「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[[概念形成|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[[wikipedia:JA:可算名詞|可算名詞]]であること、[[wikipedia:JA:単数形|単数形]]ないし[[wikipedia:JA:複数形|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&lt;horse&gt; と&lt;iz&gt;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]]（syllable）へ統合されたり[[wikipedia:ja:強勢|強勢]]（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（舌や唇など）が動かされ、実際に音声が発せられる。

　近年 [[Voxel based morphometry]] を用いた実験により、語彙量の多い人ほど左[[縁上回]]の[[灰白質]]密度が高いというデータが報告されている<ref><pubmed> 18418473 </pubmed></ref>。しかしながら、この事実は語彙情報のすべてがこの部位に表象されているということを意味しない。長年の[[失語症]]研究で語彙処理に関連する障害は数多く報告されてきたが、損傷部位によって障害される機能はさまざまである。以下では語彙が脳内でどのように処理されるかについて簡単に述べる。