【转发重要论文】顶中区N200: 一个中文视觉词汇识别特有的脑电反应

话说原来一直在等《科学通报》网络版发布本论文，都准备好了花钱下载，没想到作者提供免费版了，太让人高兴了，在这里贴一下，很重要的一个研究成果！

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《科学通报》

语言是人类智力活动的中心, 词汇是语言的基本单位, 研究词汇识别的神经机制对理解思维和人脑信息加工意义重大. 研究发现, 中文读者看到中文词后约 200 毫秒, 以脑顶、中部为中心, 出现一个分布广泛的脑电波 N200, 反映对汉字形状的识别. 该 N200 在拼音文字中并不存在...

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中文版封面说明
语言是人类智力活动的中心, 词汇是语言的基本单位, 研究词汇识别的神经机制对理解
思维和人脑信息加工意义重大. 研究发现, 中文读者看到中文词后约200 毫秒, 以脑顶、中
部为中心, 出现一个分布广泛的脑电波N200, 反映对汉字形状的识别. 该N200 在拼音文字
中并不存在, 其发现首次揭示了两类文字不同的大脑加工机制, 表明中文是视觉文字, 拼音
文字是听觉文字. 封面所示为中文词在脑顶、中位置上诱发的脑电波. 横轴为时间 (单位100
毫秒, 词汇从零点开始呈现), 纵轴为波幅 (向上为负). 中文词的第一次呈现诱发清晰的
N200 (蓝线), 其重复呈现导致N200 波峰显著增强 (红线). 详见张学新等人文 (p332).
2012 年第 57 卷第 1 期：1 ~ 16
www.scichina.com csb.scichina.com
英文版见: Zhang J X, Fang Z, Du Y C, et al. The centro-parietal N200: An event-related potential component specific to Chinese visual word recognition.
Chin Sci Bull, 2012, 57, doi: 10.1007/s11434-011-4932-y
《中国科学》杂志社
论 文 SCIENCE CHINA PRESS
顶中区N200: 一个中文视觉词汇识别特有的脑电反应
张学新①*, 方卓②, 杜英春③, 孔令跃④, 张钦⑤, 邢强⑥
① 香港中文大学心理学系, 香港;
② 汕头大学医学院, 汕头 515041;
③ 中国科学院心理研究所行为科学重点实验室, 北京 100101;
④ 北京大学对外汉语教育学院, 北京 100871;
⑤ 首都师范大学心理学系, 北京 100048;
⑥ 广州大学心理学系, 广州 510006
* 联系人, E-mail: jxzhang@cuhk.edu.hk
2011-00-01 收稿, 2011-00-00 接受
国家自然科学基金(30670702)、香港中文大学Direct Grant (2020940)资助项目
摘要 除中文外, 世界上现今使用的几乎所有文字均为拼音字母文字(如英文), 其词汇识别涉及分
辨几十个字母或语音单位的一维线性组合. 中文词汇包含数量众多的方块汉字, 需要在部件、单字
和多字层次上抽取复杂的形状和空间信息. 两类文字视觉形态上的巨大差异, 是否对应不同的大
脑加工过程? 对于这个心理学和脑科学的重大问题, 过去30 多年的实验研究并没有得出明确的结
论. 采用脑电技术和视觉词汇判断任务, 让以汉语为母语的被试区分真词和假词, 结果显示, 中文
双字词在其呈现后约200 ms 诱发了一个负走向的、以脑顶部和中央区域为中心、分布广泛的脑电
反应, 称为顶中区N200. 此外, 词汇重复呈现时, 该N200 出现一个罕见的、大幅度的增强效应. 类
似的效应在英文等字母文字的识别中并不存在, 提示顶中区N200 是一个中文特有的脑电反应. 进
一步的实验表明, 该N200 不反映感知觉加工, 也不反映语音、语义加工, 而反映词形加工, 提示中
文词汇在其识别过程的早期就完成了对个体词形的视觉分析, 涉及相当广泛、高级的视觉加工脑
区. 作者最近提出的汉字拼义理论, 把汉字同拼音文字并置为成熟的人类文字仅有的2 个逻辑类
型, 指出相对于拼音文字, 汉字是更为彻底的视觉文字, 其脑机制应该更注重视觉加工. 拼义理论
与顶中区N200 的发现相互支持, 从理论和实验2 个方面揭示了中文的独特性, 强有力地论证了它
与拼音文字的本质区别.
关键词
N200
汉字
词汇识别
正字法
拼义理论
拼音文字
语言在人类高级智力活动中占据中心地位, 而
词汇又是语言的基础. 对词汇识别的认知和脑神经
机制的深入理解, 有可能为研究人脑信息加工的基
本原理带来突破. 阅读是现代社会高度强调和着力
培养的一项核心认知技能. 对书面词汇识别的认知
和脑神经机制的透彻认识, 必将对阅读教育产生深
远的影响. 与世界现今使用的数千种拼音字母文字
截然不同, 中文是唯一的自源性古典文字的直接后
裔, 至今仍保持其数千年前已高度成熟、非字母化的
方块字结构[1]. 中文的存在, 为语言研究提供了一个
珍贵的样本. 中文和拼音文字的对比研究, 有助于揭
示人类语言的普遍性本质.
中文的一些特点, 如作为其基本单位的汉字具
有二维图形结构, 是否导致独特的心理加工过程?
人们很早就开始关注这个问题, 并根据一些心理学
的实证研究提出, 较之拼音文字, 汉字加工更多地涉
及右脑[2,3]. 此后基于脑损伤病人的神经心理学研究
也引发了类似的观点[4]. 自20 世纪80 年代起, 中国
大陆、台湾、香港以及海外的学者对中文加工开展了
大量的心理学研究, 研究手段上从单纯的行为学方
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法逐渐扩展到最前沿的认知神经科学技术, 如事件
相关电位(脑电)和功能核磁共振[5~7]. 这些新技术能
更为直接地记录认知过程中的脑神经活动, 超越了
依赖行为指标间接推测大脑活动的局限性[8]. 语言学
界也开始注重使用神经科学技术去解决传统语言学
中的问题[9]. 然而30 多年的探索, 包括近年来的认知
神经科学研究, 并没有揭示出公认、可靠的中英文词
汇加工脑机制上的区别[10~14]. 个别研究中观察到的
跨语言的脑活动差异, 重复验证性不强, 是否反映中
文词汇加工的独特性也不明确.
假设中文词汇的确存在其特有的加工机制, 有
些原因可能妨碍了发现这样的机制. 过去半个多世
纪的心理语言学主要以英文为研究对象, 其中的视觉
词汇识别研究也集中在英文的单纯词上[15]. 中文词汇
识别研究跟随这个传统, 也主要以单字词为主[16~18].
