Разобрать слово по составу потом: Страница не найдена

Что мы открыли на уроке? Какое открытие сделали? (Алгоритм разбора состава слова) С помощью стихотворения вспомним порядок разбора слова по составу. Слово по составу верно разбирай:

Первым, окончание всегда выделяй,
На основу внимательно смотри,
Корень, поскорее, ты у нее найди,
Приставку и суффикс в конце определи.

1) Возьмите листочки, где находится вертикальная линия.

Поставьте на ней крестик:

— на самом верху, если вы все поняли и можете самостоятельно разбирать слова по составу;
— посередине, если поняли, но сомневаетесь в своих силах;
— внизу, если не поняли, как разобрать слово по составу.

Разбор слова по составу, с. 32 – 33

Ответы по русскому языку. 3 класс. Проверочные работы. Канакина В.П., Щёголева Г.С. 

---

Ответы к стр. 32 – 33

1. Прочитай. Отгадай слово. Запиши это слово и выдели в нём значимые части.

Корень тот же, что в слове снежок.
Суффикс тот же, что в слове пушинка.
Окончание то же, что в слове осинка. 

•  Найди однокоренные слова. Выдели в них все значимые части слова.

2^∗. Прочитай. От какого слова и при помощи какой части слова образовано каждое из данных слов? Запиши эти слова. Выдели в словах те части слова, при помощи которых образовались данные слова.

3^∗. Прочитай. Рассмотри схемы. Запиши слова, соответствующие данным схемам.

 полотенце, капуста, зеркало

 тракторист, зёрнышко, жёлтенький

 подснежники, пригородный, пограничники

4. Рассмотри схему состава слова. Подбери два слова с таким же составом. Запиши.

 стекло, пчела

5^∗. Прочитай. Найди и подчеркни в каждом ряду слово, которое по своему составу отличается от других слов. Выдели в нём значимые части.

•  Разбери по составу любое из выделенных слов.

6. Прочитай. Впиши пропущенные в предложениях слова.

1) Под берёзой растут грибы подберёзовики, а под осиной — подосиновики.

2) На баяне играет баянист, а на пианино — пианист.

7^∗. Прочитай. Подбери и запиши заглавие к тексту. Выдели в тексте три части, отметь начало каждой части знаком Z.

Олениха

Z На высокой скале паслись олен/и. В тени лежал маленький олен/ёнок. Орёл высмотрел олен/ёнка и бросился на него. Z Мать услышала шум громадной птицы. Олен/иха стала на задние ноги около детёныша. Передними копытами она старалась ударить орла. Z Орёл отступил. Он полетел к своему гнезду.  

(М. Пришвин)

•  Отметь √, какой это текст.

√ повествование

•  Найди в тексте однокоренные слова. Выдели в них корень.
•  Выпиши две пары форм одного и того же слова. Выдели в них окончания.

Ответы по русскому языку. 3 класс. Проверочные работы. Канакина В.П., Щёголева Г.С.

Ответы по русскому языку. 3 класс

4.5 / 5 ( 940 голосов )

Как разобрать слово «ОБЪЯВЛЕНИЕ» по составу?

В соста­ве сло­ва «объ­яв­ле­ние» выде­лим корень/суффикс/окончание.

Чтобы пра­виль­но выпол­нить мор­фем­ный раз­бор сло­ва «объ­яв­ле­ние», уста­но­вим, что это суще­стви­тель­ное — изме­ня­е­мое сло­во в рус­ском язы­ке. Убедимся в этом, про­скло­няв его:

• текст (чего?) объявлени-я
• при­кос­нусь (к чему?) к объявлени-ю
• инте­ре­су­ем­ся (чем?) объявлени-ем
• узна­ем (о чём?) об объявлени-и.

Сравнив падеж­ные фор­мы иссле­ду­е­мо­го суще­стви­тель­но­го, сде­ла­ем вывод, что  бук­ва «е» гра­фи­че­ски выра­жа­ет окон­ча­ние сло­ва. Но фоне­ти­че­ски она после дру­гой глас­ной обо­зна­ча­ет два зву­ка: [й’э]. Тогда окон­ча­ни­ем явля­ет­ся толь­ко звук [э]:

объявлени[й’-э]

Окончание как сло­во­из­ме­ни­тель­ную мор­фе­му не вклю­ча­ем в осно­ву сло­ва объявлени-.

Начальная часть -об- ана­ли­зи­ру­е­мо­го суще­стви­тель­но­го заста­вит нас заду­мать­ся, есть ли в нем при­став­ка. Чтобы пра­виль­но най­ти гра­ни­цы кор­ня, посту­пим тра­ди­ци­он­но: под­бе­рем род­ствен­ные сло­ва и выде­лим общую смыс­ло­вую часть, в кото­рой заклю­че­но зна­че­ние «печат­ное сооб­ще­ние, изве­ще­ние о чём-либо» :

• объ­явить
• объ­являть
• объ­являть­ся
• объ­явленный (при­ла­га­тель­ное).

Как видим, из сло­ва в сло­во повто­ря­ет­ся общая зна­чи­мая часть объяв-/объявл-, в кото­рой про­ис­хо­дит чере­до­ва­ние соглас­ных в//вл. Значит, это глав­ная мор­фе­ма слов — корень. Учтем, что эти­мо­ло­ги­че­ская при­став­ка об- вошла в состав кор­ня объявл-, кото­рый в таком виде обо­зна­ча­ет уже новый пред­мет дей­стви­тель­но­сти, свя­зан­ный с  тек­стом сооб­ще­ния, рекла­мой чего-либо и т. д.

Чтобы выявить суф­фикс в мор­фем­ном соста­ве иссле­ду­е­мо­го сло­ва, уста­но­вим, что это суще­стви­тель­ное явля­ет­ся по сво­е­му про­ис­хож­де­нию отглагольным:

объ­явить → объявление

Суффикс -ени[й’]- обра­зо­вал рас­смат­ри­ва­е­мую лек­се­му от одно­ко­рен­но­го гла­го­ла, как и ряд ана­ло­гич­ных слов:

• при­ло­жить →  при­ложение;
• постро­ить  → пост­роение;
• укра­сить  → украшение.

В ито­ге раз­бо­ра мор­фем­ный состав сло­ва «объ­яв­ле­ние» пред­ста­вим в виде записей:

• объявл-ени[й’]-[э] — корень/суффикс/окончание;
• объ­явление — корень/суффикс/окончание.

Дополнительный мате­ри­ал

конспект урока русского языка Тема: Разбор слов по составу

План – конспект урока русского языка во 2 классе

Учитель начальных классов: Баранова Анна Александровна

Тема: «Разбор слов по составу»

Тип: Закрепление

Цели:

1. упорядочить знания детей о составе слова;

наблюдать над словами, у которых отсутствуют какие либо части.

Задачи:

обучающие:

— обобщить и систематизировать знания по теме “Состав слова”;

— сформировать умение разбирать слово по составу;

— образовывать новые слова к схеме;

— формировать навык грамотного написания слов;

развивающие:

— развивать память, внимание, мышление, речь;

воспитывающие:

— воспитывать интерес к предмету.

Компетенции:

— социально- коммуникативная;

— учебно – познавательная

— информационно — аналитическая

Оборудование: компьютерная презентация, тетрадь, тест

План урока:

Орг. момент

Минутка чистописания

Постановка задач урока.

Вспоминание алгоритма разбора слов

Подбор слов к схеме

Физминутка

Работа в группах

Тест

Итог урока

Рефлексия

Домашняя работа

ХОД УРОКА

Организационный момент.

Заходите, дети, в класс,

Прозвенел звонок сейчас.

Все тихонько быстро встали,

Подравнялись и собрались.

Скажем: «Здравствуйте» друг другу

И посмотрим на столы

Всё, что нужно принесли?

А теперь тихонько сели,

На меня все посмотрели.

Начинаем наш урок,

Рты закрыли на замок.

Вот с таким настроением мы и начнём наш урок.

<Слайд 1>

Нам дан во владение самый богатый, меткий, могучий и поистине волшебный русский язык.

К. Г. Паустовский

2. Минутка чистописания. Мы с вами отправляемся в места дикой природы. Там нет электричества и путешествовать нам придется на паровозе.

Посмотрите, в саванне кипит жизнь. Там много животных. Чтобы узнать, кто они такие, нам нужно правильно вставить букву и прочитать слово, а вставленную букву запишем на минутке чистописания.

– Догадайтесь, какие слова написаны.

– Определите, какие буквы будем писать на минутке чистописания? (К, р, н, е, о, ь).

– Соберите из данных букв слово, начиная с буквык. (Корень).

– Напишем слово корень без отрыва три раза.

Состав слова (памятка в учебнике).

Каждый из вас, конечно, хотел, чтобы про него сказали: “Он знает русский язык”. Сегодня на уроке мы постараемся сделать ещё один шаг в познании русского языка.

3. Постановка задачи урока. <Слайд 3>

На доске: Р, С, М, Л, О, С, Ц, Т, А, Н, Х, В, Щ.

Если вы уберёте не парные согласные, то прочитаете главное слово нашего урока.

Какое значение может иметь слово “состав”? <Слайд 4>

Словарь Ожегова Состав – это: <Слайд 5>

Но мы на уроке русского языка. Состав чего мы изучали?

Тема нашего урока – состав слова. (Учитель открывает тему урока на доске)

Какие задачи поставим перед собой и будем решать на уроке?

