文章処理

文の処理は、読者や聞き手が言語の発話を単独で、または会話やテキストの文脈の中で処理するときに行われます。人間の言語理解プロセスに関する多くの研究は、文脈のない単一の発話 (文) の読み取りに焦点を当てています。広範な研究により、言語理解は、特定の発話に先行する文脈やその他多くの要因によって影響を受けることがわかっています。

文の理解は、話し言葉や書き言葉における曖昧さ^{[1] 、例えば}語彙、構造、意味の曖昧さに対処する必要がある。曖昧さはどこにでもあるが、人々は通常それをあまりに簡単に解決するため、それに気付くことさえない。例えば、「時は矢のように飛ぶ」という文には、 （少なくとも）「時間は矢のように素早く動く」、「タイムフライと呼ばれる特別な種類のハエは矢が好き」、「ハエの速さを矢の速さを測るように測りなさい」という解釈がある。通常、読者は最初の解釈だけに気づく。しかし、教養のある読者は、自発的に時間の矢について考えながらも、その解釈は元の句から外れており、側頭葉がスイッチの役割を果たすため、抑制する。

曖昧さの例は、ローカルな曖昧さまたはグローバルな曖昧さとして分類できます。文が 2 つの異なる解釈を持つ場合、その文はグローバルに曖昧です。例としては、「誰かがバルコニーにいた女優の使用人を撃った(バルコニーにいたのは使用人か女優か?)」や「警官は猛スピードで犯人を追いかけた(警官と犯人のどちらが猛スピードで車を運転していたか?)」などがあります。理解者はどちらの場合も好みの解釈をするかもしれませんが、構文的にも意味的にも、どちらの解釈も排除できません。

局所的な曖昧さは、発話が聞かれたり書かれたりしている間だけ持続し、発話の途中で解決されるため、完全な発話には 1 つの解釈しかありません。例としては、The prisoner wrote the book was enlighteningのような文が挙げられますが、 The prisoner wrote the bookに遭遇したが、was enlightening がまだ処理されていない場合は曖昧になります。その後、文は、批評家が本の著者であると述べて終わるか、批評家が本について何かを書いたことを明確にして終わる可能性があります。この曖昧さはwas enlighteningで終わり、2 番目の選択肢が正しいと判断されます。

読者が局所的な曖昧さを処理する際、どの解釈が正しいかを判断するのに役立つ可能性のある単語を聞いたり読んだりするのを待たずに、すぐに可能性のある解釈の 1 つに落ち着きます (この動作は増分処理と呼ばれます)。読者が文の実際の展開に驚いた場合、処理は遅くなり、たとえば読む時間でそれが明らかになります。そのため、局所的に曖昧な文は、さまざまな要因が人間の文の処理に与える影響を調査するためのテストケースとして使用されてきました。ある要因が読者の困難の回避に役立つ場合、その要因が文の処理に要因として作用していることは明らかです。

実験的研究により、文章理解の構造とメカニズムに関する多数の仮説が生ま​​れました。モジュール性対対話型処理、分析のシリアル対パラレル計算などの問題は、この分野における理論的な分裂となっています。

文処理のモジュール ビューでは、文処理に関係する各要素が独自のモジュールで計算され、他のモジュールとの通信手段が限られていると想定しています。たとえば、構文解析の作成は、別々に処理される意味解析やコンテキスト依存情報からの入力なしで行われます。モジュール アカウントの一般的な想定は、フィードフォワードアーキテクチャです。フィードフォワード アーキテクチャでは、1 つの処理ステップの出力が、最初のモジュールの出力を修正できるフィードバック メカニズムなしで次のステップに渡されます。構文処理は通常、意味処理とその他の情報の組み込みにフィードされる最も基本的な分析ステップと見なされます。別のメンタル モジュールが文を解析し、最初に語彙アクセスが行われます。次に、一度に 1 つの構文仮説が考慮されます。意味または意味による初期の影響はありません。文処理は、側頭前頭ネットワークによってサポートされています。ネットワーク内では、側頭領域が識別の側面をサポートし、前頭領域が構文と意味の関係の構築をサポートします。このネットワーク内の脳の活性化の時間的分析は、統語構造の構築が意味的プロセスに先行し、これらが後の段階でのみ相互作用することを明らかにするため、統語優先モデルを支持している。^{[2] [3]}