然而, 中文词汇中更有代表意义的却不是单字词. 按
照新近的一个中文语料研究(www.chineseldc.org), 单
字词仅占总词汇的2.8%, 而双字词和三字词分别占
到63.9%和17.5%. 所以理论上多字词是中文词汇的
一个核心特色, 应该得到更多关注. 但事实上文献中
的多字词研究相对较少, 而且以行为方法研究为
主[19], 使用神经科学技术研究的不多. 此外, 语言加
工, 特别是词汇识别, 涉及很多非常迅速的处理过程,
通常数百毫秒即已完成. 当前认知神经科学中占主
导地位、最受关注的功能核磁共振技术, 其时间分辨
率以秒计算, 很难分辨复杂识别过程中的不同阶段.
脑电具有毫秒量级的分辨率, 能够显示词汇识别的
时间进程[20,21], 但由于其空间分辨率上的缺陷, 在中
文研究中没有得到足够重视, 相关工作比较零散, 缺
乏基本数据的积累.
最近几年来, 我们使用脑电技术系统性地研究
中文双字词的识别, 观察到了一个新的脑电成
分[22,23], 有可能是一个反映中文与拼音文字不同加
工机制的脑神经指标. 本文将报告6 个实验, 描述该
成分的基本特性并初步确定其对应的认知加工过程.
所有实验都采用语言研究中常用的视觉词汇判断任
务, 让以汉语为母语的被试区分双字真词和假词.
1 实验1: 中文双字词识别的早期脑电活动
1.1 研究方法
16 名(8 男/8 女)健康大学生自愿参加了本实验,
均为右利手, 年龄在21~28 岁之间(平均24.2 岁), 母
语均为汉语, 视力或矫正视力正常. 被试实验前均阅
读并签署由香港中文大学科学研究与伦理审查委员
会批准的知情同意书.
被试坐在电磁屏蔽隔音室内的沙发上, 面对计
算机屏幕, 视距约70 cm, 左、右手食指分别放在电
脑键盘的F 和J 键上. 要求双眼注视屏幕中央的注视
点, 在刺激呈现和做反应时, 尽量避免头部运动, 少
眨眼. 双字词汇共计192 个, 一半真词, 一半假词.
假词是把真词的首字、尾字重新组合而成, 如“技究”,
不构成真词, 也不跟任何真词同音, 其物理属性跟真
词完全匹配. 每个被试经练习后完成3 组正式测试,
各组间有短暂休息.
每组总计64 个刺激, 包括16 个高频词(平均词
频765, 平均笔画数13.9), 16 个低频词(平均词频21,
平均笔画数17.6)和32 个假词, 各种刺激类型随机混
合排列. 词频根据《现代汉语词频词典》[24]计算, 单
位为每百万次的出现次数. 每个词出现在屏幕中心,
视角约为4.3° × 2.3°, 持续时间为400 ms, 其前有一
个500 ms 的中央注视点. 被试应尽可能迅速而准确
地判断刺激是否为真实的中文词, 如果是, 按一个键,
如果不是, 按另一个键. 左右按键被试间平衡. 从词
汇刺激呈现算起的1900 ms 为有效反应窗口. 被试按
键后, 程序随机等待600 到800 ms, 开始呈现下个词
之前的注视点.
采用Neuroscan 公司64 导脑电设备, 利用Ag/
AgCl 电极帽记录脑电. 电极按照扩展的10-20 系统放
置, 带通滤波范围为0.1~70 Hz, 采样频率为500 Hz.
所有电极与头皮接触电阻小于5 千欧. 记录竖直眼电
的电极位于左眼下方和左眉骨上方. 记录水平眼动
电极位于两眼外侧. 以鼻尖为物理参考, 连续记录原
始脑电, 离线使用双侧乳突信号平均值做再参考. 取
样从词汇刺激出现前100 ms 开始, 持续到刺激出现后
900 ms. 分析采用Scan 4.3 软件(http://www.neuroscan.
com). 以100 至0 ms 的电压均值为准, 做基线校正.
离线滤波选用带通滤波(0.1~30 Hz). 眼动校正中, 最
小sweep 数设定为20, 眨眼时间长度为400, 阈限为
10%. 叠加平均中排除错误反应和振幅大于±100 v 的
反应. 所有实验因伪迹舍弃的数据小于总数据的10%.
1.2 结果和讨论
统计所有被试, 高频真词条件的平均反应时和
3
论 文
错误率显著快于、低于低频真词条件(548 vs. 621 ms,
1.4% vs. 6.3%, P < 0.01), 两者均显著快于假词条件
(718 ms, 11.1%, P < 0.01). 反应时的计算排除了错误
反应. 这些行为结果再现了经典的词汇效应和词频
效应, 确证了实验控制的可靠性. 图1 显示了代表性
电极上的平均脑电反应, 不同颜色的曲线分别对应
高频、低频和假词条件. 对峰值点在300 到400 ms
之间的负波, 选择了从前到后4 排、从左到右3 列12
个电极 (FC1, FCz, FC2; C1, Cz, C2; CP1, CPz, CP2;
P1, Pz, P2), 计算这些电极从300 到400 ms 间100 ms
时段内脑电的振幅平均值. 该振幅在假词条件下显
著高于真词, 在低频条件下显著高于高频条件, 有理
由把它确认为文献中广泛报导的跟语义加工密切相
关的N400[25]. 可以看到, 在大多数电极上都出现了
N1, P2 和N400 这3 个词汇识别研究中经常出现的脑
电成分[15,26,27]. 由于不是关注重点而且同文献结论基
本吻合, 所有实验中关于这3 个成分的结果均简要叙
述, 略去具体统计过程.
新的结果是出现在刺激呈现后约216 ms 的一个
负波, 简称N200. 这个波峰的幅度不太大, 但分布
较广泛, 在额区、中区和顶部脑区都有. 在其峰值点
216 ms 的左右各取20 ms 的窗口, 计算一个40 ms
时段内在前述12 个电极上的波幅平均值, 发现该波
幅对高频、低频和假词都没有区别(所有成对比较的P
值均大于0.5).
中文视觉双字词的ERP 研究工作非常少. 注意
到N200 反应后, 核查文献发现, 这些研究中也曾记
录到了类似的反应但未被关注, 可能因为其幅度较
小, 也可能因为研究者考察比如具体性和名动属性
对脑电反应的调制, 关注词汇的语义表征和相关的
更晚期的N400[26,28] 而不是其词典表征(lexical representation).
另一方面, 使用单字词的研究结果一般
看不到这个反应[27,29]. 理论上, 单字词或者并不诱发
N200, 或者与双字词相比, 诱发的N200 更为微弱.
这个问题需要将来采用有更大power 的实验设计进
一步研究.
