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視覚的な認知過程における単語優位効果（[[Wikipedia:Word_superiority_effect|word superiority effect]]）も広い意味での文脈効果であるといえる．この効果は以下のようなものである――ある文字列を被験者に瞬間提示したのち，そこに含まれていた文字を2択で判断させる課題を考えてもらいたい．2択の文字が“K”と“D”だとすると，文字列が単語（例．WORDやWORK）の場合にランダム文字列（例．ORWD）の場合よりも正答率が上がる．これは単語という文脈に埋め込まれることで文字の検出率が上昇することを意味する．これが単語優位効果である． | 視覚的な認知過程における単語優位効果（[[Wikipedia:Word_superiority_effect|word superiority effect]]）も広い意味での文脈効果であるといえる．この効果は以下のようなものである――ある文字列を被験者に瞬間提示したのち，そこに含まれていた文字を2択で判断させる課題を考えてもらいたい．2択の文字が“K”と“D”だとすると，文字列が単語（例．WORDやWORK）の場合にランダム文字列（例．ORWD）の場合よりも正答率が上がる．これは単語という文脈に埋め込まれることで文字の検出率が上昇することを意味する．これが単語優位効果である． | ||
そのほか，ある単語（ターゲットもしくはプローブ）の理解が直前に別の単語（プライム）などを提示することによって促進されたり抑制されたりする現象も知られている．これは語彙的[[プライミング]]効果（lexical priming effect）と呼ばれるもので，ターゲットに対して語彙判断課題などを行うことで測定する．たとえばプローブとターゲットのあいだに意味的関連がある場合，ターゲットの理解は促進されることが知られている． | |||
==語彙アクセスのモデル== | ==語彙アクセスのモデル== | ||
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SeidenbergとMcClellandの並列分散処理モデル（parallel distributed processing model）も，非単語や例外的発音の音読を説明することができる．このモデルの最も際立った特徴は，そもそもメンタル・レキシコンの存在を仮定しないという点にある．これまで言及した他のモデルでは語彙項目を単一のユニットで表象していたが，並列分散処理モデルでは語の意味情報・音韻情報・書字情報が3つのユニット群に分散され，これら3つのユニット群は中間層を介して互いに異なるユニット群と結合している．このモデルは三角形の構造を持つことからトライアングル・モデルと呼ばれることもある．このモデルは綴りと発音などの正しい組み合わせを学習することができるが，その場合も特定の文字や音を表象するような単一ユニットは存在せず，特定の入力に対してユニット群が特定の活性化パターンを示すようになるだけである．二重経路カスケード・モデルとトライアングル・モデルは共に音読過程をある程度うまく説明することができるが，どちらが実際の脳内機構とより合致しているかについては今なお議論が続いている． | SeidenbergとMcClellandの並列分散処理モデル（parallel distributed processing model）も，非単語や例外的発音の音読を説明することができる．このモデルの最も際立った特徴は，そもそもメンタル・レキシコンの存在を仮定しないという点にある．これまで言及した他のモデルでは語彙項目を単一のユニットで表象していたが，並列分散処理モデルでは語の意味情報・音韻情報・書字情報が3つのユニット群に分散され，これら3つのユニット群は中間層を介して互いに異なるユニット群と結合している．このモデルは三角形の構造を持つことからトライアングル・モデルと呼ばれることもある．このモデルは綴りと発音などの正しい組み合わせを学習することができるが，その場合も特定の文字や音を表象するような単一ユニットは存在せず，特定の入力に対してユニット群が特定の活性化パターンを示すようになるだけである．二重経路カスケード・モデルとトライアングル・モデルは共に音読過程をある程度うまく説明することができるが，どちらが実際の脳内機構とより合致しているかについては今なお議論が続いている． | ||
