王瑜

（黑龍江大學 應用外語學院，黑龍江哈爾濱 150080）

詞匯提取是言語產出過程的一個重要階段，是從心理詞庫中選擇恰當詞匯實現交際目的的過程。語義啟動效應（semantic priming effect）是詞匯提取中普遍存在的一種現象。 它指語義相關詞通達對隨后呈現的目標詞的提取速度和準確率的促進作用。然而， 語義啟動效應不能夠總對語義相關目標詞的通達起到這種“正”促進作用，當啟動詞與目標詞之間插入語義不相關詞時，語義啟動效應就會減弱。近年來，一些研究者發(fā)現，如果要命名的圖片屬于同一語義范疇， 命名反應時就會按圖片的序列順序呈線性遞增，反應速度逐漸減慢。研究者稱這種語義啟動“負”效應為累加語義干擾效應。 累加語義干擾效應是一種詞意提取現象， 對揭示言語產生過程的詞匯提取機制研究具有重要意義。 Howard 和Openheim等人最早在詞匯通達研究中發(fā)現了累加語義干擾效應，他們分別對其發(fā)生機制、在言語產生中發(fā)生的階段，以及實驗研究范式等問題進行了深入的研究和探討。

1 累加語義干擾效應實驗研究范式

目前， 累加語義干擾效應研究主要采用兩種圖片命名（serial picture naming）實驗范式：連續(xù)范式和區(qū)組循環(huán)命名范式，分別被Howard[1]和Oppenheim等人[2]采用。

連續(xù)范式中， 要命名的圖片不僅包括相同語義范疇圖片（也稱同質），還包括不同語義范疇圖片（也稱異質）。 圖片呈現順序按照范疇順序隨機排列。 范疇內圖片間有不相關的圖片間隔， 所有圖片僅呈現一次。 實驗研究顯示圖片命名反應時間會隨著范疇內先命名的圖片數量的增加呈線性遞增。例如，圖片串（“horse”“car”“pig”“apple”“tree”“sheep”…）命名時， 與“horse”的命名反應時相比，“pig”的命名反應時相對慢20 毫秒，“sheep” 的命名反應時相對慢40毫秒。與這三個家禽類圖片的命名反應時不同，它們之間間隔的無關圖片（“car”“apple”“tree”）的命名反應時沒有發(fā)生顯著性變化。

區(qū)組循環(huán)命名范式是以區(qū)組為單位重復循環(huán)呈現圖片。 被試要對每個區(qū)組中為數不多的圖片循環(huán)命名，如每個區(qū)組包括6 張圖片，4 次循環(huán)。 與連續(xù)范式相同，區(qū)組中的圖片也分同質和異質。同質條件下， 區(qū)組中所有圖片表征同一語義范疇 （如“dog”“whale”“bat”共享Mammalian 語義特征）；異質條件下，每張圖片表征不同語義范疇（例如“dog”“grass”“airplane”沒有共享語義特征）。 實驗結果顯示，同質條件下更容易產生累加干擾效應， 除了第一次循環(huán)外，語義干擾效應隨著循環(huán)次數增加逐漸遞增。

1.1 關于累加語義干擾模型

1.1.1 Howard 等人的模型

Howard 等人關于累加語義干擾效應的闡釋主要以激活擴散理論為基礎， 以詞匯通達中競爭詞匯選擇假設為前提， 強調3 個屬性導致了累加語義干擾效應的產生：語義相關詞與目標詞的共同激活、被激活的詞與目標詞之間的競爭選擇、 先前詞匯提取對語義相關詞提取的啟動作用。

共同激活。根據激活擴散理論，語義網絡是由相互聯結的節(jié)點構成， 一旦語義網絡中某一個節(jié)點被激活，激活就會擴散至與之相連的其他節(jié)點。 另外，詞匯提取過程中，目標詞被激活的同時，其他與之有相同語義特征的相關詞也會不同程度地被激活。 例如，“dog”被激活時，語義相關詞“goat”也被激活。