2 实验2: 中文、朝鲜文双字词N200 时段
的脑电比较
2.1 研究设计
一种可能是, 实验1 观察到的N200 不反映语言
加工, 而源自双字词的某种物理属性. 比如, 它可能
反映了视觉系统对2 个刺激紧密顺序排列的一种特
殊反应. 为了考察这一基于刺激感知觉特性的解释,
本实验继续采用词汇判断任务, 呈现一系列双字词
图1 实验1 各实验条件下的平均脑电反应
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汇, 由中文词和朝鲜文词(彦文词)随机混合而成, 要
求被试对两者做出区分(图 2). 受中文影响, 彦文单
字也是由笔画和部件排列为一个方块构成.从基本单
元和总体构型上, 彦文词是与汉字感知觉特性非常
接近的文字材料. 然而, 对于不懂朝鲜语者, 彦文双
字词是没有任何语言意义的视觉符号. 本实验试图
考察这种跟中文词感知觉特性高度相似的刺激是否
会诱发N200.
2.2 研究方法
新的16 名(8 男/8 女)健康大学生自愿参加了本实
验, 均为右利手, 年龄在19~24 岁之间(平均22.2 岁),
没有学习和使用彦文经验. 其他情况, 包括实验程
序、刺激参数和脑电的记录、分析等与实验1 相同, 不
同之处如下所述. 使用的机器为Brain Products 公司
64 导的BrainAmp 脑电设备. 记录时的物理参考是缺
省设置的FCz 电极, 离线处理仍按双侧乳突信号的
平均值做再参考, 并插值计算出FCz 的信号.
每个被试完成2 组测试, 每组包含72 个词汇刺
激, 一半中文词, 一半彦文词, 顺序随机混合排列.
中文词平均词频为37.9. 匹配了中文词和彦文词的笔
画数(11.0 vs. 11.2, P > 0.5). 词汇刺激呈现在屏幕中央,
要求被试尽可能迅速而准确地判断刺激是否为中文
词汇, 如果是, 按一个键, 如果不是, 按另一个键.
2.3 结果和讨论
有一个被试的数据因技术故障无法使用. 对其
余15 个被试, 中文和彦文词的平均反应时和错误率
十分接近(504 vs. 514 ms, P > 0.2; 3.6% vs. 3.8%, P=
0.5). 图2 显示在一些代表性电极上中文和彦文条件
下的平均脑电反应. 类似实验1, 在大多数电极上都
出现了N1, P2 和N400 3 个成分. 前2 个成分反映非
语言特有的基本感知加工[30], 其波幅和潜伏期在 2 种
条件间高度接近, 特别是N1 在枕区高度一致, 提示
两类刺激的基本物理属性, 如视觉复杂度是匹配的.
彦文词对应的N400 幅度显著高于中文词, 符合N400
通常的特性, 即对无意义刺激显示更强的反应. 中文
词在218 ms 左右, 诱发了一个清晰、分布广泛的
N200, 重复了实验1 的基本结果. 与之对照, 彦文词
没有诱发类似的反应, 其对应的脑电波形在P2 和
N400 2 个峰值点之间基本上是单调平滑变化.
这些结果不支持对N200 的感知觉解释, 说明把
2 个视觉刺激空间上并置起来, 并不能诱发出N200.
N200 不能归结为中文双字词的某种特殊的、非语言
的物理属性, 因为跟中文词物理属性高度匹配的彦
文词并不诱发这个反应. 换言之, 中文词能够而彦文
图2 实验2 各实验条件下的平均脑电反应
5
论 文
词不能够诱发N200, 应该是因为前者对被试而言是
有意义的语言材料, 而后者不是. 所以, N200 应该反
映了某种语言加工过程.
3 实验3: 重复启动对N200 的影响
3.1 研究设计
以下4 个实验采用神经启动范式, 探究N200 具
体对应的语言加工过程. 该范式结合传统的启动方
法和认知神经科学技术, 观察一个刺激如何影响随
后呈现的另一个相关刺激的神经活动, 被普遍认为
是揭示物体和词汇识别脑机制的有力工具[31]. 本实
验使用的启动类型为重复启动, 即首先出现的刺激
跟随后出现的刺激完全一样. 这种情况通常可以获
得最明显的启动效应[32].
与实验2 相同, 呈现一系列双字词汇, 由中文词
和彦文词随机混合而成, 要求被试对两者做出区分.
不同的是, 在刺激序列里包含了4 种类型的启动-目标
刺激对. 2 个相邻刺激(第n 和n+1 个刺激)中, 第一个
为启动刺激, 第2 个为目标刺激. 根据启动词和目标
词的关系, 定义如下条件: (1) 真词对照条件, 两者
都是真词且相互无关; (2) 真词重复条件, 两者是同
一个真词; (3) 彦文对照条件, 两者都是彦文词且互
不相同; (4) 彦文重复条件, 两者为同一个彦文词.
根据实验2 结果, 预期中文词会诱发N200, 而彦文
词不会. 着重考察中文词或彦文词的重复启动是否
影响N200 或相应时段的脑电反应.
3.2 研究方法
新的20 名(9 男/11 女)健康大学生自愿参加了本
实验, 均为右利手, 年龄在21~26 岁之间(平均23.7
岁). 其他情况包括实验程序、刺激参数和脑电记录、
分析与实验2 相同, 不同之处如下所述.
正式实验使用90 个中文双字词(平均词频50.2)
和90 个彦文双字词, 匹配两组刺激笔画数(12.0 vs.
11.7). 对中文, 随机选用其中60 个词用于重复条件,
均分为3 组, 每组构建20 对重复词对, 3 组的重复间
隔分别为0, 1, 2 (同一个词的2 次呈现之间没有、有
1 个或2 个其他刺激). 对彦文, 采用同样的方式构建
3 组重复词对. 将这些重复词对和其余的30 个中文
词、 30 个彦文词随机混合排列, 构成一个长度为300
(60 × 2 + 30 + 60 × 2 + 30)的刺激序列. 均分该序列为4
组, 每组包含75 个刺激. 为增加数据量, 重复以上过
程, 构造另外2 个包含300 个刺激的序列, 均分为8
组. 每个被试完成如此构建的12 组测试, 组间有短
暂休息. 最初的设计关注重复间隔对重复效应的影
响, 但间隔为1 和2 的重复词对没有显现任何有意义
的效应, 所以以下仅讨论间隔为0 的即时重复 (immediate
repetition) 条件. 在4 种实验条件中, 行为和
脑电的结果均针对目标词. 中文词和彦文词的重复
条件各有60 个数据点. 由刺激构建过程可知, 相邻
刺激不重复的情况远远多于重复的情况, 所以中文
和彦文的对照条件各有约110 个数据点.
