流动(隐喻) |
至少有2500亿元的资金回流到银行，甚至跑到了地产市场。 |
| 跑15 |
控制 |
可是他真的很好看，也因为如此，她才会不由自主的跟着他跑。 |
| 跑16 |
奔走 |
他这样的人才，在江湖上多的是比他响叮当的人物，江湖跑久了不免失意，倒不如窝在多角落做山大王。 |
3) 语义特征
为了能够详尽探讨“跑”字的语义，本文选用了5部词典对“跑”的释义进行了调查，分别为：现代汉语字典(第1版)、汉字标准字典(第1版)、新华汉语词典(最新修订版)、新华字典(第11版)、古今汉语词典(第1版)。除此之外，本研究还结合电子资源的运用，通过查询知网(Knowhow)、中文词汇网路(Chinese Wordnet)总结该词的语义，最终确定在本研究所选用的语料中，“跑”的实际义项共有16种，具体见表3。
第三步，将人工标注好的语料数据作成绝对频率共现表，具体见表4：
Table 4. Absolute frequency co-occurrence (sample)
表4. 绝对频率共现表(示例)
| 标识码 |
标识码水平 |
跑1 |
跑2 |
跑3 |
跑4 |
跑5 |
跑6 |
跑7 |
…… |
| 重叠式 |
V一V式 |
7 |
6 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
| 词尾 |
“了”类 |
212 |
123 |
11 |
4 |
3 |
0 |
23 |
|
| 零形态 |
无 |
194 |
31 |
4 |
3 |
0 |
10 |
4 |
|
| 否定式 |
不 |
37 |
25 |
1 |
0 |
2 |
0 |
0 |
|
| 主语 |
人 |
1094 |
564 |
50 |
3 |
4 |
0 |
27 |
|
| 动物 |
43 |
3 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
| 自然事物 |
8 |
1 |
1 |
10 |
2 |
4 |
1 |
|
| 抽象概念 |
14 |
3 |
0 |
8 |
3 |
7 |
2 |
|
| 宾语 |
趋补无宾 |
204 |
47 |
6 |
1 |
0 |
1 |
0 |
|
| …… |
…… |
|
|
|
|
|
|
|
|
为便于对不同频率对变量进行分析，则需要将表4中的绝对频率转换为相对频率，即计算出更清晰揭示研究对象和标识码同时出现时的相对频率，具体见表5：
Table 5. Relative frequency of co-occurrence (sample)
表5. 相对频率共现表(示例)
| 标识码 |
标识码水平 |
跑1 |
跑2 |
跑3 |
跑4 |
跑5 |
跑6 |
跑7 |
…… |
| 重叠式 |
V一V式 |
0.001556247 |
0.001333926 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0 |
|
| 词尾 |
“了”类 |
0.047132059 |
0.027345487 |
0.002445531 |
0.000889284 |
0.000666963 |
0 |
0.005113384 |
|
| 零形态 |
无 |
0.04313028 |
0.006891952 |
0.000889284 |
0.000666963 |
0 |
0.00222321 |
0.000889284 |
|
| 否定式 |
不 |
0.008225878 |
0.005558026 |
0.000222321 |
0 |
0.000444642 |
0 |
0 |
|
| 主语 |
人 |
0.243219209 |
0.125389062 |
0.011116052 |
0.000666963 |
0.000889284 |
0 |
0.006002668 |
|
| 动物 |
0.009559804 |
0.000666963 |
0 |
0 |
0 |
0 |
0.000222321 |
|
| 自然事物 |
0.001778568 |
0.000222321 |
0.000222321 |
0.00222321 |
0.000444642 |