Учитель: Сегодня мы повторим все, что знаем о частях слова. Повторим, в какой последовательности будем выполнять разбор слова по составу. Успешно справимся с любыми предложенными заданиями. Будем оценивать свои работы, используя различные средства оценивания.

Давайте продолжим рассмотрим состав, на котором совершим путешествие по саванне. Самое главное в составе поезда – паровоз. Это движущая сила, без него нет состава. Так и в слове есть самая главная часть, без которой слово существовать не сможет. Что же это за часть? (Корень)

Впереди маленький открытый вагончик для угля. (Ведь паровозу для движения нужен уголь). Так и слову для изменения его значения впереди нужна частичка. Кто знает, как она называется? (Приставка)

Вагон за паровозом – это вагон для нас пассажиров. И в слове есть частички, которые следуют только за корнем и образуют новые слова. Как они называются?(Суффикс)

А в конце состава маленький квадратный вагончик для груза. С какой частью слова его можно сравнить? Где всегда находится окончание?

Состав паровоза очень похож на состав слова. Из каких частей состоит слово? (Ответы детей)

4. Алгоритм разбора состава слова.

Учитель: А что мы должны знать по теме урока?

Мы должны знать, что такое окончание, основа, корень, приставка, суффикс.

Учитель: В какой последовательности выполнять разбор по составу.

Ученик: Как правильно выделять из слова окончание, основу, корень, приставку, суффикс.

Разбор слов по составу (используя памятку).

Слова: Подснежник, Лисичка.

Закрепление алгоритма. Проверка ученик на доске разбирает слова.

5. Составление Пословицы

— Вставьте пропущенные гласные в слова (М-ткая п-сл-вица н-учит м-дрости)

– Вспомните пословицы про учение. (Учение свет, а не учение тьма, Повторенье — мать ученья. В науку нет коротких путей.)

6. Подбор слов к схеме

— Подберите слова к схемам

заморозил, заледенел, замок, захвалил

¬−∩−∧−

осенняя, конная,

∩−∧

(На доске учитель открывает правильные варианты)

за-мороз-ил за-лед-енел за-хвал-ил

¬ − ∩ − ¬−∩− ¬−∩−

осен- н –яя кон- н –ая

∩−∧− ∩ −∧−

7. Физминутка

Руки к верху поднимаем, (Руки вверх)
А потом их опускаем, (Руки вниз)
А потом их разведём (Руки в стороны)
И к себе скорей прижмём, (Руки вниз прижать к бёдрам)
А потом быстрей, быстрей
Хлопай, хлопай веселей (Хлопки в ладоши)

8. Работа в группах

– А сейчас нужно в каждой группе слов найти лишнее и разберите его по составу.

Водитель, водичка, водить

Пёсик, песок, пёс

Газетный, газ, газовый

Листок, лисичка, лисонька

Горе, горевать, пригорок

(Записывают:водичка, песок, газетный, листок, пригорок)

Ребята, разберите слова по составу.

И обменяйтесь тетрадями соседом, и если есть ошибки пусть объясни где и почему. Встаньте те кто разобрал все правильно. Молодцы! А вот у кого есть ошибки, будьте внимательны.

9. ТЕСТ 1

А сейчас ответим на вопросы теста. Если вы правильно справитесь со всеми его заданиями, то сможете прочитать ключевое слово.

1. Часть, без которой слово не может существовать?

Д) суффикс;

З) корень;

О) окончание.

2. Родственные слова это:

У) слова, которые сходны по смыслу;

Н) слова, которые имеют общую часть и сходны по смыслу.

3.Окончание служит для образования новых слов

А) нет;

Е) да.

4.Суффикс служит для связи слов в предложении

М) да;

Т) нет.

5.Корень – это:

О) общая часть родственных слов;

И) общая часть слов.

6.Разбор слова по составу надо начинать с :

С) корня;

П) приставки;

К) окончания.

7. Приставка служит для образования новых слов.

И) да;

Н) нет.

Какое слово у нас получилось? <Слайд 13>

ЗНАТОКИ Кто это? А можете ли вы назвать себя знатоками после нашего урока.

10. Итог урока. А теперь давайте подведем итог нашего урока. Над чем мы сегодня работали?

Ученик: Работали над составом слова, учились самостоятельно разбирать слова по составу; кто с опорой, а кто и без, на информационное поле.

Какие задачи мы ставили перед собой, чтоб достичь данной цели?

Ученик: Повторить порядок разбора слов по составу.

Ученик: Повторить части слова, способы их выделения из слова.

Ребята, а кто может согласиться с Паустовским?

Нам дан во владение самый богатый, меткий, могучий и поистине волшебный русский язык.

К. Г. Паустовский

Я очень рада, что таких ребят у нас много.

Что бы вы хотели повторить или узнать о составе слова?

Я думаю, на последующих уроках мы разрешим все ваши вопросы. Как чувствовали себя на уроке?

11. Рефлексия урока:

— Нарисуйте на полях в тетради мордочку человека, но без носа и рта.
— Теперь дорисуем нос:
! – если вы хорошо поняли тему и самостоятельно справитесь с заданием,
? – если вы не совсем хорошо поняли тему и у вас есть вопросы.
Теперь дорисуем рот:
— урок понравился и вы довольны своей работой,
—  урок не понравился, я не очень доволен своей работой.

12. Домашнее задание.

Ученик: Ребята, я хочу предложить на выбор два задания для домашней работы:

Придумайте и запишите сказку или рассказ о том, как образовалось слово;

Придумайте и запишите 7–10 слов к схеме ………..

Спасибо за урок, мне было интересно с вами работать.

– Вот так от урока к уроку постепенно мы открываем тайны русского языка, а значит, становимся более грамотными. Большое спасибо за это автору учебника, толковым словарям. А ребятам – спасибо за урок!!!

<Слайд 14>

Адрес публикации: https://www.prodlenka.org/metodicheskie-razrabotki/228753-konspekt-uroka-russkogo-jazyka-tema-razbor-sl

Разбор слова по составу

Разбор слова по составу — это выделение частей, из которых оно состоит.
Основным приемом при разборе слова является подбор его форм (для выделения окончания), одноструктурных слов (для определения суффиксов и приставок) и однокоренных слов (для нахождения корня). Целесообразно при выделении той или иной морфемы определять ее грамматическое значение. На первых порах при освоении данного вида лингвистического анализа полезно даже записывать характеристику каждой части слова.

Основа — это часть изменяемого слова без окончания. В основе слова заключено его лексическое значение.

Окончание — это изменяемая значимая часть слова, которая образует форму слова и служит для связи слов в словосочетании и предложении.

Примечания:

1. Чтобы выделить окончание, надо изменить слово.
2. Неизменяемые слова окончаний не имеют.

Корень — это главная часть слова, в которой заключено общее значение всех однокоренных слов. Слова с одним и тем же корнем называются однокоренными.

Суффикс — это значимая часть слова, которая находится после корня и обычно служит для образования слов.

Примечание.
Суффиксы могут служить для образования форм слов.

Приставка — это значимая часть слова, которая находится перед корнем и служит для образования слов. Приставки образуют слова с новым значением.

Порядок разбора слова по составу.

1. Определить слово как часть речи.
2. У изменяемого слова найти окончание и определить его значение. Правильность выделения окончания проверить его изменением.
3. Указать основу слова.
4. Выделить корень (для этого нужно подобрать однокоренные слова) или корни в сложных словах.
5. Выделить приставки и суффиксы (если они есть). Правильность выделения морфем доказать подбором слов с другим корнем, но с этими же приставками и суффиксами.

Другие заметки по русскому языку и литературе

Главные члены предложения — урок. Русский язык, 2 класс.

Король Подлежащее и королева Сказуемое. Но обо всём по порядку…

Алиса и Женя гуляли по Королевству Предложений и рассматривали все здания с большим интересом, но вдруг они увидели самое красивое и высокое здание. Они поскорее направились к нему. Здание настолько привлекло ребят, что они осмелились войти в него. Это был замок короля и королевы. Женя и Алиса поздоровались, но их никто не услышал, потому что король и королева громко спорили между собой.

— Я главнее тебя. Ведь именно я называю то, о чём или о ком говорится в предложении!

— Нет, — сказала королева Сказуемое, — ты неправильно говоришь. Ведь без тебя может быть предложение, а без меня — нет.
— Как это «нет»? Например, предложение «Зима». Ведь тебя в нём нет!
— Ты ошибаешься. Просто я здесь в нулевой форме. А возьми другие формы этого предложения: «Была зима», «Будет зима». Видишь, вот я и появилась. А вот я могу без тебя в предложении обойтись. Например: «На улице холодно». В этом предложении только сказуемое, а подлежащего нет, да оно здесь и не нужно.
Тогда Подлежащее огорчилось:
— А я-то думало, что я главное.

Ребята не выдержали и закричали:
— Не ссорьтесь, вы оба главные!

— И правда, — сказала королева Сказуемое. — Ведь когда ты есть в предложении, именно ты указываешь, в какой форме стоять мне. Мы оба главные.

Ведь недаром нас называют основой предложения!

Так Женя и Алиса помирили короля и королеву. Местные жители — второстепенные члены предложения — поблагодарили ребят, ведь они так любят жить в дружбе и согласии.

Главные члены предложения — подлежащее и сказуемое.

Подлежащее называет, о ком или о чём говорится в предложении.

Отвечает на вопросы «Кто?» или «Что?»

Сказуемое поясняет, что говорится о подлежащем.

