心理语言学的发展与未来展望论文

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1、心理语言学的发展与未来展望论文二、心理语言学初期发展的理论基础心理语言学的初期发展受到三大理论的影响:一是以华生(J.B.otorTheory)、史蒂文斯(Stevens,1960)提出的“合成分析模型”(Analysis-by-Synthesis)、马塞罗(Hassaro,1987,1989)提出的“模糊逻辑模型”(FuzzyLogicalModel)、马斯伦和威尔森提出的“交股模型”(CohortModel)和爱尔曼(Elman,1984,1986)提出的“轨迹模型”(TraceModel)成为语言感知研究

2、的5大模型,是影响心理语言学在语言理解方面研究的5个重要的“模型”理论。第二,在“词汇提取”的研究方面,其探索主要集中在“词的基本元素”、“心理词汇的研究方法”、“影响词汇提取和组织的因素”和“词汇提取模型”等4个方面。研究词汇提取,离不开对词的基本原素的分析,因为词的基本原素与词意直接相关。心理词汇的研究方法直接关系到语言理解研究,是语言理解研究中的重要一环。心理词汇的研究方法主要有“反应时实验”、“命名/词汇检索”和“言语错误分析”3种。其中,“言语错误分析”和“命名”是研究词汇提取最为重要的两种方法。人们

3、可以通过“嘴边现象”、“词语换位”以及“失言”等的言语错误以及对造成这些错误的分析搞清人们是如何理解词意或提取语言信息的。在“影响词汇提取和组织的因素”的研究方面,目前的研究集中在“词汇性效应”、“语义性效应”和“语境效应”3个方面。词汇提取模型的研究,是一项卓有成效的研究。到目前为止,以福斯特(Forster,1976)词汇提取的“自动搜索模型”为代表的“串行搜索模型”(SerialSearchModels)和以摩顿(Morton,1969,1979)提出的“词汇发生模型”为代表的“并行提取模型”(Paral

4、lelAccessModel)已成为词汇提取研究的两大主流。尤其是摩顿的“词汇发生模型”,在“词汇激活”的研究方面为后来词汇提取的研究提供了重要的思考线索。此外,另一个加入“并行提取模型”行列的是“连接主义模型”。这是一个由心理学、哲学和计算机科学界中的连接主义者提出来的解释词汇提取的一个重要的学说。连接主义认为,一个词的最终理解是从信息的“输入”→“特征”→“字母”→“单词”的递增连接完成的。除“连接主义模型”外,还有一个被称之为“交股模型”(CohortModel)的听觉词辨认模型。马斯伦和威尔森(Mars

5、len-iller、(1990)、Stevens(1991)和Nygaard(1993)等人出版了相关的著作或发表了论文,从各个角度阐述了言语感知研究中有关声音和语音听辨的不同立场。在言语感知模式的研究方面,Liberman(1973)、Fo(1991)和EimasMiller(1992)相继发表文章,阐述他们有关视觉、听觉、感观和直觉方面影响言语感知的言语形式。在言语感知的组织的研究方面,BregmanCampbell(1971)、LaeknerGoldstein(1974)、Dorman,CuttingRa

6、phael(1975)、GouldLean(1981,1985,1990)等人均从格式塔心理学、认知心理学、声学、语音学、发音语言学等角度阐述了他们有关言语感知的组织的研究及论点。在言语感知的组织策略的研究方面,Goldstein和Bregman两人的研究成果可谓是“鹤立鸡群”,而在言语感知研究领域最具影响力的人包括Bernstein、Bregman、Foan、Remez、Stevens、Massaro、Marslen-assaro于1987年提出的“模糊逻辑模型”、由Marslen-cClelland于198

7、4年提出的“轨迹模型”都成了心理语言学在言语感知研究方面的经典。当然,上面所列出的人名单只能算是从事言语感知研究并成绩卓著者队伍中的“凤毛麟角”,诸如Blumstein、Borden、R.A.Cole、H.Dudley、J.L.Miller和aclay(1959)等人。研究言语产生,主要数据来自对言语失误的观察和分析。Fromkin之所以在言语失误的研究方面大名鼎鼎,一是由于他首先从心理语言学的角度来研究言语失误;二是由于他建立了“语料库”;三是由于他提出了“重音也可以错位”的独特看法。Fromkin的研究成果

8、累累,仅1973~1988年间,他就出版了《言语失误的语证》(SpeechErrorsasLinguisticEvidence)并发表了诸如“造成言语失误的语法面面观”等8篇学术论文,在言语失误的研究方面颇具影响力。Butter的著述虽不像Fromkin和Cutler那样丰富,但他提出的“现代语音格律理论”(1988)为统一语言学理论和心理语言学理论在关键问题上保持的一致性却做出了不小

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