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阅读的关键神经机制，尤其是在句子和文本语境中的阅读机制，仍然难以明确。一种具有广泛影响力的理论认为，大脑会在多个语言表征层面上快速生成关于即将出现词语的层级化概率预测。当遇到一个词语时，读者会将感觉输入与语言预测相整合，并依赖由此产生的预测误差信号来实现高效理解。在本研究中，我们通过一项自然阅读任务对这一层级预测理论进行了检验，同时记录了脑电图（EEG）和眼动数据。我们发现了可归因于词语语境、词汇和正字法层面预测的不同预测误差信号。这些预测误差信号呈现出时间顺序。我们的结果还表明，基于语境的预测会迅速约束正字法层面的预测。因此，我们为一种对高效自然阅读至关重要的层级预测过程提供了证据。
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摘要 阅读所依赖的关键神经机制，尤其是在句子和文本语境中的阅读机制，仍然未被充分揭示。一种具有影响力的理论认为，大脑会在多层次语言表征上快速生成关于后续词语的层级化概率预测。当遇到一个词语时，读者会将感觉输入与语言预测进行整合，并依赖由此产生的预测误差信号来实现高效理解。在本研究中，我们通过一项自然阅读任务检验了这一层级预测解释，同时记录了 EEG 和眼动数据。我们发现了可归因于词语语境、词汇和正字法层级预测的不同预测误差信号。这些预测误差信号呈现出时间顺序。我们的结果还表明，基于语境的预测会快速约束正字法层级的预测。因此，我们为以高效自然阅读为核心的层级预测加工过程提供了证据。
利益冲突声明 已声明的资助信息 香港中文大学 486274300
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发布于 2026 年 6 月 28 日。 下载 PDF 补充材料 电子邮件
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Lucas Chan，Olaf Dimigen，Benjamin Gagl，Urs Maurer
bioRxiv 2026.06.24.734402； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.24.734402
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自然阅读中的层级预测加工 Lucas Chan，Olaf Dimigen，Benjamin Gagl，Urs Maurer
bioRxiv 2026.06.24.734402； doi： https://doi.org/10.64898/2026.06.24.734402
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