復(fù)合詞的認(rèn)知加工

復(fù)合詞的認(rèn)知加工

1.構(gòu)詞范疇的界定在對大腦語言的研究中，“復(fù)雜詞”（族）比單詞更受關(guān)注。在20世紀(jì)70～80年代開始的認(rèn)知科學(xué)研究中,復(fù)雜詞涵蓋了派生詞(derivedwords)、復(fù)合詞(compoundwords)和屈折詞(inflectedwords)等,如“worker”,“quickly”;“blackboard”;“girls”,“worked”等。從詞法研究來看,這些不同的復(fù)雜詞分屬不同的范疇,前兩者隸屬構(gòu)詞(wordformation)范疇,而后者則隸屬構(gòu)形范疇。關(guān)于構(gòu)詞和構(gòu)形這兩個范疇在大腦詞庫中的情形,學(xué)界有不同的觀點。McQueen&Cutler(1998)主張構(gòu)詞范疇的派生詞與構(gòu)形范疇的屈折變化詞或許沒有性質(zhì)差異,將二者區(qū)分開來沒有必要。然而,Aitchison(2003:136)則認(rèn)為構(gòu)形范疇和構(gòu)詞范疇有不同的組織,屈折詞綴及其詞干存儲于大腦詞庫中,一般在言語過程中需要的時候才附加到詞干上;而派生前綴、后綴則在大腦詞庫中就已經(jīng)附加在詞根上了。且后一觀點是有神經(jīng)心理學(xué)實驗支持的(Miceli&Caramazza1988),即是說在大腦詞庫中派生詞不同于屈折變化詞。復(fù)合詞是由兩個或兩個以上的自由語素組成的,這些自由語素單用時即是一個獨立的詞,合用時即是一個復(fù)合詞(Bloomfield1933:227)。一般而言,由詞根加詞根組成的復(fù)合詞與由詞根加詞綴組成的派生詞均為合成詞。就構(gòu)詞范疇來說,印歐系語言是以派生詞為主,復(fù)合詞次之;而漢語則恰恰相反。有研究進(jìn)一步認(rèn)為同屬構(gòu)詞范疇的復(fù)合詞與派生詞在大腦詞庫中的組織形式類似(Aitchision2003:136)。因此,本文主要從構(gòu)詞范疇的合成詞入手來進(jìn)行認(rèn)知研究。從已有的研究來看,頻率、語義透明度如何影響合成詞詞匯通達(dá)(lexicalaccess)1的問題和合成詞的詞法加工問題是認(rèn)知科學(xué)界關(guān)注的焦點。下文將從上述問題出發(fā),分頻率、語義透明度、詞法加工等三個方面回顧合成詞的認(rèn)知研究,并結(jié)合漢語復(fù)合詞研究進(jìn)展,在認(rèn)知科學(xué)框架下探討復(fù)合詞認(rèn)知過程及其認(rèn)知基礎(chǔ)方面的問題。2.相應(yīng)地細(xì)分cumulationfrequehn在以往合成詞的詞匯通達(dá)實驗研究中,不少(尤其在研究早期)是基于頻率來展開的。就構(gòu)詞研究來看,派生詞由詞綴附加于詞根而成,復(fù)合詞由詞根與詞根復(fù)合而成。在實驗心理學(xué)研究中,頻率就被相應(yīng)地細(xì)分為與詞根相關(guān)的詞根累積頻率(cumulativefrequency)和與合成詞整詞相關(guān)的表面頻率(surfacefrequency)。前者是指某詞根在語言中以單獨成詞形式出現(xiàn),以及以合成詞組分形式(即構(gòu)詞語素)出現(xiàn)的總計頻率(summedfrequency);后者則僅是該詞根以合成詞組分形式出現(xiàn)的頻率。從已有研究來看,人腦識別合成詞有三種假說,即“語素分解模型”(fullparsingmodel)、“整詞列表模型”(fulllistingmodel)和“雙路徑模型”(dualroutemodel)。