言語生成

言語生成の逐次モデルでは、プロセスをいくつかの段階に分けます。^{[ 1 ]}例えば、発音を決定する段階と語彙内容を決定する段階があるかもしれません。逐次モデルではこれらの段階の重複は許されないため、一度に1つずつしか完了できません。

複数の研究者がコネクショニストモデルを提唱しており、その代表的な例がデルである。^{[ 11 ]}デルのコネクショニストモデルによれば、処理と理解には意味論的、統語論的、形態論的、音韻論的の4つの層がある。これらは並列かつ直列に働き、各レベルで活性化される。干渉や誤活性化は、これらのどの段階でも起こり得る。生成は概念から始まり、そこから下へと続く。例えば、猫の概念から始めるかもしれない。猫とは、四つ足で毛皮に覆われた、ひげのある家畜化された哺乳類などである。この概念セットは、対応する単語{cat}を見つけようとする。選択された単語は、形態論的および音韻論的データ/k / at/を選択する。このモデルの特徴は、このプロセス中に、物理的に類似しているため、他の要素もプライミングされる（例えば{rat}が多少プライミングされる）ため、概念的干渉を引き起こす可能性があることである。多くの単語は音韻的に類似しているため、音素レベルでもエラーが発生する可能性がある（例えばmat）。類似した子音の置換は、d、p、bなどの破裂音の間で起こりやすい。プライミングレベルが低い単語は選択される可能性が低いが、ターゲット語と干渉語の活性化レベルが同じである早期選択の場合には干渉が起こると考えられている。^{[ 11 ]}

このモデルでは、文は異なるレベルの表現を生成する一連のプロセスによって作られるとされています。^{[ 12 ]}例えば、機能レベルの表現は、話し手が表現しようとしている内容である動詞前の表現に基づいて作成されます。このレベルは、語彙項目の意味と、文法がそれらの間の関係を形成する方法を符号化する役割を担っています。次に、位置レベルの表現が構築され、これは単語の音韻形式と、文構造内での単語の出現順序を符号化する機能を持ちます。このモデルによれば、語彙アクセスは、連続的に順序付けられた2つの独立した段階を含むプロセスです。^{[ 10 ]}

流暢さは、滑らかなイントネーションの輪郭で図示される韻律と、発話速度の制御、強勢音節と非強勢音節の相対的なタイミング、振幅の変化、基本周波数の変化など、他の多くの要素によって部分的に定義できます。言い換えれば、流暢さとは、人が滑らかに簡単に話せるかどうかとして説明できます。^{[ 13 ]}この用語は、吃音やその他の非流暢性を伴う障害を説明する際に、言語聴覚療法で使用されます。^{[ 14 ]}

話者が1つ以上の言語に堪能であるかどうかに関わらず、言語を生成するプロセスは同じです。^{[ 15 ]}ただし、会話の中で2つの言語を話すバイリンガルは、両方の言語に同時にアクセスできる場合があります。^{[ 16 ]}多言語アクセスに関する最もよく議論されるモデルは、バイリンガルインタラクティブアクティベーションプラスモデル、改訂階層モデル、および言語モードモデルの3つです。

• DijkstraとVan Heuvenによって作成されたモデルを更新したBilingual Interactive Activation Plusは、ボトムアップ処理のみを使用してバイリンガル言語へのアクセスを促進します。このモデルは、バイリンガル話者の語彙は言語を組み合わせたものであり、アクセスは両方の言語で同時に発生することを示唆しています。^{[ 17 ]}
• クロールとスチュワートによって開発された改訂階層モデルは、バイリンガルの脳は意味を共通の場所に保存し、単語の形は言語ごとに分離されていることを示唆するモデルである。^{[ 18 ]}
• グロジャンが考案した言語モードモデルは、2つの仮定に基づいてバイリンガル言語の産出をモジュール方式でマッピングします。これらの仮定とは、会話では基本言語が活性化され、話者のもう一方の言語は文脈に応じて相対的に活性化されるというものです。^{[ 16 ]}デ・ボットはこのモデルを、プロセスの複雑さに比べて単純すぎると評し、拡張の余地があると示唆しています。^{[ 19 ]}

複数の言語に堪能な話者は、自分の言語のうちの1つへのアクセスを抑制することがあるが、この抑制は、話者がその言語で一定の熟練度に達してからのみ可能となる。^{[ 19 ]}話者は、会話中の非言語的な手がかりに基づいて言語を抑制することを決めることができる。例えば、英語とフランス語の両方を話せる話者が、英語しか話せない人と会話する際にフランス語を抑制するなどである。特に熟練した多言語話者がコミュニケーションをとる際には、コードスイッチングを行うことができる。コードスイッチングは、以前は言語能力の低さの兆候と見なされていたが、話者のバイリンガル能力を示すことが示されている。^{[ 20 ]}

自然な発話では、発話エラーがよく見られることがわかっています。^{[ 3 ]}発話エラーの分析では、すべてがランダムではなく、体系的でいくつかのカテゴリに分類されることがわかりました。これらの発話エラーは、言語処理システムの一部と、そのシステムが正常に機能しない場合に何が起こるかを示すことができます。言語生成は、話者が1秒間に2語強を話すほど速く行われます。そのため、エラーは1,000語に1回しか発生しませんが、話者の1日を通して7分ごとに1回と比較的頻繁に発生します。^{[ 22 ]}心理言語学者が収集するこれらの発話エラーの例は次のとおりです。^{[ 3 ]}

