汉语复合词认知加工的神经机制研究

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1、摘要研究目的控制词频、语义透明度、复合词内部构成等因素,以词组为对照来研究汉语双音节复合词的词汇通达及心理表征方式;并探讨复合词中心性(headedness)、构词规则能产性在汉语复合词词汇通达中的作用。研究方法在已有国内外研究结论的基础上,综合考虑汉语复合词词汇通达中的影响因素,首先从理论上构建出一个更为系统的汉语复合词词汇通达及心理表征模型——分叉延迟双路径模型(fork-delayeddualroutemodel),简称FDDR模型。然后,根据这一分叉延迟双路径模型的特点,设计出一系列的视觉词汇判断实验

2、来证实FDDR模型的合理性。技术手段采用事件相关电位(Event-relatedPotentials,ERr')技术,采集受试者执行实验任务时的自发脑电,通过认知加工相关ERP成分的波幅、潜伏期及头皮分布等来分析汉语复合词认知加工的时间进程、强度变化等情况,并以此来探讨复合词识别的内在神经基础。研究结果在无启动词汇/组判断实验中,高频复合词、离合词的反应时较词组的短,N2波幅较词组的小;而低频复合词的反应时大多与词组的无显著差异,N2波幅与词组的无显著差异。在有启动词汇判断实验中,外中心复合词的反应时短于低频

3、内中心复合词而长于高频内中心复合词,在N2波幅上也不同于内中心复合词,大多为外中心复合词的更大。在无启动词汇/组判断实验中,复合假词、离合词在P2波幅上均有显著的内部构成主效应。在首字启动词汇判断实验中,复合假词在P2波幅上也有显著的内部构成主效应。在启动词汇判断实验中,复合词在P2波幅上有显著的构词规则关系主效应。词频在反应时上有显著的主效应,高频复合词更快被识别;语义透明度只在高频复合词的反应时上有显著的主效应,高语义透明度的识别更快;内部构成因素在词汇判断中高频复合词的反应时、离合词的P2波幅、低频复合

4、词的N2波幅上,以及启动词汇判断中复合假词的反应时、P2波幅和N2波幅上均有显著的主效应;复合词的中心位置(headposition)在反应时、N2波幅上,均有显著的主效应;与语义关系不同,构词规则关系在反应时、N2波幅上没有显著的主效应,但在P2波幅上有显著的主效应;构词规则能产性在反应时上有显著的主效应。结论在汉语复合词视觉词汇识别中,既有整词列表这一直接路径,也有语素分解这一间接路径,两条路径间的差异反映在词汇通达后期的语义加工阶段,而且词频、语义透明度、复合词内部构成、复合词中心性、构词规则能产性都是

5、起作用的。从词汇通达进程上看,首先自动激活其组成成分语素的心理表征,然后才激活复合词的心理表征,表现为一种序列加工模式。换言之,无论汉语复合词采取间接路径还是直接路径来通达词义,早期的“切分”、“允准”加上是词汇通达的必经阶段,后期的语义加工则视词频、语义透明度等因素分为两条路径,即汉语复合词的视觉词汇通达过程表现为一种“分叉”延迟的双路径模式。关键词:复合词词汇通达整词列表语素分解事件相关电位AbstractAimBycontrollingtheffequency’semantictransparency,

6、andinternalstructureoftheChinesebisyllabiccompounds,wewanttoresearchthelexicalagcessandmentalrepresentationofthemcontrastingwiththeChinesebisyllabicphrases,andalsotheeffectsofthecompoundsheadednessandproductivityofthecompoundingrulesduringthelexicalaccess.M

7、ethodsFirstly,onthebasisoftheresearchesaboutthecompounds’lexicalaccess.weproposedafork-delayeddualroutemodel(FDDRmodel).whichisusedtoexplainingthelexicalaccessoftheChinesecompoundsmoresystematicallywithconsideringmorefactorsintheprocesses.Secondlgaccordingt

8、otheconfigurationoftheFDDRmodel,wedesignedaseriesofvisuallexicaldecisionexperimentstoattestitsreasonability.TechnologyThroughtheNeuroScan’s256-channelsystemoftheevent-relatedpotentials,accompaniedwitht

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