Отвечает на вопросы «Что делает?», «Что делают?», «Что сделают?» и другие.

Подлежащее и сказуемое — это грамматическая основа предложения.

Второстепенные члены предложения — не являются грамматической основой предложения. Они уточняют и поясняют главные члены предложения. Делают предложение более понятным, красивым и полным. 

Разбор

Синтаксический анализ — это процедура, которая распознает предложение и обнаруживает, как оно построено (т.е. дает его грамматическую структуру). Распознавание включает в себя выяснение, принадлежит ли рассматриваемое предложение к определенному языку, то есть соответствует ли оно всем правилам правильного построения, которые предписывает язык. Обнаружение структуры включает идентификацию и маркировку различных компонентов предложения — фраз и отдельных частей речи, таких как существительное, глагол, предлог и т. Д.. Обе вышеуказанные функции требуют некоторого понятия грамматики основного языка.

Анализ — это первый шаг в обработке естественного языка. Для данного предложения необходима процедура, которая распознает предложение, а также обнаруживает, как оно построено. Выполнение этой процедуры называется синтаксическим анализом, а то, что ее выполняет, называется синтаксическим анализатором. Эта разбивка по сути является первым шагом к пониманию смысла предложения.

делают две вещи:

1. При представлении строки они должны распознать ее как предложение языка, который они могут проанализировать.
2. Они должны присвоить этому предложению структуру, которая должна быть у них для вывода . Это означает, что синтаксические анализаторы должны полагаться на лингвистическую информацию, содержащуюся в грамматике.

Типичный синтаксический анализатор состоит из следующих компонентов:

1. База слов
2. Принципы соединения слов в фразы
3. Принципы проверки грамматической правильности фразы

База данных слов (т.e словарь) требуется для любого синтаксического анализатора, чтобы синтаксический анализатор мог распознавать слова в предложении, которое он должен проанализировать. Базу данных можно рассматривать как своего рода память, главными характеристиками которой являются элементы в ней, наложенная на них структура и способ доступа к ним. Следовательно, база данных любого синтаксического анализатора будет по существу состоять из слов, а также всех различных способов их использования в языке или части языка, которая должна быть проанализирована. Фраза может состоять из слов, фраз или того и другого, что требует наличия некоторых принципов, которые могут отличать любую грамматически правильную фразу от простого набора слов.Эти принципы составляют грамматику.

Компьютерный синтаксический анализ — это, по сути, процесс поиска, при котором одно грамматическое правило за другим проверяется на входной строке до тех пор, пока не будет найден набор правил, полностью удовлетворяющий рассматриваемой строке. Обычно уникальный набор не обнаруживается, и синтаксическому анализатору приходится выводить все полученные им разбивки, не все из которых могут быть правильными. Из множества возможных правильных интерпретаций, какая из них правильная, будет зависеть от других факторов, таких как контекст высказывания.Например, первый компьютеризированный синтаксический анализатор выводит пять различных разделов для следующего предложения:

Время летит как стрела.

Алгоритмы синтаксического анализа

Существуют разные подходы к синтаксическому анализу. Первый — сверху вниз. Здесь мы начинаем сверху, то есть с уровня предложения, и пытаемся разбить его на фразы, используя правила грамматики. Эти фразы далее разбиваются в соответствии с заданными грамматическими правилами, пока мы не достигнем конечных узлов, которые затем сравниваются со словами в высказывании.Таким образом, эти синтаксические анализаторы «управляются гипотезами», своего рода поиском в глубину, исследуя конкретную производную до тех пор, пока она не встретит успех или неудачу, а в случае неудачи переключается на следующее грамматическое правило, которое может быть использовано. Другой жанр парсеров — восходящие парсеры. Как следует из названия, мы начинаем снизу, то есть со слов в высказывании, и переходим к грамматическому предложению. В этом процессе мы сначала заменяем лексические статьи (слова) их грамматическими эквивалентами.например «the» можно заменить на «определители». Теперь мы пытаемся связать эти грамматические объекты, чтобы дать другим объектам более высокую иерархию, наконец, достигнув предложения. Оба метода имеют свои недостатки. Первый включает в себя отслеживание с возвратом и может быть осмысленно применен только тогда, когда грамматика чрезмерно упрощена. Второй, с другой стороны, вслепую находит все подструктуры, которые можно собрать без каких-либо ограничений.

Как разобрать слово по составу

Давая задание разобрать слово по составу, многие учителя сталкиваются с тем, что не все дети справляются с ним правильно и быстро.На самом деле алгоритм этой процедуры довольно прост. У школьников важно изначально создать эту способность, чтобы потом у них не было проблем.

Разбиение слова по композиции означает выделение незначительных частей. Возможность выполнить это действие пригодится при усвоении множества правил правописания. Основные методы — выбор форм, а также поиск однокоренных и однокоренных слов. Рекомендуется при выделении той или иной морфемы определять ее грамматическое значение.

Прежде чем разбирать слово по составу, нужно определить, к какой части речи оно относится. Сделать это нужно для того, чтобы понять, переменный он или нет (в последнем случае это не закончится). Затем выделяется основа слова. В таких частях речи, как междометие, наречие или отговорка концовки нет и вообще не отмечается. Если это якобы возможно, но его нет в слове (например, мост), то он обозначается как «ноль».Остальное называют «базой». Чтобы различить конец, слово меняется (существительные по падежу, прилагательные по роду и т. Д.).

В основе слова лежит его лексическое значение. Из него, в свою очередь, выделяются остальные части. Основная лексическая нагрузка лежит в основе. Это неизменяемая деталь, считающаяся основной. Группы слов, имеющих один и тот же корень, называются однокорневыми. Например: растение, растение, дочернее растение и т. Д.

Если вы посмотрите на слово «подготовка» по составу, то увидите, что конец здесь — морфема -а, корень-готов-для-нас.Далее нужно обратить внимание на суффикс и префикс. Стоит отметить, что они различаются в основном в зависимости от части речи. Чтобы их идентифицировать, необходимо выбрать группу одноструктурных слов.

Приставка считается важной частью. Он используется для образования слов, имеющих разное значение.

Суффиксы находятся после корня. Существительное «подготовка» — это -k-. Эта часть служит для образования нового слова или его формы.

Следует отметить, что в некоторых случаях может быть несколько корней, например пара-о-ход, верт-о-год и т. Д.

В других ситуациях слово может быть образовано с помощью нескольких префиксов или суффиксы.

Ведь для большинства групп характерны их морфемы. Стоит упомянуть и постфиксную часть слова, которая встречается в конце глаголов (-a, -a, -e) и некоторых местоимений (-or, -that).

Он не относится к флексиям (окончаниям). В школьных учебниках постфикс называется суффиксом и обозначается таким же знаком. Например, в слове «смеялся» будет окончание -a- («смеялся», «смеялся»).

Postfix в этом случае. При парсинге этого слова необходимо не забыть включить его в основу.

Определение синтаксического анализа Merriam-Webster

переходный глагол

1а : для разделения (предложения) на грамматические части и определения частей и их отношения друг к другу.

2 : для детального изучения : для критического анализа проблемы с анализом … объяснения сокращения доли рынка — Р.С. Энсон

непереходный глагол

1 : для грамматического описания слова или группы слов.

2 : , чтобы признать анализ

Граммарпедия — Как разобрать

Под синтаксическим анализом понимается деятельность по анализу предложения на составляющие его категории и функции.Парсинг — это навык: то, чему вы можете научиться, а не то, о чем вы просто знаете. На этой странице описана процедура синтаксического анализа английских предложений.

Хотя мы упоминаем ряд стратегий, которые помогут вам анализировать определенные типы конструкций на этом сайте, мы резюмируем здесь базовую процедуру. Если вы раньше не изучали грамматику, вы можете обнаружить, что более полезно вернуться на эту страницу после того, как вы прочитаете остальную часть этого сайта и ознакомитесь с категориями и функциями, упомянутыми здесь.

Найдите глаголы

Первый шаг в разборе предложения — найти глаголы. Это полезно по ряду причин. Во-первых, глагол является ключом ко всему предложению, поэтому имеет смысл сначала разобраться с ним. Кроме того, предложения, содержащие несколько предложений, проще всего идентифицировать, найдя все глаголы. При идентификации глаголов помните, что одно предложение может содержать до трех вспомогательных глаголов в дополнение к лексическому глаголу. Здесь нас интересует лексический глагол.

Все лексических глаголов в следующем примере выделены жирным шрифтом.

Я планирую с по уйду с работы раньше, когда я уйду в отпуск.

Может быть полезно начать с определения того, где в предложении появляются флективные суффиксы, связанные с лексическими глаголами (-s, -ed, -ing, -en). Но у этой стратегии есть ограничения, поскольку (i) некоторые глаголы не требуют суффиксов (см., Например, leave and go в приведенном выше примере), и (ii) все эти суффиксы также появляются в существительных по разным причинам.

Также полезно рассмотреть любые вспомогательные глаголы (be, have, do и модальные окна can, might, will, should и т. Д.). В этом примере мы видим форму am. Это форма первого лица единственного числа в настоящем времени вспомогательного глагола be.

Рассмотрим время статьи

Еще одна полезная вещь, которую нужно разобраться в отношении глаголов, — это время каждого предложения. В нашем примере есть только один глагол с пометкой во времени. Выделено жирным шрифтом:

Я планирую уйти с работы пораньше, когда уйду в отпуск.