2.1關(guān)鍵因素對合成詞意義通達(dá)的影響在那些完全規(guī)則、透明的(transparent)2合成詞的詞匯通達(dá)中,總是由分解程序(parser)先識別合成詞的組成語素,然后通過已識別的語素義計算出合成詞的意義。每一個包含詞根的合成詞的詞義通達(dá)都必須先識別該詞根的意義,然后再計算出合成詞的意義。詞根意義通達(dá)的時間由該詞根的累積頻率決定。根據(jù)該理論,可以推出以下兩點:(1)與單語素詞的詞匯通達(dá)相比,包含詞根的合成詞需要更多時間。原因是后者除了識別詞根本身外,分解程序?qū)铣稍~進(jìn)行分解,并在識別詞根與詞綴意義基礎(chǔ)上計算合成詞意義均需要一些時間。(2)表面頻率在詞匯識別(wordrecognition)中不起作用,只有那些組成合成詞的語素的頻率可以調(diào)控詞匯識別過程。該假說由Taft&Forster(1975)最早提出。2.2聯(lián):“元規(guī)則”在詞匯查尋中的應(yīng)用與語素分解模型針鋒相對,整詞列表模型則認(rèn)為,所有的詞都列于大腦詞庫中,與其詞法組成無關(guān);詞匯識別除了詞匯查尋(lexicallook-up)外,沒有其他的運算過程(Butterworth1983)。至于那些客觀存在的詞法規(guī)則,Butterworth認(rèn)為可能是作為后補(bǔ)程序(back-upprocedures),僅以類推(analogy)性質(zhì)的“元規(guī)則”(meta-rules)形式在詞匯查尋中利用存儲形式間的相似性來識別詞匯。根據(jù)該理論,決定詞匯識別快慢的是表面頻率,而非詞根累積頻率,即合成詞的組成語素在詞匯識別中是不起作用的。Seidenberg&McClelland(1989)也持近似的觀點。此外,Aitchison(2003:133-136,175-177,186-187)也認(rèn)為派生詞以整詞列表于大腦詞庫的主詞庫(mainlexicon)中,且伴隨派生詞的后補(bǔ)信息(back-upinformation)又使得派生詞以分解的語素形式存儲在后補(bǔ)庫(back-upstore)中,在與后補(bǔ)庫相聯(lián)的詞匯工具箱(1exicaltool-kit)里則存有與之相關(guān)的派生構(gòu)詞規(guī)則。以英語為例,“kindness”作為整詞“kindness”列表于主詞庫;而在后補(bǔ)庫中則被分解成“kind-ness”,并與其他以“-ness”結(jié)尾的派生詞相關(guān)聯(lián),如與“goodness”,“happiness”關(guān)聯(lián)起來;而且,后補(bǔ)庫中派生詞的分解存儲與詞匯工具箱里的派生構(gòu)詞規(guī)則也關(guān)聯(lián)起來,即于形容詞后附加“-ness”可形成一個新的名詞這條規(guī)則相關(guān)聯(lián)。2.3使用orph表型雙路徑的含義是指,合成詞在該模型中既可經(jīng)語素分解路徑通達(dá),也可經(jīng)整詞列表路徑通達(dá)。根據(jù)這兩條路徑是延時還是同時開始,雙路徑模型可分為串行雙路徑模型(cascadeddual-routemodel)和并行雙路徑模型(paralleldual-routemodel),前者主要基于頻率研究。根據(jù)優(yōu)先發(fā)生的路徑,串行雙路徑模型又可進(jìn)一步區(qū)分為整詞列表優(yōu)先型——AAM模型(AugmentedAddressedMorphologyModel,Burani&Caramazzal987)和語素分解優(yōu)先型(Taft1979,1994)。先看整詞列表優(yōu)先的串行雙路徑模型AAM。