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文檔簡介

1、句子理解中超語言信息的認(rèn)知加工 句子理解是一個(gè)整合多水平信息構(gòu)建意義的過程。 大量的 事件相關(guān)電位(ERP的研究對句子理解的認(rèn)知加工展開了深入 探討。結(jié)果發(fā)現(xiàn)句子意義整合中超語言信息與詞匯水平信息具有 相似的神經(jīng)時(shí)程和重疊的腦區(qū)域 , 表明句子理解的認(rèn)知加工過程 涉及廣泛的超語言信息的立即同時(shí)作用 , 支持了語言理解的一階 段模型。今后的研究應(yīng)結(jié)合其他技術(shù)手段對已有研究領(lǐng)域進(jìn)行驗(yàn) 證和拓展 , 并重視不同語言的特殊性 , 開展跨語言研究。 對于超語言信息有助于句子理解 , 研究者已達(dá)成普遍一致的 觀點(diǎn) ,然而這些信息是否能即時(shí)地決定對句子水平表達(dá)的解釋 , 研究者還存在不一致的觀點(diǎn)。對于超語言

2、信息 ( extra-linguistic information)的界定 , 目前尚無一致的看 法, 本文根據(jù)語言理解的兩個(gè)原則 , 將超語言信息定義為句子的 組成成分及結(jié)合各成分的句法規(guī)則之外的信息 , 如上下文、前言 后語、韻律、身體語、情境及說話者的身份等背景因素。圍繞著 超語言信息如何整合到句子理解中 , 形成了兩個(gè)相對的理論模型 即一階段模型和兩階段模型。 一階段模型認(rèn)為限制語言理解的每 一種信息如句法、詞匯語義、韻律、上文語境、生活常識(shí)、說話 者的身份以及話語表達(dá)時(shí)的手勢等 , 原則上立即就被加工。 相反, 兩階段模型的含義是理解一個(gè)句子首先加工詞匯語義、 句法等成 分信息 ,

3、然后將超語言信息整合到由第一階段產(chǎn)生的句子語義中 意味著語言信息加工先于超語言信息整合。 二者雖然都承認(rèn)超語 言因素對語言理解的影響 , 但在語言信息與超語言信息加工順序 上相互矛盾。 20 世紀(jì)中后期 , 事件相關(guān)電位 ( Event-related potentials, ERP技術(shù)開始廣泛應(yīng)用于語言加工的研究領(lǐng)域。在句子加工領(lǐng) 域,目前已發(fā)現(xiàn)LAN P600和N400這些ERP成分,反映了句子的 語義或句法的加工 , 從而為句子和其他語言學(xué)信息的深入研究打 開了一個(gè)新窗口。 本篇文章對上述影響句子理解因素的相關(guān)腦機(jī) 制研究范式以及加工時(shí)程進(jìn)行闡述 , 進(jìn)而探討超語言信息是如何 整合到句子

4、理解中 , 是否能即時(shí)地決定句子水平的理解 , 并在此 基礎(chǔ)上提出目前研究存在的局限性以及對該領(lǐng)域未來研究方向 做了展望。 超語言信息的認(rèn)知加工 1. 上下文信息的認(rèn)知加工 上下文信息主要指文章的上下文、 講話的前言后語等語境信 息。在書面語言理解中 , 大多研究者通過控制句子中的詞匯位置 或使句子表達(dá)的意思與上下文語境不一致 , 比較詞匯在句子語境 下和篇章語境下,ERP的波形大小,從而分析上下文語境對句子語 義加工的作用。 大多研究者研究了書面語言中 , 視覺通道呈現(xiàn)的語篇語義和 句子語義的加工機(jī)制 , 語言信息的其它通道加工方式是否類似于 視覺通道?目前研究證實(shí)了視覺通道和聽覺通道呈現(xiàn)的

5、語言信 息中語境信息在句子加工早期階段就即時(shí)參與了言語的理解 , 然 而在語言理解加工過程中句子語義和上下文語義孰重孰輕?是 上下文語義指導(dǎo)句子語義加工還是只是起到補(bǔ)充修正的作用? 在同時(shí)考察上下文語義與句子語義加工時(shí) , 如何清晰地將二者分 離開?這些問題需要進(jìn)一步深入地探討。 2. 韻律信息的認(rèn)知加工 口語中的韻律是言語的固有特性 , 尤其是音高( pitch )、語 調(diào)( intonation )、重讀位置( stress location )、等韻律信 息對語言理解具有重要影響。ERP已經(jīng)顯示,通過韻律信息缺失 或與句法分析規(guī)則不一致造成句子加工困難的研究 , 顯示了韻律 信息對語言認(rèn)