Определить нефинитные статьи

Одна из причин, по которой полезно иметь возможность идентифицировать нефинитные предложения, заключается в том, что нефинитные предложения всегда являются подчиненными. Поиск придаточных предложений значительно упрощает определение того, как связаны разные элементы в предложении.

Неконечные придаточные предложения содержат нефинитные глаголы. Это глаголы в форме инфинитива, причастия настоящего или причастия прошедшего времени, которые не поддерживаются вспомогательным . В нашем примере есть один бесконечный глагол — leave.Выделено жирным шрифтом:

Я планирую уйти с работы раньше , когда я уезжаю в отпуск.

Обратите внимание, что есть также примеры придаточных предложений, содержащих конечные глаголы, поэтому эта процедура сама по себе не идентифицирует все придаточные предложения. В нашем примере глагол go является частью конечного придаточного предложения:

Я собираюсь уйти с работы пораньше Я собираюсь в отпуск .

Найдите основные составляющие

Следующий шаг в синтаксическом анализе предложения — посмотреть, можете ли вы идентифицировать основные составляющие и установить тип транзитивности.Мы установили, что главный глагол в нашем примере — это планирование (потому что мы только что отметили, что два других лексических глагола являются частью придаточных предложений). Что такое транзитивность планирования и какие основные составляющие оно принимает в нашем предложении?

Поскольку наше предложение довольно сложное, можно начать с рассмотрения глагольного плана в более общем плане. Базовая статья, содержащая план, приведена ниже:

Это предложение является переходным: оно содержит субъект (Сара) и объект (праздник).Тот же образец встречается в нашем предложении. Тема (I) и объект (досрочно уйти с работы) выделены жирным шрифтом:

Я планирую уйти с работы пораньше , когда уйду в отпуск.

Осталось что-нибудь?

Если повезет, все, что у вас останется, — это дополнительная наречивая информация, относящаяся к времени, месту или способу предложения. В нашем примере в этой функции есть подчиненное предложение:

Я собираюсь уйти с работы пораньше Я собираюсь в отпуск .

границ | Доказательства морфологического состава сложных слов с использованием MEG

1. Введение

Некоторые слова простые, а некоторые нет. Поначалу это звучит как очень банальная тавтология, но споры о том, хранятся ли мультиморфемные слова просто в виде целой словоформы (Butterworth, 1983; Giraudo and Grainger, 2001) или всегда строятся из их морфемных частей (Taft, 2004). ) был развлекательным, провокационным и спорным в области лексической обработки в течение последних 40 лет.Комплексная модель того, как слова сохраняются и извлекаются, требует понимания того, как связаны форма и значение и как эта связь разворачивается во времени в естественной речи.

Потенциальный контраст между хранением целого слова и хранением морфем впервые обсуждался в классической модели удаления аффиксов (Taft and Forster, 1975), которая предполагала, что лексический доступ включает доступ к основе морфологически сложных слов. Это исследование показало, что псевдосложные слова с реальной основой (например,g., de- juvenate ) потребовалось больше времени для отклонения в задаче лексического решения (и часто неправильно выбирались как слова), чем псевдосложные слова с реальными префиксами и несуществующими основами (например, de- pertoire ). Это было воспринято как доказательство того, что морфемы были доступны до лексического доступа, и они способствуют поиску лексического элемента в памяти. При использовании различных парадигм прайминга накопились доказательства в пользу доступности морфем во время лексического доступа (Marslen-Wilson et al., 1994; Растл и Дэвис, 2003; Тафт, 2004). Это привело к появлению моделей обработки, в которых морфологическая декомпозиция является автоматическим и необходимым этапом обработки сложных слов (Rastle et al., 2004). В недавних исследованиях (Fiorentino et al., 2014; Semenza and Luzzatti, 2014) изучались этапы разложения, чтобы увидеть, как значение морфемы интегрируется в значение сложного слова. Результаты электрофизиологии (Fiorentino et al., 2014) выявили большую отрицательность для лексикализованных соединений (например,g., teacup) и новые соединения (например, tombnote) по сравнению с мономорфемными словами во временном окне 275–400 мс, что указывает на стадию, на которой значения морфем объединяются в английских соединениях. Эти психологические модели делают четкие прогнозы относительно стадий и динамики лексического доступа, но в настоящее время отсутствуют доказательства привязки этих стадий к определенным областям мозга. Это исследование направлено на выявление области, ответственной за состав значений морфем. Исследования из литературы по именованию картинок (Dohmes et al., 2004) предполагает, что на этом этапе должна быть большая активация для семантически прозрачных сложных слов, поскольку они демонстрируют большую концептуальную активацию и конкуренцию лемм в дополнение к эффекту морфологического перекрытия. Следовательно, эта область должна быть чувствительной только к составу сложных слов, значение морфемы которых имеет семантически прозрачное отношение к общему значению по сравнению со сложными словами, морфемы которых не разделяют семантические отношения, непрозрачный .

Один из способов взглянуть на лексическую обработку сложных слов — посмотреть, может ли активация морфологической структуры модулировать доступность сложного слова. Некоторые исследования кросс-модального прайминга (Marslen-Wilson et al., 1994) показали, что праймирование в лексическом решении между словами, имеющими общий корень, происходило только тогда, когда простое число и цель имели связанные значения (например, , отклонение, , начало , отклонение , но , отдел — нет), в то время как другие исследования (Zwitserlood, 1994), использующие прайминг с частичным повторением, обнаружили, что прайминг не зависит от семантических отношений между простым числом и целью.Однако исследования с использованием замаскированного прайминга, парадигмы сублиминального прайминга, где простому слову предшествует прямая маска, а за ним следует целевое слово (Forster and Davis, 1984), обнаружили, что при манипулировании семантической прозрачностью эффекты облегчения возникали для сложных слов независимо от имеют ли прайм и мишень один и тот же морфологический корень (Longtin et al., 2003; Rastle et al., 2004; Fiorentino and Poeppel, 2007; McCormick et al., 2008). Эти эффекты не проявлялись для морфологически простых слов (напр.г., публичный дом ). Было обнаружено более быстрое время лексического решения для сложных слов, которые могут быть сегментированы на существующие морфемы, что означает, что замаскированные простые / немаскированные целевые пары без семантических отношений, такие как угол-кукуруза и бутлег-ботинок , показали ускоренное распознавание целевых слов с помощью величины, неотличимые от пар с семантическими отношениями, такими как очиститель-очиститель и чашка-чай .

Поскольку общепринято, что морфологическая декомпозиция выполняется для каждого сложного слова, которое может быть исчерпывающим образом проанализировано на существующие морфемы, исследования визуального распознавания слов должны сместить акцент с декомпозиции на последующие механизмы, задействованные для активации фактического значения сложного целевого слова. .Менье и Лонгтин (2007) предположили, что активация слова вступает в игру поэтапно, которые включают по крайней мере одну раннюю стадию морфологической декомпозиции и более позднюю стадию семантической интеграции морфологических частей. Fiorentino et al. (2014) представили доказательства основанного на морфемах пути активации слова, который включает разложение на морфологические составляющие и комбинаторные процессы, действующие на эти представления. Поскольку предыдущие исследования показали, что ранняя декомпозиция, вызванная морфологической структурой, происходит автоматически для прозрачных и непрозрачных слов, разница между этими двумя типами слов может проявиться на более позднем этапе комбинаторных операций.

Другой способ взглянуть на лексическую обработку сложных слов — это посмотреть, как форма отображается на значение. Это очень важно при обработке морфологически сложных слов, чтобы отделить то, как мозг воспринимает прозрачные слова от того, как он воспринимает непрозрачные. Это можно исследовать, посмотрев, как значения морфем складываются в мозгу. Существуют модели общего механизма связывания в построении предложений (Friederici et al., 2000) и в базовой композиции именных фраз (Bemis and Pylkkänen, 2011), которые вовлекают левую переднюю височную долю (LATL) в состав слов во фразы. .В парадигме минимальной композиции Bemis и Pylkkänen (2011) обнаружили, что два составных элемента во фразе прилагательное-существительное (например, красная лодка ) вызывают большую активацию в левой передней височной доле, LATL, примерно на 225 мс, чем два. несоставные элементы (например, xkq boat , случайная последовательность букв и слова). Это было воспринято как доказательство того, что базовая комбинаторная обработка данных поддерживается LATL. Внутри сложных слов есть специальный подкласс слов, которые имеют структуру, параллельную именным фразам, известным как составные слова.Сложные слова обладают уникальным свойством состоять только из свободных морфем (отдельных слов). Сложные слова также различаются по измерению семантической прозрачности , степени, в которой комбинация значений морфем соответствует общему значению слова. Это означает, что мы можем варьировать вклад морфем в композицию значения. Эти свойства делают составные слова отличным кандидатом для исследования морфологического состава сложных слов, поскольку они могут обеспечивать аналогичную структуру для работы, выполняемой на уровне фразы.Эти параллели приводят к тому, что LATL является кандидатом на композицию внутри слова, и это обеспечивает интересную основу для изучения эффектов внутрилексической семантической композиции как аналога композиции на уровне фразы.