3.3 结果和讨论
行为结果显示了显著的重复启动效应, 中文重
复条件下对目标词的平均反应时和错误率都显著快
于、低于中文对照条件(482 vs. 506 ms, P < 0.001;
2.6% vs. 6.5%, P < 0.001). 彦文词没有显示任何启动
效应(513 vs. 518 ms, P > 0.1; 5.0% vs. 4.2%, P > 0.3).
图3 在一些代表性电极上显示了4 种条件下的平均脑
电反应. 类似实验2, 中文和彦文的对照条件, 在大
多数电极上都出现了N1, P2 和N400 3 个成分, 前两
个成分在各条件间没有明显区别, 提示刺激基本物
理属性是匹配的. 仿照实验1 的分析方法, 在300 到
400 ms 间100 ms 的时段内, 发现彦文词对应的N400
幅度显著高于中文词, 显示对无意义刺激反应更强.
对于中文词, 与对照条件相比, 重复启动条件导致
N400 幅度的显著降低, 这是词汇识别文献中早已确
立的重复启动效应[32], 表明一个词汇的第一次加工,
明显促进了它第2 次呈现时的语义加工. 彦文词
的N400 没有重复启动效应, 可以理解为它对中文被
试而言没有语义表征, 也就不存在2 次加工时的语义
促进.
在对照条件下, 中文目标词诱发出一个清晰的
N200 成分, 而彦文词没有, 这就重复了前2 个实验
的结果. 关键是, 相对于对照组, 重复启动条件下中
文词诱发出一个幅度显著增大(更负)的N200 (0.6 vs.
1.3 V, P < 0.005). 该重复效应以中央和顶部脑区为
中心, 分布范围较广. 与之对照, 彦文词在这个时段的
脑电反应, 重复条件和对照条件没有任何区别(1.7 vs.
1.9 V, P > 0.1). 以上分析的时段和电极选择都仿照
实验1.
许贵芳[33]给以中文为母语、英文为第2 语言的
2012 年1 月第 57 卷第 2 期
6
图3 实验3 各实验条件下的平均脑电反应
被试呈现一系列词, 要求他们对其做语义判断. 其刺
激类型里含有中文双字词重复呈现这个条件, 其结
果中也记录到了中文词的第一次呈现诱发了N200,
重复呈现时诱发了显著增强的N200, 是对本研究结
果可靠性的一个独立验证. 但许贵芳主要关注双语
加工对N400 的影响, 倾向于把这个早期反应解释为
非语言的抑制功能, 类比于Go/No-Go 任务中的抑制
性N2. 事实上, 许贵芳所观察到的N200 和本文所观
察到的N200, 潜伏期明显早于抑制性N2 (提早约
100 ms). 抑制性N2 不能合理解释N200 的另一个原
因是, 许贵芳和我们使用的词汇判断任务是个常用
的语言任务, 并不包含抑制过程.
4 实验4: N200 重复增强与语音启动的关系
4.1 研究设计
实验3 发现中文双字词重复呈现时, 除了出现
N400 波幅显著降低这一已知现象, 还出现了N200 显
著增强这一新现象. 词汇作为语言材料, 其加工涉及
词形、语音、语义3 个维度. N200 的重复启动效应可
能源自3 类加工中的某一类或几类. 本实验改变启动
词和目标词之间的关系, 使两者词形和语义不同, 但
具有共同的语音特性(即为同音词), 来考察语音加工
是否对N200 的重复增强效应有贡献.
与实验3 一样, 采用词汇判断任务, 但真词之外,
不再使用彦文词, 而是如实验1 使用由2 个真实汉字
组合构成的假词. 根据相邻2 个刺激的关系, 刺激序
列中包含了4 类的启动-目标词对: (1) 真词对照条件,
两者都是真词且相互无关; (2) 真词重复条件, 两者
是同一个真词; (3) 真词语音启动条件, 2 个相邻真词
是同音词(声调也相同), 但词形不同, 语义无关; (4)
假词条件, 启动为真词, 而目标词是不相关的假词.
前两个条件在实验3 中出现过, 后2 个条件是新增的.
4.2 研究方法
新的20 名(11 男/9 女)大学生自愿参加了本实验,
均为右利手, 年龄在21~25 岁之间(平均23.0 岁). 其
他情况, 包括实验程序、刺激参数和脑电的记录、分
析均与实验3 相同, 不同之处如下所述.
正式实验包括60 对双字真词同音词 (平均词频
分别为6.2, 6.1;平均笔画数分别为16.7, 16.6), 60 个用
于重复条件的真词(词频: 6.2; 笔画数: 16.6), 400 个
用于控制条件的真词(词频: 5.9; 笔画数: 16.7)和120
个双字假词(笔画: 16.8). 匹配了各组间的笔画数和
真词各组间的词频. 每个被试完成10 组测试, 每组
共计76 个刺激, 由6 对同音词对、6 对重复词对和
7
论 文
40 个控制真词、12 个假词随机混合排列而成. 在4
种实验条件中, 行为和脑电的结果均针对目标词. 同
音和重复条件各有60 个数据点. 由刺激构建过程可
知, 相邻刺激不重复的情况远远多于重复的情况, 所
以中文对照条件有410 个数据点.
由于主要关心3 种真词条件, 与实验3 不同, 这
里只要求被试对假词做按键反应, 而对真词不做反
应. 这样, 假词实际上是非关键的填充材料, 出现次
数较少, 而真词条件可以获得更多的数据. 缺点是不
能得到对真词的行为反应数据. 作为弥补, 使用新的
一组来自同样群体的16 名被试, 进行了一个不记录
脑电的行为实验. 材料、任务和程序都保持不变, 唯
一的不同是指示被试看到真词按一个键, 假词按另
一个键. 实验结果显示了高度显著的重复启动效应,
真词重复相对于真词对照条件更快、错误更少(523 vs.
633 ms, P < 3 × 109; 2.1% vs. 3.6%, P < 0.05). 语音启
动效应不显著(629 vs. 633 ms, P > 0.5; 4.8% vs. 3.6%,
P > 0.2). 真词对照条件比假词条件更快、错误更少
(633 vs. 861 ms, P < 4 × 108; 3.6% vs. 19.0%, P < 5 ×
105).
4.3 结果和讨论
行为结果显示对假词的平均反应时为980 ms,
错误率为8.8%, 对真词的误报率为3.2%. 如图4 所
示, 对照条件和假词条件的目标词诱发了N1, P2,
N200 和N400, 其反应模式跟实验2 和3 基本相似,
不再重复叙述. 此外, 假词条件和真词对照条件下诱
发的N200 没有区别, 再现了实验1 中观察到的结果,
即N200 的幅度不受整词真假性的影响. 仿照实验1
的计算方法, 与真词对照条件相比, 真词重复条件导
致N400 幅度的显著降低, 同时导致N200 幅度的显
著增强(1.5 vs. 2.5 V, P < 0.0005), 再现了实验3 的
结果. N200 重复效应在中央和顶区仍然比较显著,
相对于实验3, 额区更为显著.
