文章自动生成与语义分析引擎关系的算法抗衡策略

神经语言学笔记(三):言语生成 Speech Production

上一篇笔记深入探讨了言语感知的神经机制,现在我们将目光转向言语生成:复杂的脑部加工如何构建我们的语言表达。生成语言涉及多个精细步骤,从概念选择到语音输出,每个阶段都由不同的理论框架指导,如Levelt的Lemma模型和DIVA模型。 在Lemma模型中,语言生成是个多阶段过程:首先,从概念到语音的转换通过词汇选择实现,词汇的选择依赖于心理词典,同时受语言和文化差异影响。词汇选择后,进行形式编码,即对选中的词元进行语法和语音特征的编码,如复数、性别和动词形态等。这一过程存在与口误研究的联系,揭示出语音和语法规则的分离性。 词汇选择涉及概念聚焦和观点采择,这两个过程涉及心理理论和语言理解中的“心理理论”概念。词汇选择后,词元选择(如词根词缀)是关键,它连接语义和语音特征。形式编码阶段,高频词的提取速度较慢,词频效应在语音形式编码中显现,而词素的语音编码顺序依赖于发音规则。 DIVA模型则强调了生成过程中的前馈和反馈机制,前馈控制涉及发音地图、速度和位置地图的互动,形成发音指令。而反馈控制通过听觉和躯体感觉的比较,调整发音。比如,脑机接口研究证实,通过脑电信号可以调整发音,即便在严重运动障碍中也是如此。 然而,现有模型如Lemma模型面临挑战,如不能充分解释某些失语症患者在书写和口语中的不同表现。未来研究需要更深入地整合神经机制,包括脑岛在运动控制中的作用,以完善我们对言语生成的理解。


nginx