0.000889284 |
0.000222321 |
|
| 抽象概念 |
0.003112494 |
0.000666963 |
0 |
0.001778568 |
0.000666963 |
0.001556247 |
0.000444642 |
|
| 宾语 |
趋补无宾 |
0.04535349 |
0.010449088 |
0.001333926 |
0.000222321 |
0 |
0.000222321 |
0 |
|
| …… |
…… |
|
|
|
|
|
|
|
|
第四步，通过统计手段对整理好的相对频率共现表数据进行评估和分析。本文拟采用层次聚类分析法(hierarchical agglomerative cluster, HAC)对上述表格数据进行定量分析。层次聚类分析法是一种通过建立一个集群层次结构来进行聚类分析的方法。在聚类分析过程中，以前人研究为例，测量区间选择欧式距离(Euclidean distance)，聚类方法选择ward最小方差法联接。
4. 聚类分析及结果
通过对动词“跑”各义项语义数据的人工标注和聚类分析，同时为了便于观察各义项在语料中的占比，增加一个语料占比表，最终得到“跑”字各义项语料占比(见表6)和聚类树形图(见图1)。
Table 6. The corpus proportion of each meaning of “Pao”
表6. “跑”各义项语料占比
| 义项 |
频次 |
占比 |
义项 |
频次 |
占比 |
| 跑1 |
1161 |
58.22% |
跑9 |
9 |
0.45% |
| 跑2 |
572 |
28.69% |
跑10 |
10 |
0.50% |
| 跑3 |
52 |
2.61% |
跑11 |
9 |
0.45% |
| 跑4 |
21 |
1.05% |
跑12 |
6 |
0.30% |
| 跑5 |
9 |
0.45% |
跑13 |
34 |
1.71% |
| 跑6 |
11 |
0.55% |
跑14 |
4 |
0.20% |
| 跑7 |
30 |
1.50% |
跑15 |
3 |
0.15% |
| 跑8 |
20 |
1.00% |
跑16 |
43 |
2.16% |
| 总数 |
1994 |
100% |
总数 |
1994 |
100% |
Figure 1. Tree diagram of the clustering senses of “Pao”
图1. “跑”的义项聚类分析树形图
图1明晰地展示了动词“跑”各义项之间的亲疏关系。通过对图1的观察和分析，可以发现动词“跑”的16个义项被分成了三大聚类群，根据类群实际将其分别归纳为主动位移类群、被动位移类群、强调位移结果类群。(由于部分义项在语料中实际出现频次低于或等于10，不足以作为语例支撑研究内容，因此在本文中不再作为参考项。)根据所分的类群，主动位移类群包括移动义、去走义和奔走义(跑1、跑2、跑16)，被动位移类群包括逃走义、物体移位义、泄漏义(跑3、跑4、跑6)，强调位移结果类群包括吓跑义、离开义、出现义(跑7、跑8、跑13)。
根据Divijak和Fieller指出聚类分析的总原则，义项之间聚类时间早晚与相似度大小成正比，即越早聚类的义项其相似度越高，反之则越低。由图可知，动词“跑”的强调位移结果类群中各义项最先形成聚类，其包含的各个义项间相似度最高，同时，被动位移类群中“运行”、“躲开”和“领先”三个义项聚类也最早，其相似度亦为最高。此外，根据聚类分析“以类而聚”的原则，不同义项之间所形成的聚类有亲疏之分，即义项之间距离越近，其相似度越高，反之越低。由图1可见，主动位移类群和其他类群之间的距离最大，故与其他两大类群间的语义相似度较低，其语义独立性最强。
4.1. “跑”的原型意义
研究界对多义词对原型义裁定的方法有很多，最有名的当属基于义项出现的“频率”为判断标准(Schmid 2000) [22]，意为越与原型义接近，其发生的频率越高。当然，这一判断标准受到学界质疑，因为原型义与义项频率出现次数之间的关系并不总是相关的，也与义项出现的语境相关。因此，在BP分析法中，其基本原理，即行为特征为动词的句法与搭配模式及各模式之间的使用频率更能识别原型义(Hank 1996)。基于此，如果要确认“跑”的原型义，需要标记出各义项在不同语境下涉及最多标识码水平的数量，因此，根据语料的整理和人工分析与标注，得到“跑”各义项的标识码水平总数，见表7。