语音启动导致一定程度的N400 波幅的显著降低,
这与文献中单字词的结果是一致的[27], 说明这里语
音启动的操纵是有效的. 但最关键的结果是, 语音启
动不影响N200, 语音启动条件和真词对照条件下诱
发的N200 波幅没有任何统计区别(2.6 vs. 2.5 V, P >
0.5).
5 实验5: N200 重复增强与语义启动的关系
5.1 研究设计
似于实验4, 这里进一步改变启动词和目标词之
间的关系, 使两者词形和语音不同, 但语义相关, 以
考察语义加工是否对N200 的重复增强效应有贡献.
与实验4 一样, 采用词汇判断任务, 呈现一系列的双
图4 实验4 各实验条件下的平均脑电反应
2012 年1 月第 57 卷第 2 期
8
字真词和假词要求被试对两者进行区分. 刺激序列
中包含了5 类的启动词-目标词对: (1) 真词对照条件,
两者都是真词且互不相关; (2) 真词重复条件, 两者
是同一个真词; (3) 两者都是真词且语义相关; (4) 假
词对照条件, 两者都是假词且词形和语音均无关; (5)
假词重复条件, 两者是同一个假词. 前2 个条件在实
验3 和4 中出现过, 后3 个条件是新增的.
5.2 研究方法
新的20 名(15 男/5 女)大学生自愿参加了本实验,
均为右利手, 年龄在19~25 岁之间(平均22.3 岁). 其
他情况, 包括实验程序、刺激参数和脑电的记录、分
析与实验3 相同, 不同之处如下所述. 正式实验包括
50 对语义相关词对(词频分别为34.2, 34.3; 笔画数分
别为17.1, 16.8), 50 个用于重复条件的真词(频率:
32.9; 笔画数: 16.7), 50 个用于重复条件的假词(笔画
数: 17.2), 200 个用于控制条件的真词(频率: 31.7; 笔
画数: 16.7)和300 个假词(笔画: 16.8). 各组刺激均为
双字词汇, 匹配了各组真词间的笔画数和词频. 由来
自同样群体的16 名被试使用5 点量表评定(1 为意义
无关, 5 为意义高度相关), 语义相关词对的平均相关
度为3.84, 标准差为0.27.
每个被试完成10 组测试, 每组共计80 个刺激,
由5 对语义相关词对、5 对真词重复词对、5 对假词
重复词对和20 个控制真词、30 个假词随机混合排列
而成, 真假词各40 个. 在以上5 种实验条件中, 行为
和脑电的结果均针对目标词. 所有条件均包含50 个
数据点, 除了真词和假词对照条件, 分别包含约100 和
150 个数据点. 原因类似于实验3 和4, 刺激构建过程
自然导致相邻刺激不重复的情况多于重复的情况.
5.3 结果和讨论
行为结果显示了清楚的重复启动和语义启动效
应. 真词重复条件下对目标词的平均反应时和错误
率都显著快于、 低于真词对照条件 (589 vs. 722 ms,
P < 5×1012; 2.1% vs. 7.8%, P < 1×106). 语义启动条
件下出现类似的结果(661 vs. 722 ms, P < 3×109;
1.8% vs. 7.8%, P < 5×106). 假词重复条件下的反应
时显著快于假词对照条件 (650 vs. 788 ms, P < 1×
1011), 错误率没有显著差别 (3.2% vs. 4.4%, P > 0.1).
如图5 所示, 真、假对照条件下的目标词诱发了
N1, P2, N200 和N400, 其反应模式跟实验3 和4 相应
结果基本相似, 不再重复叙述. 此外, 真词和假词诱
发的N200 也没有区别, 再现了实验1 和4 中的结果,
即N200 的幅度不受整词真假性的影响. 与真词对照
条件相比, 真词重复条件导致N400 幅度的显著降低,
图5 实验5 各实验条件下的平均脑电反应
9
论 文
同时导致N200 幅度的显著增强 (1.8 vs. 2.6 V, P <
0.005), 再现了实验3 和4 的结果. 该重复效应的分
布跟实验4 比较接近.
与假词对照条件相比, 假词重复也导致N400 显
著降低, 其效应大小弱于真词重复的效应. 然而, 假
词重复也导致N200 增强(1.4 vs. 2.5 V, P < 5×105),
其效应大小跟真词重复对应的效应没有区别(2×2 交
互作用F(1,19) = 1.0, P > 0.3). 相对于真词对照组(相
当于无语义启动情况), 语义启动条件出现了显著的
N400 幅度降低, 再现了经典脑电的语义启动效应[25].
最关键的结果是, 语义启动没有影响N200, 语义启
动条件和真词对照条件对应的N200 波幅没有任何统
计区别(2.3 vs. 2.6 V, P > 0.3). 由于实验4 和5 排除
了语音、语义的影响, 可以认为N200 的重复效应应
该反映了视觉词形的加工.
6 实验6: 局部词形重复对N200 的影响
6.1 研究设计
实验3~5 通过排除法, 推导出N200 重复效应反
映双字词视觉词形加工的结论.为直接检验这一结论,
这里通过操纵启动词和目标词之间的词形相似性,
观察N200 重复效应是否会有相应的变化.
与实验4 一样, 采用词汇判断任务, 呈现给被试
一系列的双字真词和假词, 要求他们对两者进行区
分, 但主要关注真词刺激. 假词由2 个真字构成, 数
量很少, 仅作为检测目标出现. 刺激序列中包含了4
类由真词构成的启动-目标词对: (1) 对照条件, 两者
完全无关(如钱币-微弱); (2) 完全重复条件, 两者是
同一个词(如思索-思索); (3) 首字重复条件, 两者第
1 个字相同但第2 个字不同 (如荣幸-荣华); (4) 尾字
重复条件, 两者第2 个字相同但第1 个字不同 (如流
利-互利). 前2 个条件在实验3~5 中出现过. 后2 个
新增的条件中, 启动词和目标词不同, 但它们包含1
个共同的单字, 单字的字形信息是双字词词形信息
的一部分, 所以2 个词在正字法上具有部分相似性,
构成局部词形重复.
6.2 研究方法
新的26 名(4 男/22 女)大学生自愿参加了本实验,
均为右利手, 年龄在17~25 岁之间(平均20.2 岁). 其
他情况, 包括实验程序、刺激参数和脑电的记录、分
析与实验4 相同, 不同之处如下所述. 每个被试完成
10 组正式测试, 每组共计80 个刺激, 由5 对完全重
复、5 对首字重复、5 对尾字重复、20 对对照条件和
10 个假词随机混合排列而成.