早期研究將AAM作如下解釋:“熟知”(known)詞通過直接路徑(即整詞列表方式)通達(dá)其含義,少見或新異的詞法上有規(guī)則、正字法上透明的合成詞則通過間接路徑(即備選的語素分解方式)完成詞匯通達(dá)。所謂“整詞列表優(yōu)先”,是指在合成詞的詞匯通達(dá)中,間接路徑只有在直接路徑執(zhí)行不力時才遞補(bǔ)發(fā)揮作用。需要指出的是,后來的研究(Laudanna&Burani1995)認(rèn)為“整詞列表優(yōu)先”不是絕對的,那些表面頻率低但內(nèi)部語素頻率高的合成詞可能選擇當(dāng)時更為有效的間接路徑——語素分解方式完成詞匯通達(dá)。接下來看語素分解優(yōu)先的串行雙路徑模型。與Taft&Forster(1975)堅持單一路徑的語素分解通達(dá)不同,Taft(1979,1994)認(rèn)為,在中心詞庫(centrallexicon)內(nèi)存在整詞列表通達(dá)路徑,但在選擇整詞提取(full-wordretrieval)路徑之前,語素分解路徑還是被強(qiáng)制執(zhí)行的,Taft(2004)仍然堅持認(rèn)為合成詞識別中是存在這種強(qiáng)制分解(obligatorydecomposition)的,依據(jù)表面頻率可在中心詞庫中為一個給定的語素列出可與之組合的語素;具有相同詞根頻率的合成詞通達(dá)其中心系統(tǒng)(centralsystem)3所用時間相同。3.并行雙路徑模型所謂語義透明度,即是指合成詞的語義表征與組成該合成詞的各語素的語義表征的重合程度(Schreuder&Baayen1995)。合成詞與其組成成分的語義表征重合越多則語義透明度越高,反之則越低。眾多研究表明,語義透明度在復(fù)合詞的詞匯通達(dá)中扮演一個重要角色,某種程度上可以說詞匯通達(dá)受控于語義透明度(Sandra1990;Zwitserlood1994;Libbeneta1.2003)。就合成詞的詞匯通達(dá)來看,Schreuder&Baayen(1995)在考察語義透明度的基礎(chǔ)上提出了并行雙路徑模型,認(rèn)為語素分解這一間接路徑和整詞列表這一直接路徑在詞匯通達(dá)中是同時執(zhí)行的。該并行雙路徑模型是在擴(kuò)散激活網(wǎng)絡(luò)(spreadingactivationnetwork)理論框架基礎(chǔ)上發(fā)展起來的,該模型的表征分3個水平:基于剌激形式有通道特異性(modality-specific)的通達(dá)表征層(1exemes)、整合結(jié)點(integrationnodes)層(lemmas)、語義和句法表征層。直接路徑將整詞的通達(dá)表征投射(map)到與之相聯(lián)的lemma結(jié)點,然后激活其語義和句法表征。與直接路徑同步,間接的語素分解路徑也分3個不同的階段進(jìn)行,依次為切分(segmentation)、允準(zhǔn)(1icensing)和組構(gòu)(composition)。在切分加工階段,詞綴和詞根的通達(dá)表征與整詞的通達(dá)表征同步激活,導(dǎo)致詞根、詞綴在lemma結(jié)點的激活。在允準(zhǔn)加工階段,激活成分的次范疇化(subcategorization)特征的相合性(compatability)被核查(check)。也就是說,一個語素的次范疇化特征規(guī)定可以與之組合成一個詞的另一個語素應(yīng)有的特征。例如,英語后綴“-ness”被次范疇化為粘附至形容詞,而不會是動詞:“kindness”,*“thinkness”。在組構(gòu)加工階段,合成詞的意義經(jīng)由其成分的意義計算而得出。其中,語義透明度在該并行雙路徑模型中扮演一個重要角色。