Table 7. The total number of level identifiers for each “Pao”
表7. “跑”各义项标识码水平总数
| 义项 |
跑1 |
跑2 |
跑3 |
跑4 |
跑5 |
跑6 |
跑7 |
跑8 |
| 标识码水平数 |
18 |
17 |
12 |
7 |
7 |
4 |
6 |
5 |
| 义项 |
跑9 |
跑10 |
跑11 |
跑12 |
跑13 |
跑14 |
跑15 |
跑16 |
| 标识码水平数 |
4 |
5 |
3 |
3 |
10 |
6 |
6 |
15 |
根据表7所呈现的数据，移动义“跑”(跑1)的标识码水平数最多，在22个标识码水平中占有18项，通过查阅语料发现，“跑”在表示“移动义”时的形态句法特征中，其后可以接“了”、名词、宾语、补语等形式，在接补语时，包含趋向补语后接宾语的情况，根据语料的实际，将其细分为趋补无宾、趋补有宾，其中趋补有宾又分为“趋补有宾无来去”和“趋补有宾有来去”两种情况。所以“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”可以作为动词“跑”的原型义。相较之下，领先义(跑11)和拐走义(跑12)这两个义项的标识码水平数最少，只有3项。由此，基于语料库的行为特征可知，“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”是“跑”的原型义。
4.2. 动词“跑”的多义网络体系
根据图1聚类分析的显示结果，动词“跑”的十六个义项聚集成三个聚类群，以原型义“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”为中心义，向外拓展和延伸不同义项，形成了“跑”的多义网络体系，见图2。
Figure 2. The semantic network of the verb “Pao”
图2. 动词“跑”的多义语义网络
图2清晰地展示了动词“跑”的十六个语义之间的拓展途径，“跑”的义项由原型义跑1向三个方向延伸。首先位于右边的义项主要有两类，分别是去走义和奔走义(跑2、跑16)。其次再看位于左边的义项分为两类，第一类由逃走义、物体移位义(跑3、跑4)组成。第二类由吓跑义、离开义、拐走义、出现义(跑7、跑8、跑12、跑13)组成。
先来看位于右边的两类义项，第一类中的“跑”由“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”义拓展到“去走”义，表示主体因不同缘由出发到另一目的地，如下例：
(1) 看他也有意思，才让了给他，还不是为了方便您多跑一趟姑苏，好去看看咱二婶儿呐。
(2) 实在饿的不行，跑出来吃个宵夜吧。
(3) 1941年冬，我去柏林跑了一趟，打听有无回国的可能，结果失望而归。
第二类中的“跑”从“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”义拓展到“奔走”义，表示主体为某种事物或利益而奔走，其奔走结果的受益者与主体利益相关，如下例：
(4) 每月收入两三千元，交几十元税算不了什么，多跑两趟车就有了。
(5) 为了建造大马力渔轮，他们赴省城，找资金，跑上海，订合同，奔武汉，造渔轮，去地县，求支持，……
(6) 当年那个清纯啊，大冷天地还要出门跑业务。
接下来看左边的延展途径，第一类中的“跑”从“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”义拓展到逃走义、物体移位义(跑3、跑4)，如例(7)~例(8)。前者表示事物主体因某种原因离开原来所处的位置，后者表示主体在客观条件下必然发生的事件。而逃走义和物体移位义之所以归为一类，是因其都同属运动域内表示目标主体由一处地方向另一处移位，但两者之间必然存在不同之处，在此不得不提到认知语义学中“突显原则”(the Principle of Salience)，这一原则应用之一为“注意窗与语义微系统”，王寅(1994) [23]提出“延–终–延”的微系统，指出用“注意窗”理论来解释该系统所表示的动作连续体，即人们在不同场合分别突显动作的不同阶段。在此处，逃走义(跑3)突显运动主体的主动意识，如例(7)；而物体移位义(跑4)则突显运动的结果，如例(8)。