Таким образом, семантически прозрачные составные слова (например, почтовый ящик) должны вызывать большую активность в этой области, чем простые слова, поскольку их значения происходят из состава их морфемных частей, тогда как семантически непрозрачные составные слова (например,, бутлег) не должны вызывать большей активности, поскольку между их частями и значениями нет связи. В общем, модель сложного распознавания слов потребует, по крайней мере, этих двух этапов обработки: разбора на базовые единицы (декомпозиция) и композиции этих словоформ в сложное значение. Чтобы распаковать эти этапы, мы предлагаем использовать два типа парадигм грунтования: грунтовку с частичным повторением (например, ДОРОГА-обочина), аналогичные парадигмам, используемым в исследованиях замаскированного грунтования, которые будут использоваться для исследования эффектов разложения в соединениях, и грунтовка с полным повторением (например,g., ROADSIDE-roadside), которые будут использоваться для исследования композиционных эффектов их морфем. Штрихи условия повторения прайминга использовали для оценки эффекта композиции в отсутствие поведенческой реакции. В этом отношении метод анализа аналогичен принятому Zweig и Pylkkänen (2009), в котором авторы напрямую сравнивают сложные (производные) слова, таким образом стремясь найти эффекты разложения, которые не зависят от прайминга. В этом исследовании используется задача создания именования слов для изучения этих этапов, связанных с лексической обработкой, поскольку она обеспечивает сопоставимые эффекты с задачами лексического принятия решений (Neely, 1991) и не требует пробного заполнения.Эта задача была выполнена, пока активность мозга регистрировалась с помощью МЭГ, чтобы исследовать, есть ли в левой височной доле область, отвечающая за морфологический состав. Это исследование вносит свой вклад в работу по характеристике нейронных основ лексической обработки сложных слов, предоставляя доказательства композиции в составных словах и связывая их с их нейронными коррелятами. Учитывая предшествующую литературу, мы ожидаем найти доказательства разложения для сложных слов, но не для симплексных слов.Это открытие согласуется с литературой по визуальному распознаванию слов, особенно с литературой по замаскированному праймингу, где есть облегчающие эффекты при прайминге морфологически сложных слов, но не морфологически простых слов. Однако мы не ожидаем увидеть это общее преимущество морфологической сложности в составе. Поскольку состав смысла регулируется семантически, мы ожидаем обнаружить влияние композиции на активность мозга только для прозрачных соединений.

2.Материалы и методы

2,1 Участники

Восемнадцать правшей, носителей английского языка в возрасте от 18 до 30 лет, с нормальным или исправленным зрением, все дали информированное согласие и приняли участие в этом эксперименте. Исследование было одобрено Университетским комитетом по деятельности с участием людей (UCAIHS) Нью-Йоркского университета. Данные MEG от трех участников были исключены из-за большого количества отказов от испытаний, вызванных шумовыми помехами (> 25%). Подробности отказа описаны в процедуре.

2.2. Материал

Все стимулы состояли из английских биморфемных соединений (например, чашка) и морфологически простых существительных (например, шпинат), сопоставленных по длине и частоте встречаемости. Мы манипулировали семантической прозрачностью, включая полностью семантически прозрачные (например, чайная чашка) слова, в которых обе составляющие морфемы имеют семантическое отношение к значению всего соединения, и полностью семантически непрозрачные слова (например, фигня), в которых ни один из составляющих морфемы имеют семантическое отношение к составному значению.

311 английских словосочетаний были собраны из предыдущих исследований (Juhasz et al., 2003; Fiorentino and Poeppel, 2007; Fiorentino and Fund-Reznicek, 2009; Drieghe et al., 2010) и классифицированы с точки зрения семантической прозрачности с помощью семантики. задача на соответствие, выполняемая с помощью инструмента Amazon Mechanical Turk. В этом задании 20 участников попросили оценить по шкале от 1 до 7, насколько каждый компонент соединения относится к целому слову. По шкале 1 соответствует несвязанному, а 7 — очень близкому.Каждому участнику случайным образом представили один из компонентов каждого соединения. Соединения классифицировались как семантически непрозрачные (далее непрозрачные ), если сумма баллов их составляющих находилась в интервале 2–6, и как семантически прозрачные (далее прозрачные ), если сумма находилась в интервале 10–14. Например, непрозрачный состав крайний срок получил суммарный рейтинг 3,76 с мертвым , что дает рейтинг прозрачности 1.44 и строка , что дает рейтинг 2.32. Точно так же сложный кукольный домик получил суммарный рейтинг 11,79, при этом кукла обеспечила рейтинг прозрачности 6,47 и дом внесла оценку 5,32. Для каждого типа слова было выбрано шестьдесят словосочетаний. Этот метод нормирования семантической прозрачности соответствовал методам, использованным в упомянутых предыдущих исследованиях. Морфологически простые слова (далее simplex : например, шпинат) были объединены из Rastle et al.(2004) и English Lexicon Project отбирали слова, закодированные на наличие только одной морфемы (Balota et al., 2007). Простые слова (например, бордель ) были выбраны так, чтобы они имели неморфологическую связь формы с их простыми числами (например, бульон ). Кроме того, эти слова были ограничены и выбраны таким образом, чтобы простое слово нельзя было разбить на более мелкие части без создания недопустимых морфем.

2.3. Типовой проект дома

Три разных типа слов были сопоставлены в двух условиях прайминга: полное повторение и частичное (составляющее) повторение (см. Таблицу 1).Для условия повторного праймирования в качестве прайма и мишени использовали одно и то же соединение (например, чашка TEACUP). Для прайминга с частичным повторением мы использовали первый компонент соединения в качестве праймера (например, чайную чашку TEA). Для симплексного условия неморфологическая родственная форма использовалась в качестве составляющей в условии частичного повторения прайминга (например, SPIN-шпинат). Эти два условия прайминга были объединены для управления условиями, в которых прайм не имел семантического отношения к цели (например,г., DOORBELL-чашка; ДВЕРЬ-чашка).

Таблица 1. Матрица расчета .

2.4. Процедура

Все участники прочитали все задания во всех условиях (всего 720), которые были разделены на три списка по 240 слов и рандомизированы в каждом списке. Порядок представления списков был сбалансирован между испытуемыми. Экспериментальной задачей было наименование слов: испытуемым предлагались пары слов, и их просили прочитать вслух второе слово каждой пары.Стимулы были представлены белым шрифтом Courier размером 30 пунктов на сером фоне с помощью PsychToolbox (Brainard, 1997). Каждое испытание начиналось с предъявления фиксирующего креста, затем штриховки, затем мишени. Каждая из этих визуальных презентаций была представлена ​​в течение 300 мс с последующим пропуском 300 мс (см. Рисунок 1). Мы записали начальную латентность речи и высказывания каждого испытуемого для поведенческого анализа.

Рис. 1. Структура эксперимента .

Перед экспериментом форма головы каждого участника была оцифрована с использованием системы Polhemus Fastscan вместе с пятью точками индикатора положения головы, которые используются для совместной регистрации положения головы по отношению к датчикам MEG во время сбора данных.Электромагниты, прикрепленные к этим точкам, локализуются после того, как участники лежат внутри массива датчиков МЭГ, что обеспечивает совместную регистрацию систем координат головы и датчика. Форма головы используется во время анализа для совместной регистрации головы на МРТ участников. Половине участников МРТ не проводились; поэтому мы масштабировали общий эталонный мозг, который предоставляется в FreeSurfer, чтобы он соответствовал размеру голов этих участников.

Во время эксперимента участники оставались лежать в комнате с магнитной защитой, а реакция их мозга отслеживалась градиентометрами MEG.Экспериментальные элементы проецировались на экран, чтобы участник мог прочитать и выполнить задание. Данные МЭГ были собраны с использованием аксиальной системы градиентометра для всей головки со 157 каналами и тремя опорными каналами (Технологический институт Канадзавы, Ноноичи, Япония). Запись проводилась в режиме постоянного тока, то есть без фильтра верхних частот, с фильтром нижних частот 300 Гц и режекторным фильтром 60 Гц.

2,5. Анализ

Мы исследовали латентность начала, время реакции на наименование слова, чтобы оценить эффекты морфологического разложения на основе Fiorentino and Poeppel (2007).Поскольку время реакции чувствительно к лексическим свойствам слов (Fiorentino and Poeppel, 2007), составные слова должны обрабатываться быстрее при праймировании, чем симплексные слова из-за остаточной активации ранее активированных морфем. Недекомпозиционная учетная запись не предсказывает никаких различий из-за структуры слова, если слова правильно сопоставлены по релевантным свойствам всего слова. Таким образом, начальная задержка может использоваться, чтобы понять, есть ли эффект разложения. Поведенческие данные были проанализированы с использованием традиционного дисперсионного анализа для типа слова с помощью модели взаимодействия с частичным повторением.Прайминг с частичным повторением в задачах лексического решения использовался, чтобы продемонстрировать доступность морфем в сложных словах (Rastle et al., 2004). Подобные поведенческие эффекты были также обнаружены при использовании именования слов (см. Neely, 1991 для сравнительного обзора лексического решения и именования слов). Таким образом, очевидность эффектов разложения можно наблюдать во времени реакции, чтобы говорить, , задержка начала . Предыдущие исследования привели к предсказанию, что должен быть стимулирующий эффект более короткой задержки начала из-за прайминга для соединений по сравнению с их эквивалентами из симплексных слов, поскольку сегментация на морфемы приводит к более быстрому доступу к сложному слову.