Schreuder&Baayen(1995)認(rèn)為從語義、句法表征層經(jīng)lemma結(jié)點到語言刺激信號體現(xiàn)的合成詞內(nèi)組成成分通達(dá)表征層,存在一個激活反饋(activationfeedback)機(jī)制。該激活反饋被假定只允許累積頻率效應(yīng)發(fā)生于語義透明合成詞,且隨時間推移,激活反饋將并行雙路徑模型調(diào)節(jié)為語素分解路徑有利于透明詞通達(dá),而不利于語義不透明詞通達(dá)。需要指出的是,近期意大利失語癥研究也已表明,復(fù)合詞在詞匯通達(dá)及心理表征上表現(xiàn)為雙路徑模式(如Mondinietal.2004;Mondinietal.2005等)。4.詞法的能產(chǎn)性就構(gòu)詞而言,合成詞的“復(fù)雜”在很大程度上首先表現(xiàn)在詞法上。在合成詞的詞匯通達(dá)中,詞法表征的通達(dá)是否不同于語義表征、詞形表征,詞法表征的通達(dá)在腦活動中又發(fā)生在“何時、何地”,詞法的能產(chǎn)性(productivity,參見顧介鑫,楊亦鳴2010)是否影響詞匯通達(dá)等問題都是認(rèn)知科學(xué)界關(guān)注的重點。4.1構(gòu)詞規(guī)則啟動以往這方面的研究主要圍繞構(gòu)詞規(guī)則啟動效應(yīng)4的獨立性來進(jìn)行,即通過與正字法啟動、語音啟動(以上兩者均為詞形啟動)、語義啟動的比較來證明構(gòu)詞規(guī)則啟動與上述三者不同,在詞匯識別中有專門的作用。與正字法啟動的比較研究者從學(xué)習(xí)再認(rèn)方面、重復(fù)啟動方面、掩蔽啟動(maskedpriming)方面、無掩蔽詞匯判斷(1exicaldecision)5方面證明了構(gòu)詞規(guī)則啟動不同于正字法啟動,在詞匯識別中是有專門作用的(參見McQueen&Cutler1998)。另外,針對希伯來語由于中元音添加中綴(vowelinfixation),含同一詞根語素的詞可以有不同的正字法形式,Feldman&Bentin(1994)通過實驗研究發(fā)現(xiàn),不管啟動詞和目標(biāo)詞之間在正字法結(jié)構(gòu)上是否相同,都能得到相同的構(gòu)詞規(guī)則啟動效應(yīng)。上述研究表明,在大腦詞庫中,構(gòu)詞規(guī)則信息可能有專門的心理表征層,不同于正字法信息的心理表征層。Drews&Zwitserlood(1995)認(rèn)為構(gòu)詞規(guī)則信息表征層位于更外圍的通達(dá)表征層和中心表征層之間;在通達(dá)表征層詞項間形式上重疊越多,則相互抑制,而在中心表征層,這些構(gòu)詞規(guī)則之間的聯(lián)系則被編碼儲存。與語音啟動的比較Emmorey(1989)通過瞬時啟動(啟動詞和目標(biāo)詞之間間隔為50ms),發(fā)現(xiàn)構(gòu)詞規(guī)則關(guān)系詞對(如“submit-permit”)有啟動效應(yīng),而語音關(guān)系詞對(如“balloon-saloon”)則沒有啟動效應(yīng)。該研究表明構(gòu)詞規(guī)則信息是獨立于語音信息被表征的。與語義啟動的比較有的研究從啟動詞和目標(biāo)詞之間時間長短來進(jìn)行,有的從啟動詞和目標(biāo)詞之間有無間隔詞項(interveningitems)來進(jìn)行。前者發(fā)現(xiàn),在目標(biāo)詞呈現(xiàn)前1s或4s時啟動詞出現(xiàn),構(gòu)詞規(guī)則關(guān)系詞對都有啟動效應(yīng),但只有在目標(biāo)詞呈現(xiàn)前1s時啟動詞出現(xiàn),語義關(guān)系詞對(同義詞)才有啟動效應(yīng)(參見McQueen&Cutler1998)。