(7) 我说过不会放过你的，不管你跑到天涯海角，我还是有办法把你找出来。
(8) 轻者使应力发生变化造成抗拉强度受，重者使跑偏甚至造成断裂。
第二类中的“跑”从“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”义拓展到吓跑义、离开义、拐走义、出现义(跑7、跑8、跑12、跑13)，表示主体或客观事物因某种原因消失或出现，如例(9)~例(12)。
(9) 这是想用大声音把诸不祥吓跑。
(10) 现下可好啦，年华虚度的小姐气跑了。
(11) “就是你那宝贝儿子把人家的老婆给拐跑了。”
(12) 根据我对地形的观察，根本不可能跑出一个人来！
4.3. 动词“跑”各个义项之间的联接机制
通过观察图2不难发现，动词“跑”的语义拓展从认知语言学的视角看分为两个方向：转喻和隐喻。第一类即图2的右边部分为转喻，由“跑”的原型义延伸出去，与原型义之间存在相关或邻近的关系。第二类即图2的左边部分为隐喻，同样由“跑”的原型义拓展开来，但根据搜寻的语料事实，跑3的语义拓展实际为转喻。隐喻建立在相似之上，和相似之间存在一种辩证关系，在语言中既有基于相似性的隐喻，而隐喻也能创造相似性。
对于第一类，即转喻的部分，“去走”义和“奔走”义与原型义“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”在语义上存在相关性，但并不相似。原型义强调腿脚动作的运动速度和行进方式，而第一类则强调为某种事物而向目的地前进的动作，这一动作并非一定是用腿脚来完成，因此属于原型义的转喻。如例(2)中“跑出来吃个宵夜”中的“跑”强调的并非动作方式，而是主体在当时语境中所想表达的动作状态。又如例(5)中“跑上海”中的“跑”，不表示主体在上海用腿脚快速向前移动，而表示主体因某种事物或利益需要前往上海去完成。
此外，根据搜寻的语料实际，“跑”的逃走义(跑3)在语料中语义拓展实际为转喻，如例(13)中的“跑”，其主语根据语境能够推测为人，其中的“跑”也并非强调动作方式，而是强调主语的动作结果。
(13) 你妈伤心抖出真相，你才会跷家跑到陆晋平那里。
在第二类中，即隐喻的部分，与转喻不同的是，无论是物体移位义，还是吓跑义和离开义等义项，都与原型义“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”在语义上存在相似性，而这些相似性在句子中无法通过观察和直接陈述的描写来判断，而是需要读者或听者通过自身理解或联想来完成领悟。如下例：
(14) 哎呀，家里的阿姨又被奶奶气跑了，太难伺候了一个月换俩。
(15) 对着电脑太多，黑眼圈眼袋虾米东东都跑出来了。
在例(15)中，“跑”与前一形容词搭配构成“气跑”，表示主体因某种原因离开。在例(16)中，动词“跑”与主语“黑眼圈眼袋”之间使用拟人的手法，在这里表示出现的意思。
总的来说，动词“跑”的多义性被视为一种语义范畴，涵盖原型义和拓展义。“跑”的原型义是“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”，通过概念转喻和隐喻的方式形成了两类拓展义，动词“跑”各义项之间的连接机制见图3。
Figure 3. Connection mechanism between “Pao” meanings
图3.“跑”各义项间连接机制
5. 结论
BP分析法从诞生到被国内专家学者知晓的时间并不长久，但它与统计方法运用的结合使学者们对词汇关系研究上有了进一步发展。截止目前国内采用BP分析法来探讨词语多义性的研究尚不多见，本研究对动词“跑”的分析借助了语料库、工具书和编程语言等工具，分析了“跑”在形态、句法和语义三方面的行为特征。通过对语料库抽取的两千条语料进行分析后，发现“跑”的原型义为“(人或动物用腿、脚)迅速向前移动”，通过聚类分析的结果，“跑”的十六个义项可以分为两大类，并将其建构了“跑”的多义网络体系，进一步分析各个义项间的连接机制，总结出“跑”的语义拓展主要为转喻和隐喻两种途径。