詞匯競爭選擇。 非目標詞的激活影響目標詞提取速度和準確率。語義網絡中，節(jié)點只有達到激活閾值才能被激活，并被選擇和通達。激活閾值與外界輸入和節(jié)點之間的聯結強度相關。 相連節(jié)點間不僅會共同激活，而且為了達到激活閾值而相互競爭。語義網絡中，競爭節(jié)點越多，目標節(jié)點的激活水平越難提高，詞匯提取速度越慢。

啟動作用。 語義相關詞提取不僅促進之后呈現的目標詞的提取, 而且這種啟動作用不會因為重復刺激之間插入的語義非相關刺激而中斷， 反而會加強語義概念層向詞匯層的映射， 提高詞匯單元的激活水平。

1.1.2 Oppenheim 等人的模型

Oppenheim 等人的累加語義干擾模型以分布表征理論為基礎。根據分布表征理論，詞匯知識由以分布形式存儲的多個或者數量巨大的節(jié)點的激活與權重聯結模式來表征。 Oppenheim 等人的實驗發(fā)現失語者命名同質圖片串時，產生的言語錯誤（如語義替代錯誤和疏漏錯誤）要多于命名異質圖片串。實驗結果與失語者相似， 言語正常的人對同質圖片串命名時，會出現命名潛伏期逐漸遞增的現象。因此他們將錯誤驅動的學習應用于語義網絡模型計算， 認為學習是語義網絡系統(tǒng)中節(jié)點間連接權重的改變。 Oppenheim 等人的模型包括三個重要屬性： 詞匯的激活，詞匯的選擇和學習。

詞匯的激活：Oppenheim 等人的模型是一個兩層神經網絡結構：一層是語義輸入層；另一層是詞匯輸出層。輸入層是語義表征（如哺乳動物等），與詞匯輸出層是單向連接（如狗），也就是說，激活只能從語義表征向詞匯表征單向擴散，不能反向擴散激活。語義表征之間和詞匯表征之間沒有橫向連接。 根據分布表征理論，單個語義特征可以連接多個詞匯表征，多個語義特征也可與一個詞語表征連接。因此，詞匯提取時有多個詞被激活， 但是詞匯激活與連接的語義特征強度和數量相關， 激活水平最高的詞將最終被提取。連接強度是通過學習過程不斷調節(jié)（具體請看下面學習部分的介紹）。

詞匯選擇： 語義特征激活導致多詞被激活，Oppeheim 等人采用助推機制來實現目標詞匯選擇。助推加工是以相同的常量反復循環(huán)地對包括目標詞在內的所有激活詞匯的加工作用。 助推過程中不存在任何詞匯助推傾向性。反復擴增助推后，只有當目標詞的閾值超過所有激活詞的平均激活閾值才能被選擇。但是，如果助推截止時仍然沒有詞匯節(jié)點超過平均激活閾值，那么言語產出時就會出現錯誤（如疏漏錯誤）。 因此，命名潛伏期與使目標詞匯出現所需要的反復助推次數有關。詞匯選擇結束時，所有激活水平恢復到助推前的狀態(tài)。

學習：詞匯選擇是學習過程，學習可以調節(jié)語義表征與詞匯表征之間的連接權重， 是輸出詞匯節(jié)點的預期激活水平與助推前的激活水平之間的差異。以Oppeheim 等人的失語者實驗為例， 命名圖片“dog ”時，語義特征“MAMMAL”（哺乳動物）先被激活，激活擴散至詞匯輸出層，“MAMMAL”與“dog”間的聯結權重就被加強， 而與其他詞匯表征 （如“whale”和“bat”）的聯結權重將被減弱。 當“MAMMAL”被再次激活時， 與其他被激活詞匯表征相比，“dog ”達到閾值的速度和被選擇的可能性都將提高。即便目標詞是“whale”“dog”也可能會替代“whale”，出現語義替代錯誤，這是學習的結果，與語義相關詞之間的間隔時間和非相關詞的間隔插入無關。 當然也有可能不出現語義替代錯誤， 但是詞匯助推機制也可能對“whale”助推失效，無法超過平均閾值，從而出現疏漏錯誤。