正式测试总计使用200 对对照词对(启动词: 平
均词频为7.2, 首、尾字平均笔画数为8.2, 8.4, 平均
字频为689, 789; 目标词相应数值为7.2, 8.5, 8.6, 916,
572), 50 对完全重复词对(启动词: 6.8, 8.7, 8.9, 466,
523; 目标词: 同启动词), 50 对首字重复词对(启动词:
6.8, 8.6, 8.1, 619, 638; 目标词: 7.0, 8.6, 7.9, 619, 738),
50 对尾字重复词对(启动词: 平均词频为6.9, 9.1, 8.7,
418, 504; 目标词: 7.4, 8.6, 8.7, 664, 504)和100 个假
词(首、尾字平均笔画数为8.6, 8.2, 平均字频为536,
852). 词频、字频单位均为每百万中出现次数. 匹配
了不同条件间刺激的词频和笔画数. 对照条件中目
标词的首字字频显著高于其他条件.该条件数据点较
多(200 次测试), 实验后将这些测试依该字频数值分
为高低两组进行事后分析, 发现该因素对结果没有
任何明显影响.
与实验4 一样, 要求被试对假词尽快做按键反应,
对真词不做反应. 假词作为检测目标, 数量较少, 这
样真词条件可以获得更多的数据点. 在4 种真词条件
中, 行为和脑电的结果均针对目标词.
6.3 结果和讨论
各真词条件行为结果的平均误报率(因正确反应
为无需反应)均在 3%以下, 且彼此间无统计区别. 假
词检测的平均正确率为97.1%, 平均反应时为745 ms.
如图6, 目标词诱发了N1, P2, N200 和N400, 其反应
模式与实验3~5 中的真词条件基本相似. 仿照实验4
的分析方法, 对N200 和N400 波幅做单因素4 水平
ANOVA 分析, 两者均有显著结果(N200: F(3,75) =
11.3, P < 0.001; N400: F(3,75) = 18.2, P < 0.001). 从对
照条件、尾字重复、首字重复到完全重复, N200 的波
幅依次增大 (更负), 分别为4.2, 3.9, 3.4 和2.8 V;
N400 则呈相反走向, 波幅分别为–0.8, 0.1, 0.4 和1.4
V. 与对照条件相比, 完全重复导致N400 幅度显著
降低 (t(25) = 7.1, P < 5×107), 同时导致N200 幅度显
著增强(t(25) = 6.1, P < 5×106), 再现了实验3~5 中
的结果.
与对照相比, 首字重复导致N400 幅度降低(t(25) =
4.0, P < 5×104)和N200 幅度增强(t(25) = 2.80, P <
2012 年1 月第 57 卷第 2 期
10
图6 实验6 各实验条件下的平均脑电反应
0.01); 尾字重复也导致N400 降低(t(25) = 3.4, P <
0.005)和不显著的N200 增强(t(25) = 1.1, P = 0.3). 就
是说, 当双字词完全重复、启动词和目标词的词形相
似性最大时, N200 重复效应的幅度也最大, 而当双字
词部分重复、启动词和目标词的词形相似性较小时,
N200 重复效应的幅度也较小. 这个结果为N200 反映
词形加工的观点提供了较为直接的证据. 无论是首
字重复还是尾字重复, 启动词和目标词作为整词都
是不同的, 所以, 部分重复条件下出现N200 增强,
也就说明N200 不可能纯粹反映了整词表征, 而更可
能既与整词加工(lexical processing)有关, 也跟词汇
下加工(sub-lexical processing) 有关. 首字重复下的
N200 增强, 其幅度显著小于完全重复下的N200 增强
(0.6 vs. 1.4 V, t(25) = 2.10, P < 0.05), 也说明整词的
重复效应, 不仅仅来自于首字.
首字重复时的N200 波幅高于尾字重复, 达到边
缘显著(t(25) = 1.9, P = 0.06), 说明N200 的重复效应
不能完全归结为双字词所含单字的重复, 否则首字、尾
字重复的结果应该是一样的. 首字重复对N200 的影
响更大, 这提示首字较之尾字对整词加工更为重要,
说明2 个单字没有受到平权的并行加工, 或说双字词
的识别可能包含从首字到尾字的串行加工. 由于首、尾
字条件下的N400 没有区别(t(25) = 1.0, P = 0.35), 这
种加工应该不反映语义加工, 更可能是跟词形有关.
7 总讨论
本研究的一系列实验表明, 中文双字词的识别
会诱发一个早期的脑电反应N200, 分布广泛, 以顶、
中部脑区为中心, 在枕区和颞区不太明显, 也没有明
显的单侧化趋向(实验1 和2); 重复启动会导致N200
出现一个非常清晰的增强效应(实验 3); 物理属性同
中文双字词高度相似的非语言的视觉刺激并不能诱
发N200 (实验2), 其重复呈现也对N200 没有任何影
响(实验3). 这些结果提示, N200 应该反映语言加工,
而不是低层次的感知觉加工. 进一步关注N200 具体
跟语言加工中形(Orthography)、音(Phonology)、义
(Semantics) 3 个因素中的哪些因素相关, 实验4 和5
观察到, N200 的重复效应不受语音、语义启动的影响,
不能归结为启动词和目标词在语义或语音上的相似
性. 这就在实验2 和3 结果的基础上排除了N200 跟语
音、语义的关系, 从而确定了N200 的加工应该反映剩
余的第3 个因素, 即词形加工或在正字法层次上对词
汇视觉表征的加工. 实验6 通过操纵双字词启动词和
目标词的词形相似性, 为这个结论提供了更为直接
的证据. 若不加限定, 词形(word form) 既可以指视
觉词汇的正字法表征, 也可以指听觉词汇的语音表
11
论 文
图7 实验3~6 中真词对照和真词重复条件下CPz 电极的平均脑电反应和2 个条件间差异波波幅(N200 峰值点为中心40 ms
时间窗口内平均值)的脑区分布
图中“十”字标示Cz 电极. 对实验6, 真词重复条件指完全重复条件
征. 本文中的用法是指视觉词形, 而不是听觉词形.
黄贤军等人[34]最近用脑电研究听觉呈现的中文
双音节词的重复效应, 其结果中既没有显示任何
N200 反应, 在N200 时段也没有出现任何负向增强.