后者通過希伯來語研究發(fā)現(xiàn),在目標(biāo)詞和啟動詞之間沒有間隔詞項時,可以得到語義啟動效應(yīng),但當(dāng)有15個間隔詞項時,這種語義啟動效應(yīng)就沒有,但構(gòu)詞規(guī)則相關(guān)的詞對在上述兩種滯后(1ag)條件下均有啟動效應(yīng),即使目標(biāo)詞和啟動詞之間只有很弱的意義關(guān)聯(lián)。另外,Emmorey(1989)從聽覺通道上也發(fā)現(xiàn)了語義無關(guān)的構(gòu)詞規(guī)則關(guān)系詞對的啟動效應(yīng)。上述研究說明,構(gòu)詞規(guī)則啟動與語義啟動在時間進(jìn)程上也是不同的。從構(gòu)詞規(guī)則啟動與上述三種啟動的比較結(jié)果來看,構(gòu)詞規(guī)則在詞匯識別中是有其專門作用的。而且,Feldman&Soltano(1999)已將構(gòu)詞規(guī)則效應(yīng)與正字法效應(yīng)、語義效應(yīng)放在同一個實驗中進(jìn)行比較,也發(fā)現(xiàn)構(gòu)詞規(guī)則加工是不同的。Stolz&Feldman(1995)指出,構(gòu)詞規(guī)則效應(yīng)既不能歸為基于形式的效應(yīng)(form-basedeffects)——正字法或語音,也不能歸為相關(guān)語義效應(yīng)(effectsofassociativesemantics)。研究還發(fā)現(xiàn),構(gòu)詞規(guī)則啟動效應(yīng)可能在某種程度上受控于目標(biāo)詞與啟動詞之間的語義透明度,也就是說,語義透明度可能具有更廣意義上的控制作用(Feldman&Soltano1999;Feldmaneta1.2004)。4.2詞法加工發(fā)生的“新”很多研究已表明,詞法表征的通達(dá)是不同于詞形表征、語義表征的。近來,在印歐系語言的掩蔽啟動詞匯判斷(maskedpriminglexicaldecision)研究中,構(gòu)詞法表征已被證明是在視覺詞匯識別的早期階段被通達(dá)的(Rastleetal.2004;Marslen-Wilsonetal.2008)。上述這些心理學(xué)實驗研究得出的結(jié)論能否得到神經(jīng)基礎(chǔ)研究方面的支持呢?該問題可以從詞法加工的神經(jīng)電生理學(xué)和腦功能成像研究所反映的詞法加工發(fā)生于“何時、何地”來探討。詞法加工“何時”發(fā)生在視覺事件相關(guān)電位(event-relatedpotential,ERP)6研究中,研究者在N250成分(Morrisetal.2007)、N400成分(Morrisetal.2007;Lavricetal.2007)上都發(fā)現(xiàn)過構(gòu)詞法效應(yīng)。從上述ERP研究來看,構(gòu)詞法效應(yīng)發(fā)生于不止一個ERP成分上。但毋庸置疑的是,從已有研究的ERP成分潛伏期來看,詞法加工的確發(fā)生于視覺詞匯識別的早期階段,即在大約400ms之前就已完成了。詞法加工“何地”發(fā)生在視覺功能性磁共振成像(functionalmagneticresonanceimaging,fMRI)7研究中,Gold&Rastle(2007)發(fā)現(xiàn)詞法加工的激活腦區(qū)位于大腦枕葉皮層布羅德曼分區(qū)19區(qū)(Broadmannarea,BAl9);Boziceta1.(2007)則在大腦左額葉皮層發(fā)現(xiàn)了詞法加工的激活腦區(qū)。