После сбора данных мозга мы применили метод непрерывно скорректированных наименьших квадратов (Adachi et al., 2001), процедуру снижения шума в программном обеспечении MEG160 (Yokogawa Electric Corporation и Eagle Technology Corporation, Токио, Япония), которая вычитает шум из Градиометры МЭГ основаны на измерениях шума в опорных каналах, удаленных от головы. Данные подвергались полосовой фильтрации в диапазоне 1–40 Гц с использованием БИХ-фильтра. Запись всего эксперимента была сегментирована на интересующие эпохи, от -200 мс до до 600 мс после визуального отображения основного слова.Мы отклонили испытания, в которых максимальная амплитуда размаха превышала предел 4000fT, и уравняли испытания, чтобы иметь равное количество испытаний для каждого условия и для каждого типа слова для правильного сравнения. Средний процент отклоненных испытаний среди субъектов составлял 1,9%, а для каждого типа слова: 1,3% для непрозрачных, 2,2% для симплексных, 1,8% для прозрачных. Каналы датчиков были отмечены как плохие и отбрасывались для каждого испытуемого, если полное отклонение канала превышало 10%.

Матрица ковариации шума была вычислена для каждого участника с использованием процедуры автоматического выбора модели (Engemann and Gramfort, 2015) на случайном выборе базовых эпох (120 эпох) от -200 мс до начала представления креста фиксации.Для участников с МРТ кортикальные реконструкции были сгенерированы с использованием FreeSurfer, в результате чего пространство источника составляло 5124 вершины (CorTechs Labs Inc., Ла-Хойя, Калифорния и MGH / HMS / MIT Центр биомедицинской визуализации Athinoula A. Martinos, Чарльстон, Массачусетс). Метод модели граничных элементов (БЭМ) использовался для моделирования активности в каждой вершине для расчета прямого решения. Обратное решение было сгенерировано с использованием этой прямой модели и матрицы ковариации шума и вычислено с ограничением фиксированной ориентации, требующим, чтобы дипольные источники были перпендикулярны кортикальной поверхности.Затем данные датчиков для каждого субъекта проецировались в их индивидуальное исходное пространство с использованием оценки минимальной нормы с корковыми ограничениями (все анализы проводились с использованием MNE-Python: Gramfort et al., 2013, 2014), что приводило к нормализованным по шуму картам динамических статистических параметров. (dSPM: Dale et al., 2000).

Для этого анализа наш дизайн (таблица 2) сводится к простому сравнению между составными (например, TEACUP) и симплексными словами (например, SPINACH) одного и того же размера, которые служили простыми числами в условии повторения (например,g., TEACUP-teacup), описанный выше в разделе «Дизайн». Поскольку для этого анализа мы используем нейрофизиологические данные, относящиеся к молчаливому чтению слов, которые служили простыми числами, поведенческих данных для этих слов нет. Таким образом, мы также избегаем артефактов, связанных с произвольными движениями, которые могут поставить под угрозу анализ эффектов, представляющих интерес для исследования (Hansen et al., 2010).

Таблица 2. Анализ простых чисел .

Мы исследовали нервную активность, локализованную во всей левой височной доле.Этот регион был выбран на основе композиционных эффектов, обнаруженных в предложениях (Friederici et al., 2000) или фразах прилагательное-существительное (Bemis and Pylkkänen, 2011). Чтобы проверить, была ли повышена активность соединений в этой области, был проведен тест t на остаточную активацию типа составного слова (непрозрачный, прозрачный) после удаления активации из симплексного контрольного слова от 100 до 600. мс после появления стимула. Карта значений p мозга была сгенерирована для временных рядов, а пространственно-временные кластеры были идентифицированы для смежных пространственно-временных кластеров, у которых значение p было меньше 0.05 и длительностью не менее 10 мс. Значения t были суммированы для тех точек в кластере, которые соответствовали этим критериям. Затем сначала был выполнен тест непараметрической перестановки путем перетасовки меток типов слов, а затем вычисления кластеров, образованных новыми метками. Распределение, сгенерированное из 10 000 перестановок, было вычислено путем вычисления значимых уровней наблюдаемого кластера. Скорректированное значение p было определено из процента кластеров, которые были больше, чем исходный вычисленный кластер (Maris and Oostenveld, 2007).Эти тесты были рассчитаны с использованием пакета статистического анализа данных MEG, Eelbrain (https://pythonhosted.org/eelbrain/).

3. Результаты

3.1. Морфологическая декомпозиция

С точки зрения поведения мы обнаружили значительный эффект прайминга с частичным повторением [ F _{(1, 17)} = 25,91, p <0,001], но наиболее критично взаимодействие типа слова с помощью прайминга [ F _{( 2, 17)} = 9,24, p <0,001] (рисунок 2).Этот эффект показывает, что именование составных слов облегчается в большей степени, чем для морфологически простых слов, если они начислены. В запланированных сравнениях были обнаружены достоверные различия между непрозрачными соединениями и симплексными словами [ F _{(1, 17)} = 5,93, p <0,03], а также прозрачными соединениями и симплексными словами [ F _{(1, 17)} = 14,46, p <0,005], но не между прозрачными и непрозрачными соединениями [ F _{(1, 17)} = 2.84, p. > 0,1]. Эти результаты показывают, что даже в словообразовании существует чувствительность к морфологической структуре помимо орфографического и фонологического перекрытия, но этот этап обработки нечувствителен к значению морфем по отношению к составному слову, что согласуется с предыдущим литература по морфологическому разложению (Rastle et al., 2004; McCormick et al., 2008).

Рис. 2. Средство разницы задержки начала частичного повторения прайминга .

3.2. Морфологический состав

Результаты показывают надежные эффекты большей активации прозрачных соединений по сравнению с их симплексными контролями в височной доле. С этим различием связаны два значимых кластера: первый кластер был локализован в передней средней височной извилине от 250 до 470 мс (∑ t = 4552,3, p <0,05, рисунок 3), а второй кластер активности был локализуется в задней верхней височной извилине от 430 до 600 мс ( t = 5654, p <0.05, рисунок 4). Однако не было обнаружено надежных кластеров для различия непрозрачных соединений и симплексных слов в височной доле.

Рис. 3. Разница между прозрачностью и симплексом в левой передней височной доле (LATL) .

Рис. 4. Разница между прозрачностью и симплексом в задней верхней височной мышце (pSTG) .

4. Обсуждение

Анализ разных типов слов по отдельности выявил очень последовательные доказательства того, что существует разница в том, как простые и сложные слова обрабатываются в мозгу.Поведенческие результаты подтвердили, что существует стадия лексического доступа, которая чувствительна к морфологическим формам в сложных словах, и продемонстрировали, что эти эффекты также могут наблюдаться в других модальностях тестирования, а именно, в именовании слов. Эффект начального латентного взаимодействия, когда составные слова создавались быстрее, чем морфологически простые слова, когда они начинались с их составной морфемы, в значительной степени согласуется с результатами в литературе по замаскированному праймингу по распознаванию слов и дает дополнительные доказательства того, что в лексическом доступе есть стадия декомпозиции. где сложные слова разбираются на свои морфемы (Rastle et al., 2004; Тафт, 2004; Моррис и др., 2007; Маккормик и др., 2008; Fiorentino и Fund-Reznicek, 2009). Операция синтаксического анализа происходит независимо от семантических отношений между составляющими морфемами и их сложным словом. Поскольку ранняя активация составляющих посредством морфологического разложения происходит независимо от семантической прозрачности, то, что отличает прозрачное и непрозрачное соединение, должно происходить, таким образом, на более поздней стадии морфемного состава. Повышенная активность прозрачных соединений в передней височной доле с 250 до 470 мс свидетельствует о стадии лексического доступа, на которой значения морфемы играют роль в доступе к общему значению слова.Bemis и Pylkkänen (2011) показывают комбинаторные эффекты в LATL для прилагательных слов примерно через 225 мс после предъявления критического слова. Разницу во времени можно объяснить разными моментами времени, когда мы фиксируем начало действия стимула. В Bemis and Pylkkänen (2011) начало совпадает с началом существительного лодка во фразе красная лодка , тогда как в нашем исследовании критическим стимулом является все составное парусная лодка .

Повышенная активация в задней височной доле для прозрачных соединений с 430 до 600 мс, которая следует за активностью в LATL, согласуется с тем фактом, что эта область участвует в лексическом поиске (Hickok and Poeppel, 2007; Lau et al., 2008). Lau et al. (2008) предположили, что задняя область височной доли является лучшим кандидатом для лексического хранения слов. Поскольку LATL отвечает за составление значения составляющих морфем, задняя височная доля будет отвечать за извлечение информации из хранимого лексико-семантического представления. Эта область также участвует в преобразовании звука в значение (Binder et al., 2000), которое включает поиск фонологической информации. Это исследование согласуется с моделями декомпозиции из литературы по визуальному распознаванию слов и обеспечивает нейронную основу для этапа лексического доступа, участвующего в композиции значения в составных словах, тем самым помогая распутать когнитивные процессы, которые нечеткие, когда время реакции является единственной мерой. .Объединяя результаты психолингвистических исследований с записями МЭГ активности мозга, полученные результаты предполагают, что распознавание соединений включает в себя отдельные стадии: стадию декомпозиции, которая не зависит от семантики, и стадию композиции, которая регулируется семантикой. Мы показали, что ход активации различается по сложности слова и семантической прозрачности.

Авторские взносы

Авторы TB и DC являются первыми авторами, поскольку они оба в равной степени внесли свой вклад в работу.