1.2 累加語義干擾效應實驗研究的啟動持續(xù)性特點

目前，語義效應的研究實驗方法有很多，但根據不同的實驗要求和任務會產生不同的語義效應 （語義促進或抑制效應）。例如，詞匯判斷實驗中，與非語義相關詞相比， 先呈現的語義相關詞促進目標詞的反應時和判斷準確率；圖片—詞匯干擾實驗中，語義相關干擾詞與目標刺激同時呈現或在目標刺激呈現之前出現會抑制圖片命名反應時。 雖然這些實驗要求、任務，以及結果顯示不同，但它們的共同特點是干擾詞與目標詞之間呈現的時間間隔比較短， 僅限于幾百毫秒之間， 因此它們所呈現的語義效應都是瞬間效應。

與上述語義效應不同， 連續(xù)命名實驗范式和區(qū)組循環(huán)范式下的累加語義干擾效應具有持續(xù)性特點。 根據連續(xù)命名和區(qū)組循環(huán)范式，我們不難發(fā)現，兩種實驗范式都是以語義范疇為單位區(qū)組劃分系列圖片的命名任務。 例如，根據實驗要求，每個區(qū)組包括5～10 幅同質圖片。 盡管這些圖片之間會有一定數量的非語義相關圖片插入， 但是它們不會影響同質圖片命名， 詞匯提取時同質圖片之間仍具有語義效應，而且該效應可以持續(xù)一分鐘之久。這種實驗條件不僅表現出詞匯提取過程的動態(tài)性， 而且為研究者提供了發(fā)現持續(xù)性語義干擾效應的可能。

Howard 等人認為持續(xù)性語義干擾效應的認知機制是由于語義概念與詞匯單元之間的映射被反復地加強，受啟動效應的影響，語義相關詞的激活水平不斷增高，從而導致它們與目標詞間的競爭加強，即是長時抑制效應。

另外， 循環(huán)重復圖片命名可以延長啟動持續(xù)時間。區(qū)組循環(huán)命名實驗范式是重復循環(huán)命名圖片，根據Oppenheim 等人的正啟動效應的觀點： 重復提取相同詞匯，累加學習經驗，增加語義詞匯連接權重，加速提取速度。 這種重復啟動效應的持續(xù)時間大概10min 左右。

然而，值得注意的是，累加語義干擾現象的持續(xù)性啟動作用不是永無止境的。 Damian 和Als[3]認為如果放任累加語義干擾效應持續(xù)性啟動作業(yè)， 那么最終，不管是相同語義范疇的成員詞還是非語義相關詞的提取都會受到阻礙。 因此這種累加語義干擾效應的實驗設置應該是在時間間隔范圍內的區(qū)組之間，或者是一個實驗區(qū)組內的語義范疇成員詞之間。

1.3 累加語義干擾效應在言語產出中詞匯通達階段

心理語言學者們對于言語產出過程中的語義干擾效應出現的詞匯通達階段的觀點不同。 有的研究者認為語義干擾效應發(fā)生在語義概念激活階段，有的認為發(fā)生在前言語信息加工水平階段等。 根據Howard 和Oppenheim 等人， 累加語義干擾效應 應該發(fā)生在后語義層階段， 也就是語義層向語音層映射階段。 根據Howard 和Oppenheim 等人，同質圖片命名造成語義相關圖片間相互啟動造成了語義表征與詞匯表征聯結反復加強， 從而造成了語義相關詞之間持續(xù)競爭激活。

