「語彙」の版間の差分

　最後にLeveltの言語産出モデル<ref><pubmed> 11698690 </pubmed></ref>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。まず提示された絵に対応する[[概念]]が産出すべきメッセージとして活性化される。続いて、このメッセージが対応するレンマ（lemma）を活性化する。レンマとは語彙項目の意味的・統語的な情報である。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。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。選択されたレンマは引き続いて形態的・音韻的に符号化される。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が、これらのそれぞれについて<horse> と<iz>のような音韻コード（phonological code）が検索される。音韻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。これらの処理を音韻的符号化（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基づいて調音器官が動かされ、実際に音声が発せられる。