Финансирование

Эта работа поддержана Национальным научным фондом в рамках гранта № BCS-0843969 и Исследовательским советом Нью-Йоркского университета в Абу-Даби в рамках гранта № G1001 Института NYUAD Нью-Йоркского университета Абу-Даби. Работа по туберкулезу была поддержана исследовательской стипендией Национального научного фонда под номером DGE-1342536. Работа DC была поддержана Координацией повышения квалификации кадров высшего образования и Комиссией Фулбрайта в соответствии с Законом о взаимном образовательном обмене, спонсируемой Государственным департаментом Соединенных Штатов Америки, Бюро по вопросам образования и культуры.

Заявление о конфликте интересов

Авторы заявляют, что исследование проводилось при отсутствии каких-либо коммерческих или финансовых отношений, которые могут быть истолкованы как потенциальный конфликт интересов.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить Алека Маранца за его поддержку и руководство в этом проекте. Мы также хотели бы поблагодарить Машу Вестерлунд и Фиби Гастон за критические отзывы для этой статьи. Мы также хотели бы поблагодарить Джеффа Уокера из NYU MEG Lab за его помощь во время тестирования участников.

Список литературы

Адачи Ю., Шимогавара М., Хигучи М., Харута Ю. и Очиаи М. (2001). Снижение непериодического магнитного шума окружающей среды при измерении МЭГ методом наименьших квадратов с постоянной корректировкой. Прил. Сверхпроводимость. IEEE Trans . 11: 669–672. DOI: 10.1109 / 77.919433

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Балота Д. А., Яп М. Дж., Кортезе М. Дж., Хатчисон К. А., Кесслер Б., Лофтис Б. и др. (2007). Проект английской лексики. Behav. Res. Методы 39, 445–459. DOI: 10.3758 / BF03193014

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Бемис, Д. К., и Пюлкканен, Л. (2011). Простая композиция: магнитоэнцефалографическое исследование понимания минимальных языковых фраз. Дж. Neurosci . 31, 2801–2814. DOI: 10.1523 / JNEUROSCI.5003-10.2011

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Биндер, Дж.R., Frost, J. A., Hammeke, T. A., Bellgowan, P. S., Springer, J. A., Kaufman, J. N., et al. (2000). Активация височной доли человека речью и неречевыми звуками. Cereb. Cortex 10, 512–528. DOI: 10.1093 / cercor / 10.5.512

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Баттерворт, Б. (1983). «Лексическое представление» в Language Production , Vol. 2, изд Б. Баттерворт (Лондон: Academic Press), 257–294.

Дейл, А.М., Лю, А. К., Фишл, Б. Р., Бакнер, Р. Л., Белливо, Дж. У., Левин, Дж. Д. и др. (2000). Динамическое статистическое параметрическое картирование: комбинирование ФМРТ и МЭГ для получения изображений корковой активности с высоким разрешением. Neuron 26, 55–67. DOI: 10.1016 / S0896-6273 (00) 81138-1

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Fiorentino, R., and Fund-Reznicek, E. (2009). Маскированная морфологическая грунтовка составных компонентов. Ment. Lexicon 4, 159–193.DOI: 10,1075 / мл. 4.2.01fio

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фиорентино, Р., Найто-Биллен, Ю., Бост, Дж., И Фунд-Резничек, Э. (2014). Электрофизиологические доказательства комбинаторной обработки английских соединений на основе морфем. Cogn. Neuropsychol . 31, 123–146. DOI: 10.1080 / 02643294.2013.855633

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Фиорентино, Р., Поппель, Д. (2007). Сложные слова и структура в лексике. Lang. Cogn. Процесс . 22, 953–1000. DOI: 10.1080 / 0167011

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Форстер, К. И., и Дэвис, К. (1984). Прайминг повторения и ослабление частоты в лексическом доступе. J. Exp. Psychol. Учить. Mem. Cogn . 10, 680–698. DOI: 10.1037 / 0278-7393.10.4.680

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Friederici, A. D., Wang, Y., Herrmann, C. S., Maess, B., and Oertel, U. (2000). Локализация ранних синтаксических процессов в лобных и височных областях коры: магнитоэнцефалографическое исследование. Гум. Карта мозга . 11, 1–11. DOI: 10.1002 / 1097-0193 (200009) 11: 1 <1 :: AID-HBM10> 3.0.CO; 2-B

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Gramfort, A., Luessi, M., Larson, E., Engemann, D.A., Strohmeier, D., Brodbeck, C., et al. (2013). Анализ данных МЭГ и ЭЭГ с помощью MNE-python. Фронт. Neurosci . 7: 267. DOI: 10.3389 / fnins.2013.00267

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Грамфорт, А., Луесси, М., Ларсон, Э., Энгеманн, Д. А., Стромайер, Д., Бродбек, К. и др. (2014). Программное обеспечение МНЭ для обработки данных МЭГ и ЭЭГ. Нейроизображение 86, 446–460. DOI: 10.1016 / j.neuroimage.2013.10.027

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Хансен, П. К., Крингельбах, М. Л., и Салмелин, Р. (2010). MEG: Введение в методы . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Издательство Оксфордского университета.

Google Scholar

Юхас, Б.Дж., Старр, М. С., Инхофф, А. В., и Плак, Л. (2003). Влияние морфологии на обработку составных слов: свидетельства от именования, лексических решений и фиксации взгляда. руб. Дж. Психол . 94, 223–244. DOI: 10.1348 / 000712603321661903

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Longtin, C.-M., Segui, J., and Hallé, P.A. (2003). Морфологическая грунтовка без морфологической связи. Lang. Cogn. Процесс . 18, 313–334.DOI: 10.1080 / 016244000036

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Марслен-Уилсон, В., Тайлер, Л. К., Вакслер, Р., и Олдер, Л. (1994). Морфология и значение в английской ментальной лексике. Psychol. Ред. . 101, 3–33. DOI: 10.1037 / 0033-295X.101.1.3

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Маккормик, С. Ф., Растл, К., и Дэвис, М. Х. (2008). Есть ли в слове «фетиш» праздник? влияние орфографической непрозрачности на морфо-орфографическую сегментацию при визуальном распознавании слов. J. Mem. Lang . 58, 307–326. DOI: 10.1016 / j.jml.2007.05.006

PubMed Аннотация | Полный текст | CrossRef Полный текст | Google Scholar

Нили, Дж. Х. (1991). «Эффекты семантического прайминга в визуальном распознавании слов: выборочный обзор текущих открытий и теорий», в Basic Processes in Reading: Visual Word Recognition , eds D. Besner and GW Humphreys (Hillsdale, NJ: L. Erlbaum Associates), 264 –336.

Google Scholar

Растл, К.и Дэвис М. Х. (2003). Чтение морфологически сложных слов . Нью-Йорк, Нью-Йорк: Психология Пресс.

Google Scholar

Тафт М. и Форстер К. И. (1975). Лексическое хранение и поиск слов с префиксом. J. Verb. Учить. Глагол. Поведение . 14, 638–647. DOI: 10.1016 / S0022-5371 (75) 80051-X

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zweig, E., and Pylkkänen, L. (2009). Визуальный эффект m170 морфологической сложности. Lang.Cogn. Процесс . 24, 412–439. DOI: 10.1080 / 016802180420

CrossRef Полный текст | Google Scholar

Zwitserlood, P. (1994). Роль семантической прозрачности в обработке и представлении нидерландских словосочетаний. Lang. Cogn. Процесс . 9, 341–368. DOI: 10.1080 / 01690969408402123

CrossRef Полный текст | Google Scholar

1. Что из следующего можно сказать о языке?

а) Психология языка занимается только организацией и обработкой письменной речи.
б) Язык лежит на стыке чистой психологии, лингвистики и математики.
в) Язык — это простой процесс, в котором очень мало загадок.
г) Ничего из вышеперечисленного.

2. Все нижеследующее представляет собой компоненты использования естественного языка , кроме для ____________.

а) Синтаксис
б) Прагматика
в) Мнемоника
г) Семантика
д) дискурс

3.Когда связанные предложения объединяются, чтобы составить осмысленное сообщение, это называется _________.

а) Контекст
б) Семантика
в) Прагматика
г) Дискурс
д) чтение

4. Какие ДВА из следующих утверждений верны для синтаксического анализа?

5. Какое из следующих утверждений о интерпретации языка является правильным?

а) Есть один основной класс явлений, который требует большего, чем буквальное значение.
б) При понимании метафоры процессор сначала должен проанализировать предложения, а затем также определить их значение.
в) Значение «Не могли бы вы закрыть дверь?» могут быть установлены только на основе семантики.
г) И (а), и (б).

6. Какое из следующих утверждений НЕПРАВИЛЬНО с точки зрения модульного представления о поиске смысла слова?

а) Модульный подход к поиску смысла слов заключается в том, что значения слов сохраняются способом, не зависящим от контекста.
б) Когда мы встречаем строку букв, представляющую слово, мы автоматически ищем и извлекаем значение.
c) Если строка представляет более одного слова, то сразу же извлекается только одно значение, если контекст указывает, какое именно.
г) Модульный подход к извлечению значений слов привлекателен, поскольку он сохраняет механизмы поиска значений слов отдельно от контекста.

7. Какое из следующих утверждений об эксперименте Суинни 1979 г. ЛОЖНО?