対話型の説明では、利用可能なすべての情報が同時に処理され、最終的な分析の計算に即座に影響を与えることができると想定しています。文処理の対話型モデルでは、構文解析用の個別のモジュールはありません。語彙アクセス、統語構造の割り当て、および意味の割り当ては、同時に並行して行われます。一度に複数の統語仮説を検討できます。対話型モデルは、文処理の構造レベルと語彙レベルおよび音声レベル間のオンライン相互作用を示しています。通常の談話のコンテキストで聞かれる各単語は、すべての記述レベルで処理システムに即座に入力され、文の処理のその時点で各レベルで利用可能な情報に照らして、これらすべてのレベルで同時に分析されます。^[4] 言語処理の対話型モデルでは、情報はボトムアップとトップダウンの両方で流れると想定されているため、各レベルで形成された表現は、より高いレベルだけでなくより低いレベルからも影響を受ける可能性があります。対話型活性化フレームワークと呼ばれるフレームワークには、さまざまなソースからの影響が非線形に結合されるという仮定など、この重要な仮定が組み込まれています。非線形性とは、ある状況では決定的な情報であっても、他の状況ではほとんどまたはまったく効果がない可能性があることを意味します。対話型活性化フレームワークでは、処理を導く知識は、同じレベルおよび隣接するレベルのユニット間の接続に格納されます。接続する処理ユニットは、さまざまなソースから入力を受け取る可能性があるため、処理を導く知識は完全にローカルでありながら、1 つのレベルでの処理の結果が上位および下位の両方のレベルの処理に影響を与えることができます。フレームワークの基本的な前提は、処理の相互作用は常に相互的であるということです。この双方向の特性により、システムは対話型になります。レベル間の双方向の興奮性相互作用により、隣接するレベル間で相互に同時に制約することができ、レベル内の双方向の抑制性相互作用により、入力の一部に対する相互に互換性のない解釈の間で競合することができます。レベル間の興奮性相互作用は、相互に互換性のある処理ユニット間の双方向の興奮性接続としてモデルに取り込まれます。統語的曖昧性は、実際には語彙レベルに基づいています。さらに、より感度の高い視線追跡装置を用いた最近の研究では、早期文脈効果が示されています。頻度と文脈情報は、単純な解釈に有利に解決された場合でも、代替案の活性化を調整します。構造の単純さは頻度と共存しており、これはガーデンパス理論に反しています^[5]

シリアルな説明では、人間は最初は可能な解釈のうち 1 つだけを構築し、最初の解釈が間違っていることが判明した場合にのみ別の解釈を試みると想定されます。パラレルな説明では、複数の解釈が同時に構築されると想定されます。理解者が通常、聞いた内容の可能な分析を 1 つしか認識していない理由を説明するために、モデルでは、すべての分析が順位付けされ、最も順位の高い分析が考慮されると想定できます。

人間の文章処理には、アーキテクチャの選択のさまざまな組み合わせを利用する影響力のあるモデルが多数存在します。

ガーデン パス モデル (Frazier 1987) は、シリアル モジュラー構文解析モデルです。単一の構文解析が構文モジュールによって構築されることを提唱しています。文脈的および意味的要因は後の段階での処理に影響し、構文解析の再分析を引き起こす可能性があります。再分析はコストがかかり、読み取り速度が著しく低下します。構文解析器が曖昧さに遭遇すると、後期閉鎖と最小限の付加という 2 つの原則に従います。このモデルは、句構造違反への反応としてしばしば誘発される事象関連電位である早期左前部陰性電位に関する研究によって裏付けられています。

後期閉包により、現在の節に新しい単語または句が付加されます。たとえば、「ジョンは昨日出発するだろうと言った」は、ジョンが言った（彼は昨日出発するだろう）と解析され、 「ジョンは昨日出発するだろう」 （つまり、彼は昨日話した）とは解析されません。

最小限の付加は、簡素化の戦略です。パーサーは、可能な限り単純な構文構造 (つまり、句ノードが最も少ない構造) を構築します。

制約に基づく言語理解理論^[6]は、言語信号に含まれる膨大な量の確率情報を人々がどのように活用するかを強調しています。統計学習^[7]を通じて、言語環境におけるイベントの頻度と分布を拾い上げることができ、それが言語理解に情報を与えます。そのため、言語使用者は、これらの確率的制約を迅速に統合することで、曖昧な文を理解する際に、他の解釈よりも特定の解釈に到達すると言われています。

フェルナンダ・フェレイラらが開発した言語理解に対する十分なアプローチは、聞き手が言語入力を常に完全に詳細に処理するわけではないと仮定している。むしろ、システムは何らかの困難に直面したときに浅く表面的な表現を展開する傾向がある。この理論は、ガーデンパスモデルと制約ベースモデルの両方をある程度組み合わせたアプローチを採用している。この理論は、2つの主な問題に焦点を当てている。1つ目は、複雑または難しい素材から形成される表現は、浅く不完全であることが多いということである。2つ目は、理解システムが困難に遭遇した場合には、限られた情報源がしばしば参照されるということである。この理論は、ガーデンパスの誤解などを含む心理言語学のさまざまな実験を使用してテストすることができる。^{[8] [9]}

行動研究では、被験者はしばしば言語刺激を提示され、行動をとるよう求められます。例えば、単語についての判断（語彙決定）、刺激の再現、または視覚的に提示された単語を声に出して言うよう求められる場合があります。速度（多くの場合、反応時間：刺激に反応するのにかかる時間）と正確さ（正答の割合）は、行動課題のパフォーマンスの尺度として一般的に使用されています。研究者は、課題に必要な基礎プロセスの性質が違いを生み出すと推測しており、これらの課題での遅い速度と低い正確さは、難易度が高いことの尺度とされています。あらゆる行動課題の重要な要素は、それが「正常な」言語理解に比較的忠実であることです。つまり、課題が実際に言語に遭遇する方法とほとんど共通点がない場合は、課題の結果を一般化する能力は制限されます。