6、知影響的時(shí)間歷程和維度。 研究者發(fā)現(xiàn)在語調(diào)短語 (intonationalphrase,IPh)邊界出現(xiàn)了一個(gè)ERP標(biāo)記,其反應(yīng)的 是句子理解過程中對韻律邊界的加工。 Steinhauer 和其同事以 及后來的許多研究者發(fā)現(xiàn) , 當(dāng)被試語言理解中缺少韻律邊界或者 句法韻律不匹配的句子時(shí)都會(huì)誘發(fā)正波位移 , 稱為中止正漂移 (Closure Positive Shift,CPS) 。CPS是一種雙側(cè)中央頂級(jí) (bilateral centroparietal )分布的正波成分 , 在大腦中線附 近最顯著。研究者認(rèn)為韻律中止被覺察到并用來引導(dǎo)句法加工 , 若缺少語調(diào)或語調(diào)信息與句法不匹配將會(huì)導(dǎo)致句

7、法加工困難 , 因 此會(huì)誘發(fā)CPS效應(yīng)。 近期許多研究者利用 PET和 fMRI技術(shù)得出了韻律加工的功 能神經(jīng)解剖基礎(chǔ)具有大腦右半球單側(cè)化 , 如一項(xiàng) fMRI 實(shí)驗(yàn)表明 左側(cè)顳區(qū)前后部支持句子的詞匯語義和句法相關(guān)信息加工 , 相反 , 右顳區(qū)尤其是顳平面對口語語調(diào)反應(yīng)更大, 總之大腦右側(cè)對口語 語調(diào)的反應(yīng)比左側(cè)更強(qiáng) , 表明了右側(cè)皮層對韻律信息加工的特殊 角色。 3 身體語言的認(rèn)知加工 近幾年越來越多的研究者開始注重伴隨說話時(shí)的身體語言 , 如手勢對語言理解的影響 , 得出句子加工和超語言信息是以相同 的方式同時(shí)整合到語言語境中的觀點(diǎn)。 這些研究調(diào)查了通常與話 語同時(shí)發(fā)生的交流性的手勢是否與

8、詞匯語義一樣以相同的方式 加工整合到句子語境中。被試聽句子 , 并觀看與句子中關(guān)鍵動(dòng)詞 同時(shí)發(fā)生的手勢 , 該動(dòng)詞與手勢在語義上與句子前半部分語境或 一致或不一致。結(jié)果發(fā)現(xiàn) , 盡管說出的動(dòng)詞與觀看到的手勢所表 達(dá)意思的方式不同 , 但二者在潛伏期、 波幅及地形圖分布卻相似 , 表明在語言理解中大腦同時(shí)整合話語和伴隨的手勢這兩種信息 , 二者是緊密連接的。 同時(shí)支持了語言理解的神經(jīng)處理涉及到來自 更廣泛的認(rèn)知信息的同時(shí)作用 , 而不僅僅是動(dòng)詞語義信息。 研究者還發(fā)現(xiàn)當(dāng)句子的內(nèi)容與講話者的社會(huì)角色、性別、 年 齡等信息不相符時(shí),違例詞也會(huì)引起N400效應(yīng),表明說話者的背 景信息也會(huì)制約對語義信息

9、的理解??傊?, 通過語義違例誘發(fā)的 N400作為研究超語言信息如何建構(gòu)意義的重要指標(biāo),研究者揭示 了具有復(fù)雜因素的語境所誘發(fā)的N400比單純句子語境下得到的 N400有所不同,說明了上下文語境能夠制約、協(xié)調(diào)句子加工。 小結(jié) 通過腦成像技術(shù)的使用 , 揭示了句子認(rèn)知加工的時(shí)間進(jìn)程和 神經(jīng)基礎(chǔ) , 發(fā)現(xiàn)了句子成分的幾種腦電成分 , 并以這些成分為指 標(biāo)進(jìn)一步揭示來自不同通道的超語言信息對句子意義整合的影 響。發(fā)現(xiàn)上下文、韻律、身體語言等超語言信息與句子成分加工 具有相似的神經(jīng)時(shí)程和腦激活區(qū)域 , 證明了語言理解的神經(jīng)處理 過程涉及到了來自更廣泛的認(rèn)知信息的同時(shí)作用, 支持了語言理 解的一階模型。

10、有關(guān)句子認(rèn)知加工的研究雖然不少 , 但仍然有一 些問題有待進(jìn)一步研究。 首先 ,Eckstein 和 Friederici (2006)曾提到 ,P600 可能 并不僅反應(yīng)句法重新分析 , 它也可能反應(yīng)句子加工后期 , 包括句 法、語義、韻律在內(nèi)的多種信息的整合過程。因此 ,通過P600為 研究指標(biāo) , 探討其它語言學(xué)信息對句法加工的影響 , 其結(jié)論就變 得十分不確定。其次 , 目前這些跨語言研究大部分還是以意大利 語、德語、芬蘭語、英語和荷蘭語等印歐語系語言為主 , 因此有 必要考察語言學(xué)特性十分不同的其它種類的語言 , 進(jìn)而驗(yàn)證、完 善句子加工理論。最后 , 由于語境所含信息要比字、詞、句子復(fù) 雜得多,且ERP技術(shù)本身存在的局限,如要求盡量減少被試的眼 動(dòng)電波 , 篇章只能逐詞呈現(xiàn) , 這樣就有別于正常閱讀 , 致使語篇水 平的研究并不多。 因此, 將

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