许贵芳[33]也研究了听觉呈现的双音节词的重复效应,
所得结果是类似的. 就是说, 即使通过听觉通道直接
激活中文视觉双字词对应的语音表征, 也不会观察
到N200 的重复增强, 这就提示视觉通道中双字词重
复呈现诱发的N200 增强, 不太可能来自于词汇语音
表征的重复激活. 这2 个研究提供了强有力的佐证,
2012 年1 月第 57 卷第 2 期
12
说明本文报告的N200 具有通道特异性, 的确反映中
文词汇的视觉词形加工, 不反映语音或语义加工, 也
不能归结于所用词汇刺激的其他特点, 如为包含2 个
语义单位的复杂词.
拼音文字中对复杂词的认知神经科学研究近年
来刚刚起步. 由于如英语等的语言特点(多数复杂词
由屈折法或派生法构造), 针对复合词的研究更少.
目前搜索到的仅有的2 个相关脑电研究中, Lehtonen
等人[35]比较了对芬兰语屈折词和单纯词进行词汇判
断的早期脑电反应, 没有发现任何区别. EI Yagoubi
等人[36]研究了意大利语中的复合词, 其Cz 电极的波
形出现了一个N2 反应, 但潜伏期相当晚, 在300 ms
左右, 而且这个反应对非复合词也同样出现, 跟本文
报告的N200 不太相像.
实验1 和4 中发现N200 不受双字词整词频率的
影响, 对真词和由真字构成的假词有类似的反应, 其
重复效应对真词和假词也非常相似. 词频反映了对
刺激的熟悉性. 作为一个整体, 假词可看作是词频为
零, 熟悉性极低的刺激. 这些结果说明, N200 不大
可能与对整词词形的熟悉性有关. 但N200 具体反映
了整词词形的哪些属性, 需要进一步研究.
回顾文献, 虽然过去30 多年来, 在英文和其他
字母文字中使用脑电对重复启动效应做了非常深入
系统的研究, 但类似本研究中的N200, 尤其是它显
示的重复增强特性, 相关研究中均未报告过[37~43].
一个特别具有说服力的例子是, 许贵芳[33]报告的视
觉双字词实验是仿照一个拼音文字的研究[44]]设计的,
不同的是改用了中文被试和中文词汇刺激. 图8 给出
了这2 个实验范式完全一致的直接对比研究的关键
结果, 可以看到中文和拼音文字N200 时段在代表电
极上脑电反应的明显差异, 即中文词出现清晰的
N200 反应, 重复启动时出现极为显著的负向增强,
而英文词和西班牙文词, 在同样时段既没有诱发
N200, 重复启动时也没有任何负向增强.
中文词汇首次呈现时 (实线) 诱发清晰的N200,
重复呈现时 (圆点虚线) N200 出现十分显著的负向
增强 (绿色标记区域), 英文和西班牙词汇首次呈现
时 (实线) 在同样时段没有诱发任何负向反应, 重复
呈现时 (圆点虚线) 也没有任何负向增强. 中文结果
取自许贵芳[33], 字母文字结果取自Alvarez 等[44], 已
获使用许可
字母文字研究中得到广泛认可的启动效应都出
图8 中文和拼音字母文字在采用完全相同的视觉词汇加工
范式的两个实验中的结果对比
现在刺激呈现300 ms 以后, 表现为脑电波形的正向
偏移, 在此之前没有任何负波成分出现重复增强迹
象. 有报告英文词诱发一个N250 效应[45], 但它仅在
阈下屏蔽启动范式中出现, 其头皮分布主要在颞、枕
叶, 其重复效应是幅度降低, 这些特点都跟这里的
N200 完全不同. 英文研究也有一些跟词形加工相关
的N200 的报道[46,47], 其基本范式是呈现启动-目标刺
激对, 启动刺激有时会加屏蔽, 由于启动跟目标间的
间隔很短(如200 ms 左右), 不易单独考察对目标词
的脑电反应, 同本文的范式不易比较. 更重要的是,
这些N200 的脑区分布以后部枕、颞叶为主, 比较局
部化, 跟此处报告的脑区分布以顶中区为主, 分布相
对广泛的N200 显著不同.
脑电研究对N2 的更多报道, 大多数都不是针对
语言材料的, 通常认为反映知觉不匹配、注意、控制
和抑制功能等非语言因素[48,49], 不像此处报告的
N200, 在一种文字里出现, 在另一种文字里不出现,
很难归结为非语言因素. 此外, 很多研究中的N2 潜
伏期都在300 ms 左右, 跟这里观察到的N200 相当不
13
论 文
同. 对脑电成分的确定, 在考虑正负走向、潜伏期、脑
区分布之外, 还要看该成分在何种范式下受何种变
量的影响. 同样是200 ms 时段的负波, 可能对应完
全不同的加工过程. 为了避免混淆, 我们暂时把本文
的N200 称为“顶中区N200”, 利用其脑区分布以顶
区、中央区为主的特性, 来跟类似时段出现的其他负
波相互区分.随着更多实验数据的积累, 这个命名也
可能需要调整, 以反映对该N200 更为透彻的认识.
N400 是脑电在语言研究中最重要的发现, 它在
重复启动下的幅度降低也是最显著的脑电效应之一.
这里采用词汇判断这一众多英文研究中使用的标准
范式, 仅仅改换成为中文刺激, 在中文被试上除了重
现经典的N400 重复效应外, 还反复多次记录到这样
一个时段早、幅度大、分布广, 而且走向同N400 完
全相反的重复效应. 如果类似的现象在英文中存在,
很难解释为什么在大量已有的研究中都没有观察到,
而且其中一些使用的实验范式同本研究高度相似.
与英文研究对照, 在数量不多、目前尚不成系统的中
文词汇识别的脑电研究文献中, 已有的少量实验就
清楚显现了N200 及其重复效应. 这就说明, N200 很
有可能是中文词汇识别特有的一个脑电反应, 在拼
音字母文字如英文中并不存在.
启动效应通常的解释是先前加工使得后继加工
变得更容易, 所以重复启动一般都是导致脑和神经
活动的降低. 使用不熟悉的材料, 个别情况会出现脑
活动的重复增加现象[50,51]. 与之不同, 本研究使用的
词汇材料都是高度熟悉的. 中文词的重复启动, 同时
导致了N400 的振幅降低和N200 的振幅增强, 是一
个非常奇特的现象, 将对启动的神经机制研究提供
了一个新的途径. 在脑电文献中, 唯一类似的现象是
Schweinberger 等人[52]发现的面孔重复呈现时诱发的
一个N250 的幅度增强. 这个效应局限于枕叶, 显示
右半球优势. Schweinberger 等人猜测该效应可能反
映了跟识别相关的短暂激活, 但没有解释为什么是
增强效应. 他们着重强调的是, 这个重复效应的存在
说明在N250 的时间段, 人类视觉达成了对个体面孔
的识别. 在这个时段前的N170, 得到广泛研究, 对
面孔刺激敏感, 但N170 不显示重复效应. 也就是说,
连续呈现两个面孔, 不管它们是相同的还是不同的,
N170 的反应都是一样的. 换言之, N170 仅仅表示视
觉系统认识别出一个刺激是属于面孔这个类别
(category)的, 但并没有识别出它是哪个具体的面孔
或面孔类别的个体成员(individual exemplar). 与之对
比, N250 显示重复效应, 说明视觉系统在这个时段
已经能分辨出两次呈现的面孔是相同的, 还是不同
的, 也就是说, 能够区分不同的个体面孔了. 这种区
分根据的应该是刺激图形的结构特征, 而不是其简
单的物理属性, 原因在于N250 之前的其他脑电成分
并不表现出重复效应.
