词类的脑编码具有分布式特征,且依赖于语境

由 root 提交于 周五, 10/16/2026 - 21:30
摘要

名词、动词和形容词等词类是语言的基本单位,但其神经编码机制仍不明确。在本研究中,我们考察词类在语言加工过程中究竟是作为不变的、独立于语境的词汇类别进行加工,还是依赖于句子语境。我们分析了来自 MOUS 数据集的源定位脑磁图(MEG)数据,该数据采集于 200 名荷兰语母语者,他们阅读或听取句子及其打乱后的对应形式(词语列表)。我们采用时间分辨编码模型,根据主要词类(名词、动词、形容词)以及词频、惊异度、熵、词长和序数位置等其他语言学变量,预测神经反应。跨不同模态的结果显示,词类与语境(句子与词语列表)之间存在显著交互作用,其表现为广泛皮层网络中神经反应的动态调节。该网络包括双侧围Sylvian区、额叶和中线区域,这些区域此前已被认为参与词汇语义、结构和语用加工。该交互作用在加工早期出现,并在随后阶段再次出现;阅读和听觉加工呈现出不同的时间进程。在条件内效应方面,结果显示,词类在单词层面会影响神经反应,但这种影响依赖于语境:在两种模态的句子中以及阅读词语列表时,这种影响均较为稳健,而在听觉词语列表中则不存在。这些结果表明,在实时语言加工过程中,词类编码受到词语层面属性与句子语境之间交互作用的塑造。

亚历克西斯·埃尔韦-阿德尔曼(Alexis Hervais-Adelman)的 ORCID 记录

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名词、动词和形容词等词类是语言的基本单位,但其神经编码机制仍不明确。本研究探讨在语言加工过程中,词类究竟是作为不受语境影响的恒定词汇类别来处理,还是依赖于句子语境。我们分析了 MOUS 数据集中 200 名荷兰语母语者阅读或听取句子及其打乱版本(词语列表)时的源定位脑磁图(MEG)数据。我们采用时序分辨编码模型,根据主要词类(名词、动词、形容词)及其他语言变量(包括词频、惊异度、熵、词长和序位)预测神经反应。在不同模态中,我们均观察到词类与语境(句子与词语列表)之间存在显著交互作用,表现为广泛皮层网络中的神经反应动态调节。该网络包括双侧围 Sylvian 区、额叶及中线区域,这些区域此前已被认为参与词汇语义、结构和语用加工。该交互作用早期即出现,并在加工后期再次显现;阅读与听取条件下的时间进程各不相同。条件内效应表明,词类会影响单个词语层面的神经反应,但这种影响取决于语境:在不同模态的句子中以及阅读词语列表时,该效应均较为显著;而在听取词语列表时则未见此效应。这些结果表明,在实时语言加工过程中,词类编码受到词语层面属性与句子语境交互作用的影响。

利益冲突声明

作者声明未……

利益冲突。

脚注

https://doi.org/10.34973/37n0-yc51

https://doi.org/10.34973/tf8r-rq72

https://github.com/bekemeier/Paper_PoS

已声明的资助者信息

瑞士国家科学基金会

,CRSII5_209413

版权

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该预印本依据

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发布于 2026 年 7 月 23 日。

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词类的脑编码具有分布性并依赖于语境

Natalia

Bekemeier

Marianne

Hundt

Zirui

Huang

Martina

Djordjijevic

Alexis

Hervais-Adelman

bioRxiv

2026.07.22.739973;

doi:

https://doi.org/10.64898/2026.07.22.739973

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Natalia

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Hundt

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Martina

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2026.07.22.739973;

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https://doi.org/10.64898/2026.07.22.739973

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