一般的な行動パラダイムにはプライミング効果があり、参加者は最初にプライム語、次にターゲット語を提示されます。ターゲット語に対する反応時間は、プライム語とターゲット語の関係によって影響を受けます。たとえば、Fischler (1977) は語彙決定タスクを使用して単語エンコーディングを調査しました。彼女は参加者に、2 つの文字列が英語の単語であるかどうかを決定するように求めました。文字列は、実際の英語の単語である場合があり、「はい」の応答が必要な場合もあれば、「いいえ」の応答が必要な非単語である場合もありました。許可された単語のサブセットは意味的に関連していますが (例: cat-dog)、他の単語は関連していません (例: bread-stem)。Fischler は、関連する単語のペアは、関連のない単語のペアと比較して反応が速いことを発見しました。これは、意味的な関連性が単語エンコーディングを促進する可能性があることを示唆しています。^[10]

視線追跡はオンライン言語処理の研究に使用されてきました。この方法は、読書に関する知識の普及に影響を与えてきました。^[11]さらに、Tanenhaus ら (1995) ^{[12] は}、視覚世界パラダイムを確立しました。これは、目の動きを利用してオンライン音声言語処理を研究するものです。この研究分野は、目の動きが現在の注意の焦点と密接に関連しているというリンク仮説を活用しています。

非侵襲的技術の台頭により、言語理解の脳基盤を調査する機会が無数に生まれました。一般的な例としては、陽電子放出断層撮影(PET)、機能的磁気共鳴画像(fMRI)、脳波( EEG) および脳磁図(MEG)における事象関連電位(ERP )、経頭蓋磁気刺激(TMS) などがあります。これらの技術は、空間的および時間的解像度が異なり (fMRI の解像度はピクセルあたり数千ニューロン、ERP の精度はミリ秒)、言語理解における特定の問題を研究する上で、それぞれの方法論には一連の利点と欠点があります。

計算モデル化は、言語理解を探求するもう 1 つの手段です。ニューラル ネットワークでインスタンス化されるようなモデルは、理論家が仮説を明示的に示す必要があり、また、複雑なため談話分析が信頼できない理論モデルに対して正確な予測を生成するために使用できるため、特に有用です。言語研究における計算モデルの典型的な例は、McClellandとElman の 音声知覚に関するTRACEモデルです。 ^[13]文処理のモデルは、Hale (2011) の「合理的な」一般化左コーナー パーサーに見ることができます。^[14]このモデルは、ガーデン パス効果とローカル コヒーレンス現象を導き出します。計算モデル化は、文処理を言語の他の機能に関連付けるのにも役立ちます。たとえば、文処理における ERP 効果の 1 つのモデル (N400 や P600 など) は、これらの現象は言語獲得と言語適応をサポートする学習プロセスから生じると主張しています。^[15]

• 言語処理
• 神経言語学
• 解析
• 言語理解における予測
• 心理言語学
• 読む
• 読解
• 音声知覚

• Ferreira, F., Bailey, KG, & Ferraro, V. (2002).言語理解における十分な表現[1] Current directions in psychology , 11(1), 11–15.
• Fernanda Ferreira、Paul E. Engelhardt、Manon W. Jones (エディンバラ大学心理学部) (2009) 「十分な言語処理: 満足度アプローチ」、認知科学協会第 31 回年次会議の議事録。オースティン: 認知科学協会。
• Frazier, Lyn (1987)、「文の処理: チュートリアルレビュー」、Coltheart, M. (編)、注意とパフォーマンス XII: 読書の心理学、Lawrence Erlbaum Associates

• キャロル、デイビッド『言語の心理学』（ワズワース出版、2003年）
• Ferreira, F., & Patson, ND (2007).言語理解に対する「十分な」アプローチLanguage and Linguistics Compass , 1(1‐2), 71–83.
• タウンゼント、デイビッド・J; トーマス・G・ビーバー (2001)。文の理解：習慣とルールの統合。MITプレス。p. 382。ISBN 978-0-262-70080-1早期左前陰性。
• Lewis, Richard (1999)、「言語処理のアーキテクチャの指定: 構文解析と解釈におけるプロセス、制御、メモリ」、Crocker, M. (ed.)、Architectures and Mechanisms for Language Processing (PDF)、Cambridge University Press、doi :10.1017/CBO9780511527210.004、S2CID 16789862、2019-08-24に オリジナル(PDF)からアーカイブ
• 人間の文章処理: 言語学、心理学、またはコンピュータサイエンスの学生向けに開発された、人間の文章処理の計算心理言語学的側面に関する入門ウェブサイト。