從已有研究結(jié)果來看,詞法加工在人腦的“何地”發(fā)生有待進(jìn)一步研究。4.3ors出現(xiàn)在失語癥研究中,Badecker&Caramazza(1998)指出失語患者在言語產(chǎn)生過程中的構(gòu)詞規(guī)則錯誤(morphologicalerrors)只發(fā)生于屈折變化詞和能產(chǎn)的(productive)派生詞,而在不能產(chǎn)的(non-productive)派生詞中則沒有。就能產(chǎn)性而言,研究認(rèn)為漢語中偏正式、并列式、動賓式、動補(bǔ)式、主謂式等不同的復(fù)合構(gòu)詞法是有差異的,這一漢語復(fù)合構(gòu)詞法在構(gòu)詞能產(chǎn)性上的差異己被證明是有其神經(jīng)基礎(chǔ)的(顧介鑫,楊亦鳴2010)。該研究通過ERP的詞匯判斷實驗,發(fā)現(xiàn)由高能產(chǎn)構(gòu)詞法產(chǎn)生的復(fù)合詞較由低能產(chǎn)構(gòu)詞法產(chǎn)生的復(fù)合詞誘發(fā)了更大波幅的P600。5.漢語復(fù)合詞的互通機(jī)制從20世紀(jì)90年代初到現(xiàn)在,漢語復(fù)合詞的認(rèn)知研究很多,其觀點與國外合成詞研究結(jié)論相似,大致也可分成3類假說:語素分解模型、整詞列表模型和雙路徑模型。語素分解模型基于頻率(詞頻、字頻)方面的研究,Zhang&Peng(1992)、彭聃齡等(1994)認(rèn)為漢語雙字詞以分解的語素表征于大腦詞庫中,漢語復(fù)合詞內(nèi)語素之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系(如并列式、偏正式)在認(rèn)知過程中起作用。整詞列表模型基于不同語言單位(語素、詞、短語)比較的ERP實驗,張珊珊(2006:111)認(rèn)為,“詞更有可能成為提取和存儲的基本語言單位,而不是字、語素和短語”,“語素可能在中文大腦詞庫不都是獨立存儲的,而詞卻具有在中文大腦詞庫獨立存儲的證據(jù),在中文大腦詞庫中,詞以比較穩(wěn)定的狀態(tài)被存儲,……”。雙路徑模型王春茂、彭聃齡(1999)和王文斌(2001)都認(rèn)為語義透明度在漢語合成詞識別過程中具有決定性的作用?；谡Z義透明度研究,Pengetal.(1999)和丁國盛、彭聃齡(2006)提出的層間-層內(nèi)聯(lián)結(jié)模型(inter-andintra-connectionmodel,簡稱IIC模型)認(rèn)為整詞表征和語素的激活是平行進(jìn)行的,刺激輸入(stimulusinput)可分別激活整詞表征和語素表征。該模型還認(rèn)為語素分解雖然在漢語復(fù)合詞識別中起重要作用,卻并非唯一的通達(dá)途徑。就語素分解路徑和整詞列表路徑是否同步發(fā)生來看,該模型屬于并行雙路徑模型。近年來,有研究嘗試綜合考察詞頻、語義透明度、語素黏著度(boundness)、復(fù)合詞中心性(headedness)、構(gòu)詞規(guī)則等因素,并基于ERP實驗提出了漢語復(fù)合詞視覺識別的神經(jīng)認(rèn)知加工模型——分叉延遲雙路徑模型(fork-delayeddualroutemodel),簡稱FDDR模型(顧介鑫2008)。該假說認(rèn)為,在選擇整詞列表這一直接路徑或語素分解這一間接路徑來通達(dá)復(fù)合詞的詞義之前,先進(jìn)行結(jié)構(gòu)加工;至通達(dá)詞義階段,直接路徑和間接路徑才會視詞頻、語義透明度、語素黏著度等因素面臨被選問題。即,漢語復(fù)合詞視覺詞匯通達(dá)采取雙路徑模式,但雙路徑的“分叉”是延遲的,發(fā)生于