根据同样的逻辑, 顶中区N200 显示出重复效应,
说明它作为一个神经反应, 能够在“词A-词B (非重
复)”和“词A-词A (重复)” 2 个刺激对之间做出区分,
即认知加工在200 ms 这个时段, 已经分辨出两个词
是不同的个体(individual exemplars). 由于该重复效
应对语音、语义启动不敏感, 所以N200 应该是反映
了对个体词形表征(orthographic representation at the
level of individual exemplars) 的加工. 这就意味着中
文词的词形在200 ms 时段已经得到识别. 已知随后
发生的N400 对词频敏感, 区分真假词, 反应了词汇
水平上的语义通达. 两个结果相结合, 就把中文从词
形识别到语义通达这个过程限定在N200 到N400 之
间, 为其刻画了一个较为清晰的时间过程.
除了对面孔敏感外, N170 也经常显现出对视觉
词汇较强的反应幅度[53,54]. 本研究在通常考察N170
的枕颞叶电极上记录到了N170, 与N200 不同, 该成
分没有显示任何重复效应. 此外, 词汇诱发的N170
通常呈现以脑后部枕、颞区为中心、带有左侧偏侧化
的局部分布, 而此处报告的N200 具有以顶、中央脑
区为中心、分布比较广泛的特点. 所以, 顶中区N200
不太可能是N170 在时间上的一个简单延迟. 综合上
面的讨论, 如果N170 反应了对词汇刺激类别的分辨,
那它可能与顶中区N200, N400 一起标志了中文词汇
识别的3 个阶段.
有理由猜测, 在200 ms 左右, 中文词汇和面孔
都达到了类别内的个体识别, 而N200 和N250 反映
的都是识别中构建刺激结构描述的过程. 但与面孔
的N250 重复效应相比, 中文词N200 的重复效应幅
度大、头皮分布也更为广泛, 超出了枕叶等较为初级
的视觉脑区, 而涉及到顶叶等更高级的脑区, 提示其
对应的识别过程可能远远复杂于面孔识别, 或者至
少机制相当不同. 而对非面孔的自然物体和英文词
汇, 没有发现类似的重复效应, 说明对它们的识别机
制可能跟面孔和中文词不同. 虽然都是语言材料, 中
英文词汇涉及的视觉加工可能相当不同. 比如, 英文
2012 年1 月第 57 卷第 2 期
14
的词形表征仅仅涉及分辨几十个字母的一维排列组
合, 其结构编码应该相对简单. 中文词汇从数量上需
要区分5000 个左右的常用单字, 从结构上需要在部
件、单字和多字层次上抽取复杂的二维形状信息并编
码各部分间的位置关系, 有些类似于复杂的空间和
场景知觉.
我们最近提出了汉字拼义理论, 试图从心理加
工的角度给予中文书面语言一个新的定性[55]. 该理
论认为汉字在词汇水平上, 是一个通过拼合意义基
本单位(义基), 构建新概念的拼义文字, 跟拼音文字
属于成熟的人类文字仅有的2 个逻辑类型, 保证效率
前提下不能相互转换. 特别的, 拼音文字植根于听觉
通道, 不能摆脱语音信号的一维线性和语音基本单
位数量有限的局限性, 本质上是语音信号的转写. 文
字如果要做到有效拼义, 就必须突破听觉的局限性,
利用加工能力更强的视觉通道, 而且还必须充分发
挥人类视觉最出色的、二维空间的图形识别能力. 这
样, 拼义理论预期, 相对于拼音文字, 中文词汇加工
会更多涉及视觉加工.
中文和字母文字都有早期词形加工, 但字母文
字中跟词形相关的N200 对刺激重复不敏感. 根据
Schweinberger 等人[52]系列研究的关键逻辑, 这样的
词形加工不够精确, 仅完成了类别识别, 即仅能确定
一个刺激是字母串, 但不能区分不同的字母串, 不是
在个体词形水平上的真正识别. 与之形成鲜明对比,
中文词汇诱发的N200 对刺激重复非常敏感, 说明已
经实现了对个体词形的识别, 或说中文词汇的词形
识别过程在刺激出现后200 ms 左右就完成了, 看来
早于拼音字母文字.中文识别完成较早, 可能是因为
它利用了高度并行的、加工能力更强的视觉通道, 而
不是强调串行加工、能力较弱的听觉通道. 当然完成
较早也可能意味着加工更为简单, 但这种解释跟两
种文字中N200 效应的脑区分布模式是矛盾的. 字母
文字中的N200 局限于颞、枕脑区, 而中文的N200 出
现在涉及复杂视觉分析如场景、空间知觉的顶叶脑区
附近, 提示中文词形的识别可能超越了颞、枕叶加工
能力的范围, 需要更多的加工资源和更高级的脑区.
综合这些考虑, 我们认为, N200 的发现表明, 以
汉字为基本单元的中文词汇识别在早期就存在一个
针对词形的加工过程, 涉及相当广泛、高级的视觉加
工, 而这个加工过程在以字母为基本单元的英文词
汇识别中并不存在, 这就提示前者相对于后者更注
重视觉处理, 跟拼义理论认为中文相对于英文是更
为彻底的视觉文字的核心观点是一致的. 根据文献
分析, 顶中区N200 应该是迄今观察到的揭示中文与
拼音文字不同加工机制的最为清楚的一个脑神经活
动指标, 其发现与拼义理论相互印证, 从理论和实验
两个方面揭示了中文的独特性, 为中文与拼音文字
存在本质区别的观点提供了强有力的证据.
虽然拼义理论能解释顶中区N200, 而该N200
的发现也支持拼义理论, 两者相互印证和加强, 但它
们仍代表两个相对独立的研究结果, 在逻辑上不能
由一方推导出另一方, 也可能两者没有必然的联系.
比如, N200 也有可能用其他理论来解释, 拼义文字
如果是视觉文字, 它在脑加工机制上也可能以别的
方式体现出来. 拼义理论目前对N200 现象提供了一
种可能的解释, 但这种解释是否正确, 还需要进一步
验证.
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