最後にLeveltの言語産出モデルを紹介する．言語産出過程の具体的な例として，絵画中に描かれた対象が何であるかを呼称する課題を考えてみよう．まず提示された絵をもとに，前言語的な概念表象が産出すべきメッセージとして活性化される．このステージを概念準備（conceptual preparation）という．続いて，メッセージに含まれる語彙概念が対応するレンマ（lemma）を活性化する．「レンマ」とは辞書でいうところの「見出し語」，すなわち語彙項目に相当するものである．ただし，ここで言うレンマは形態情報や音韻情報を含まず，基本的には語彙項目の統語的特性を表す情報である点に注意されたい．たとえば英語のHORSEに対応するレンマが活性化されると，それが可算名詞であること，単数形ないし複数形であること，といった情報が利用可能となる．ドイツ語やフランス語であれば，それに加えて単語の性（gender）も特定される．ここまでが言語産出における語彙選択（lexical selection）の過程である．それから形式符号化システム（form encoding system）が駆動され，選択されたレンマに対して形態的・音韻的な符号化が為される．たとえばHORSEの複数形は2つの形態素から構成されるものである．これらのそれぞれについて音韻的コード（例．<horse> と<iz> | 最後にLeveltの言語産出モデルを紹介する．言語産出過程の具体的な例として，絵画中に描かれた対象が何であるかを呼称する課題を考えてみよう．まず提示された絵をもとに，前言語的な概念表象が産出すべきメッセージとして活性化される．このステージを概念準備（conceptual preparation）という．続いて，メッセージに含まれる語彙概念が対応するレンマ（lemma）を活性化する．「レンマ」とは辞書でいうところの「見出し語」，すなわち語彙項目に相当するものである．ただし，ここで言うレンマは形態情報や音韻情報を含まず，基本的には語彙項目の統語的特性を表す情報である点に注意されたい．たとえば英語のHORSEに対応するレンマが活性化されると，それが可算名詞であること，単数形ないし複数形であること，といった情報が利用可能となる．ドイツ語やフランス語であれば，それに加えて単語の性（gender）も特定される．ここまでが言語産出における語彙選択（lexical selection）の過程である．それから形式符号化システム（form encoding system）が駆動され，選択されたレンマに対して形態的・音韻的な符号化が為される．たとえばHORSEの複数形は2つの形態素から構成されるものである．これらのそれぞれについて音韻的コード（例．<horse> と<iz>）が検索される．検索された音韻的コードは音素の系列であり，[[wikipedia:ja:音節|音節]]（[[wikipedia:syllable|syllable]]）へ統合されたり，[[wikipedia:ja:強勢|強勢]]（[[wikipedia:stress_linguistics|stress]]）パターンが付与されたりといった処理を受ける．これらのプロセスを音韻的符号化（phonological encoding）という．このプロセスの出力は抽象的な音韻表象であり，音韻語（phonological word）と呼ばれる．音韻語は音声的符号化（phonetic encoding）の過程を経て[[wikipedia:ja:調音|調音]]スコア（articulatory score）として出力される．最後にこの調音スコアの指示により，実際に調音器官が動かされ音声が発せられる． | ||
=語彙の脳内表象= | =語彙の脳内表象= | ||
語彙的知識は脳内でどのように組織されているのだろうか．これまでの研究から，左[[側頭葉]]の広い範囲に単語情報の表現があると考えられている．Damasioらは側頭葉の一部に損傷を持つ被験者に対して名詞の呼称課題を実施した．この実験で用いた語は，著名人の名前，動物，道具の3つの[[カテゴリ]]に分類される．この実験ではまず被験者に絵を提示し，それが何であるかを口頭で答えさせている．障害されている脳部位と各カテゴリにおける課題成績の関係を調べた結果，人名は側頭極，動物名は下側頭回，道具名は後部下側頭回／後頭頭頂側頭接合部の障害により，最も成績が低下していることが明らかとなった． | 語彙的知識は脳内でどのように組織されているのだろうか．これまでの研究から，左[[側頭葉]]の広い範囲に単語情報の表現があると考えられている．Damasioらは側頭葉の一部に損傷を持つ被験者に対して名詞の呼称課題を実施した．この実験で用いた語は，著名人の名前，動物，道具の3つの[[カテゴリ]]に分類される．この実験ではまず被験者に絵を提示し，それが何であるかを口頭で答えさせている．障害されている脳部位と各カテゴリにおける課題成績の関係を調べた結果，人名は側頭極，動物名は下側頭回，道具名は後部下側頭回／後頭頭頂側頭接合部の障害により，最も成績が低下していることが明らかとなった． | ||