Vitkovitch 和Humphrey[4]的研究也表明累加語義干擾效應發(fā)生在詞匯通達后語義加工階段。 他們在進行圖片命名實驗研究中發(fā)現低頻圖片命名比高頻圖片命名更容易出現錯誤， 而且多數命名錯誤發(fā)生在語義相關啟動圖片與目標圖片之間語義不相關圖片插入時， 被試錯誤的用命名過的語義相關啟動圖片的名稱來命名目標圖片。Vitkovitch 和Humphrey稱這種錯誤為相關啟動持續(xù)性錯誤， 認為相關啟動持續(xù)性錯誤是由于圖片的語義表征—詞匯表征持續(xù)映射激活造成的。 具體來說，啟動圖片命名后，該圖片的語義—詞匯表征映射仍保持激活狀態(tài)。 當語義相關目標圖片命名時， 啟動圖片的映射過程被目標圖片回向激活從而造成了啟動圖片名稱替代目標圖片名稱被錯誤的命名。

1.4 累加語義干擾模型中的詞匯選擇機制

言語產出中詞匯選擇機制是心理語言學研究一個重要問題。Howard 等人和Oppenheim 等人的累加語義干擾模型關于詞匯選擇機制的解釋存在分歧。如上文所述，根據Howard 等人，受自動化激活擴散影響， 非目標詞的激活降低了目標詞提取速度與準確性，因此詞匯選擇是競爭選擇。為了實現目標詞選擇，Howard 等人采用側抑制機制來調解語義相關詞的競爭。 但是詞匯選擇的關鍵是激活的語義相關詞越多，目標詞越不容易被選擇。

與之不同，Oppenheim 等人認為詞匯選擇是非競爭選擇。 因為語義干擾效應中的競爭不應該局限在詞匯選擇的過程中，而應該是更寬泛的意義上，就是學習。學習過程包括弱化語義特征、激活詞匯連接權重，和強化與目標詞的連接。語義干擾效應是由連接權重的弱化引起的，而重復啟動會加強連接權重。因此， 從這一點可以看出，Howard 等人模型的詞匯選擇機制闡釋并不全面， 因為他們在強調強化語義特征與詞匯節(jié)點的連接權重的同時忽略了連接權重的弱化過程。另外，因為非目標詞的激活受語義節(jié)點之間臨近度的制約， 因此只有相關語義范疇的詞匯節(jié)點激活， 語義不相關或者語義相關但距離較遠的詞匯不會產生啟動效應。 Mahon 等人[5]通過兩組圖片—干擾詞命名實驗發(fā)現， 當干擾詞與目標詞語義范疇相同，并且語義臨近性較近時，目標詞的提取速度相對語義臨近性相對遠時的提取速度快。因此，他們認為，語義相關性是影響目標詞提取的主要因素，詞匯選擇不存在競爭性。 累加語義干擾現象不應該歸咎于詞匯選擇的競爭性。

2 結語

該文主要介紹了Howard 和Oppenheim 等人的累加干擾模型。 這兩種模型關于累加語義干擾效應的實驗研究特點和在言語產出過程中的階段問題上基本一致，但是關于詞匯選擇機制問題存在分歧。出現不同觀點的主要原因在于這兩個累加語義干擾模型以不同的語言產出現象為主要分析內容：Howard等人分析的是命名反應時，Oppenheim 等人主要分析言語產生的錯誤。另外，累加語言干擾模型闡明了詞匯通達的動態(tài)性發(fā)展過程， 詞匯選擇后語義層節(jié)點與詞匯層節(jié)點之間聯結權重變化是產生累加語義干擾效應的關鍵。 它不僅對單語者的言語產出理論研究具有重要的意義， 而且對雙語者的詞匯通達理論研究更具有啟示作用。 但是目前關于雙語者的累加語義干擾效應研究比較少。 Runnqvist 等人[6]曾基于累加語義干擾范式研究雙語詞匯通達問題， 研究結果顯示言語內和跨語言都有累加語義干擾效應，他們認為傳統(tǒng)的雙語加工模型理論無法解釋這種現象， 言語產生時雙語者的累加干擾效應說明了雙語與單語相似，詞匯加工過程都具有動態(tài)性。