• 先取り：この単語は、発話の中で後から発音する予定の単語の音を付け加える。

対象：パドルテニス

製造元：タドルテニス​

• 保存：その単語は、以前の発話で使われた単語の特徴を保持している。

ターゲット：赤いワゴン

生産：レッドラゴン

• 融合：語彙の中で複数の単語が検討されており、意図された2つの項目が1つの項目に「融合」する。

対象: 叫ぶ/怒鳴る

生産されたもの：シェル

• 追加：言語学的な資料が単語に追加されました。

目標：不可能

生成された：不可能

• 置換：意味が関連する単語全体が、別の単語に置き換わること。

目標：低速では重すぎる

生産：低速では軽すぎる

• マラプロピズム：シェリダンの『ライバルズ』に登場するミセス・マラプロップにちなんで名付けられた俗語で、言葉の誤った置き換えを指す。^{[ 23 ]}

過去に幻想を抱かない。

完璧なパイナップル。

私はその人物からの別の手紙を取り次いだ。

• スプーナリズム：発話中の2つの単語の文字を入れ替えること。

対象：言い間違い

生成された: スリングの先端

絵の名前を言う課題では、参加者に絵を見て特定の方法で名前を付けるように求めます。これらの課題における反応の時間経過を調べることで、心理言語学者は特定のフレーズに関わる計画についてより深く学ぶことができます。^{[ 24 ]}このようなタイプの課題は、異言語間の言語生成と計画プロセスを調査するのに役立ちます。

発話誘発課題では、参加者に特定の方法で質問や指示に答えるよう求めます。発話誘発課題の一般的なタイプの 1 つは、文完成課題です。^{[ 25 ]}これらの課題では、参加者に目標となる文の冒頭部分が与えられ、参加者はそれを完成させるよう求められます。これらの完成部分を分析することで、心理言語学は、そうでなければ引き出すのが難しいかもしれない誤りを調査することができます。

ワーキングメモリは言語産出に不可欠であり、主に言語、視覚、空間の3つの構成要素から成ります。^{[ 26 ]}各構成要素は情報の処理と統合においてそれぞれ異なる機能を果たします。言語ワーキングメモリは単語や文などの音韻情報の管理に中心的であり、構文の整理や語彙の検索に深く関わっています。^{[ 26 ]}視覚ワーキングメモリは視覚イメージの保持と操作をサポートし、文章の計画や空間レイアウトの想像などのタスクにおいて重要な役割を果たします。^{[ 27 ]}空間ワーキングメモリはアイデアの整理と順序付けに貢献し、一貫性と論理的な進行を保証します。^{[ 28 ]}これらの構成要素は多くの場合連携して働き、特殊な神経ネットワークを利用してさまざまな状況で効果的な言語産出を可能にします。^{[ 26 ]}

生成される言語の性質（抽象的か具体的か）は、言語的、視覚的、空間的ワーキングメモリの構成要素の関与に影響を与えます。比喩や理論的概念などの抽象的な言語は、非物理的で概念的な関係を統合する必要があるため、言語的ワーキングメモリに大きな負担をかけます。^{[ 29 ]}抽象的な概念は直接イメージできないため、視覚的ワーキングメモリへの依存度は低くなります。^{[ 27 ]}逆に、具体的な言語は、有形かつ感覚に基づいたアイデアを記述するため、言語的ワーキングメモリと視覚的ワーキングメモリの両方を活性化します。具体的なアイデアは、心的イメージを利用することで、言語システムと視覚システムを直接結びつけ、想起と理解を高めることがよくあります。^{[ 27 ]}例えば、馴染みのあるイメージしやすい名詞について書くと、視覚的ワーキングメモリがより集中的に関与しますが、抽象的な名詞はほぼ完全に言語的ワーキングメモリに依存します。^{[ 29 ]}さまざまな種類の言語生成は、ワーキングメモリの特定の構成要素を選択的に活用します。

タスクの複雑さはワーキングメモリの要求に直接影響します。単語を書くなどの単純なタスクは、言語計画と検索が最小限で済むため、負担は少なくなります。^{[ 30 ]}しかし、複雑な文や多層的な物語を作成すると、認知負荷が大きくなり、計画、構文統合、一貫性のために言語的および視覚的ワーキングメモリが使われます。^{[ 28 ]}研究によると、複雑な文を書くと、ワーキングメモリの要求が増加するため、保持と構造のバランスを取ることが難しくなり、流暢さと一貫性が損なわれる可能性があります。^{[ 28 ]}これらの研究結果は、書くことは階層的な認知プロセスであり、認知負荷は言語の複雑さとともに増加することを強調しています。

書き言葉の生成は、話し言葉の生成よりも認知的に負荷が高い。書き言葉の生成には、持続的な注意、計画、符号化、および運動実行が必要であり、これらすべてが言語ワーキングメモリに大きな負担をかける。^{[ 31 ]}音韻表象を維持しながら、より遅い書き言葉の生成を管理することは、話し言葉の一時的な性質と比較してワーキングメモリの負荷を増大させる。対照的に、話し言葉の生成は、即時のフィードバックと会話の文脈の恩恵を受け、認知負荷が軽減され、より自動的な言語処理が可能になる。^{[ 31 ]}生成プロセスの違いは、書き言葉と話し言葉が重複するが、異なる認知リソースを利用していることを示している。

情動、つまり感情状態は、言語産出において重要な役割を果たし、ワーキングメモリのリソースと相互作用してパフォーマンスを形成します。肯定的な感情は認知の柔軟性を高め、アイデアの生成や言語的創造性を促進します。^{[ 32 ]}逆に、不安などの否定的な感情はワーキングメモリの容量を低下させ、特に複雑なタスク中に流暢さを阻害します。^{[ 32 ]}研究によると、情動は流暢さや一貫性だけでなく、文章のトーンやアプローチにも影響を与え、言語産出における認知プロセスと情動プロセスの相互関連性を強調しています。^{[ 32 ]}