а) Участникам были представлены такие разговорные отрывки, как эти: (а) Мэри нужно было купить подарки, поэтому она пошла в банк; (б) Мэри нашла реку холодной, поэтому она поплыла к берегу.
б) Сразу после предъявления неоднозначного слова Суинни представил на экране строку из одной буквы; участники должны были решить, является ли буквенная последовательность словом или нет (лексическое решение).
c) Когда строка была словом, она могла быть связана либо с предполагаемым смыслом двусмысленного слова (например, «деньги»), иметь отношение к другому значению (например, «грязь»), либо не иметь отношения ни к одному из них.
г) Выяснилось, что при задержке перед вторым стимулом, в зависимости от значения, для разных значений слова имелось дифференциальное преимущество (прайминг); таким образом, контекст оказал влияние на первоначальный выбор смысла.

8. Работа Гиббса раскрыла много вещей, но три из следующих ложны по отношению к его открытиям. Какой правильный ответ?

а) Результаты Гиббса показывают, что стандартная модель понимания широко применяется.
б) Понимание предложений в рассказах — это то же самое, что понимание реальных взаимодействий в диалоге.
в) Работа над непрямым пониманием речевых актов укрепляет мнение о том, что буквальная интерпретация всегда необходима.
г) Аналогичные результаты были получены для понимания метафор, что и для понимания речевых актов.

9. Общий термин, используемый для описания всех типов потери языка — ________.

а) Дислексия
б) Афазия
в) Дисфазия
г) Lexphasia
д) Ничего из вышеперечисленного

10. Какое из этих утверждений о сценарных исследованиях верно?

а) В предложении «Гарри поехал в Лондон» по умолчанию может указываться факт использования автомобиля.Последующее упоминание автомобиля не должно быть проблемой, потому что его значение по умолчанию уже присутствует в представлении, полученном в результате предложения. Гаррод и Сэнфорд не смогли этого показать.
б) Сэнфорд и Гаррод утверждали, что мы автоматически связываем сказанное с фоновыми знаниями и что фоновые знания организуются в долговременной памяти о конкретных ситуациях.
c) В эксперименте Гарнхема слово «приготовленный» было лучшим поисковым сигналом для предложения «Мэри приготовила чипсы», чем «жареный», потому что слово «приготовленный» действительно встречается в предложении.
г) сценарии возникают в результате понимания текста; они не способствуют пониманию.

11. Согласно Лакоффу, метафоры оказывают значительное влияние на то, как мы думаем и понимаем наши социальные миры. Какой из следующих ниже примеров не является метафорой?

а) Хорошая книга подобна хорошей еде.
б) Необходимость — мать изобретательности.
в) Когда Хелен услышала эту новость, у нее чуть не случился нервный срыв.
г) Скандал повлек за собой серьезные политические последствия.
д) Студенты продемонстрировали приливную волну щедрости.

12. Что касается решения проблем, какое из следующих утверждений верно?

а) Нумерация требует стандартного применения арифметических процедур, извлеченных из памяти.
б) Творческое решение проблем также может быть выполнено по формуле.
в) Даже если мы сталкиваемся с одним и тем же типом проблемы снова и снова, творческое решение проблем никогда не становится рутинным.
г) Ничего из вышеперечисленного.

13. Исследования, в ходе которых изучаются ответы людей на тест «Выбор Ватсона», решение военных задач и протоколы «говорить вслух», показали, что на рассуждения о проблемах сильно влияет ____________.

а) Логика
б) Обнаружение проблемы
в) Условные вероятности
г) Эвристика
д) Изображение проблемы

14.Что касается проблем с анаграммами, какие из следующих утверждений верны?

а) Самая простая стратегия — это слепой поиск, при котором вы просто слепо перемещаете буквы, пока не появится фраза.
б) Ограничение пространства поиска поможет ускорить процесс решения проблемы.
c) Все проблемы могут быть истолкованы в терминах пространств поиска.
г) Все вышеперечисленное.

15. Какое из следующих утверждений верно в отношении выбора Wason или проблемы четырех карт (Wason, 1966)?

16.Что из следующего является примером того, как люди полагаются на эвристику репрезентативности при принятии решений или суждений?

а) Люди сообщают, что они выполняли более 50% работы в домашних условиях
б) Люди склонны переоценивать автокатастрофы
в) Люди чаще связывают изжогу с острой пищей, чем с мягкой пищей
г) Люди склонны недооценивать смертность от диабета
д) Люди сообщают, что чаще попадают на красный свет светофора, когда опаздывают на работу из-за пробок.

17.Все следующие качества описывают рассуждение интуитивно, за исключением ____________.

а) Происходит автоматически
б) Быстрый анализ информации
в) Сильное чувство убежденности
г) Логический анализ
д) Трудно обосновать

18. Когда каждой из двух групп участников показали разные наборы результатов, основанные на эксперименте с крысами, обе группы сообщили, что показанные им результаты были очевидными.Это говорит о том, что иногда вещи кажутся более очевидными, чем должны. Какое когнитивное явление может объяснить этот эффект?

а) Предвзятость в ретроспективе
б) Интуиция
c) Эвристика доступности
г) Условное рассуждение
д) Пространство поиска

19. Хотя значительные исследования показывают, что люди демонстрируют относительно слабые способности к рассуждению, какие причины были приведены для критики этого исследования?

а) Рациональность не абсолютна
б) Эксперименты без экологической обоснованности
в) Удовлетворительные ответы — это рациональные ответы
г) Люди имеют ограниченное время и данные
д) Все вышеперечисленное

20.Временная неспособность найти хорошо известное нам слово называется _________.

а) Эффект давности
б) Явление кончика языка
в) Афазия Вернике
г) Приобретенная дислексия
д) Брокас афазия

Доказательства морфологического состава сложных слов с использованием MEG

Реферат

Психолингвистические и электрофизиологические исследования лексической обработки показывают конвергентные доказательства лексического доступа на основе морфем для морфологически сложных слов, который включает раннюю декомпозицию на составляющие их морфемы с последующей некоторой комбинаторной операцией.Учитывая, что как семантически прозрачные (например, парусник), так и семантически непрозрачные (например, пиратские) соединения подвергаются морфологической декомпозиции на ранних этапах лексической обработки, последующие комбинаторные операции должны учитывать разницу во вкладе составляющих морфем в их значение. разные типы слов. В этом исследовании мы используем магнитоэнцефалографию (МЭГ), чтобы точно определить нейронные основы этого комбинаторного этапа распознавания составных слов английского языка.Данные МЭГ были получены, когда участники выполняли задачу по именованию слов, в которой три типа слов, прозрачные соединения (например, обочина дороги), непрозрачные соединения (например, бабочка) и морфологически простые слова (например, бордель), были сопоставлены с частичным повторением прайминга. парадигма, в которой интересующее слово было начато одной из составляющих его морфем. Анализ начальной задержки выявил более короткие задержки для наименования составных слов, чем симплексные слова при включении, что дополнительно поддерживает стадию морфологической декомпозиции в лексическом доступе.Анализ ассоциированной активности МЭГ выявил интересующую область, вовлеченную в морфологический состав, левую переднюю височную долю (LATL). Только прозрачные соединения показали повышенную активность в этой области от 250 до 470 мс. Предыдущие исследования с использованием предложений и фраз подчеркнули роль LATL в выполнении вычислений для основных комбинаторных операций. Результаты согласуются с моделями декомпозиции для доступности морфем на ранней стадии обработки и предполагают, что семантика играет роль в объединении значений морфем, когда их состав прозрачен для общего значения слова.

Ключевые слова: соединений, МЭГ, левая передняя височная доля (LATL), наименование слов, морфология, семантическая прозрачность, морфологическая декомпозиция, морфологический состав

1. Введение

Некоторые слова просты, а некоторые нет. Поначалу это звучит как очень банальная тавтология, но споры о том, хранятся ли мультиморфемные слова просто в виде целой словоформы (Butterworth, 1983; Giraudo and Grainger, 2001) или всегда строятся из их морфемных частей (Taft, 2004). ) был развлекательным, провокационным и спорным в области лексической обработки в течение последних 40 лет.Комплексная модель того, как слова сохраняются и извлекаются, требует понимания того, как связаны форма и значение и как эта связь разворачивается во времени в естественной речи.

Потенциальный контраст между хранением целого слова и хранением морфем впервые обсуждался в классической модели удаления аффиксов (Taft and Forster, 1975), которая предполагала, что лексический доступ включает доступ к основе морфологически сложных слов. Это исследование показало, что псевдосложные слова с реальной основой (например,g., de- juvenate ) потребовалось больше времени для отклонения в задаче лексического решения (и часто неправильно выбирались как слова), чем псевдосложные слова с реальными префиксами и несуществующими основами (например, de- pertoire ). Это было воспринято как доказательство того, что морфемы были доступны до лексического доступа, и они способствуют поиску лексического элемента в памяти. При использовании различных парадигм прайминга накопились доказательства в пользу доступности морфем во время лексического доступа (Marslen-Wilson et al., 1994; Растл и Дэвис, 2003; Тафт, 2004). Это привело к появлению моделей обработки, в которых морфологическая декомпозиция является автоматическим и необходимым этапом обработки сложных слов (Rastle et al., 2004). В недавних исследованиях (Fiorentino et al., 2014; Semenza and Luzzatti, 2014) изучались этапы разложения, чтобы увидеть, как значение морфемы интегрируется в значение сложного слова. Результаты электрофизиологии (Fiorentino et al., 2014) выявили большую отрицательность для лексикализованных соединений (например,g., teacup) и новые соединения (например, tombnote) по сравнению с мономорфемными словами во временном окне 275–400 мс, что указывает на стадию, на которой значения морфем объединяются в английских соединениях. Эти психологические модели делают четкие прогнозы относительно стадий и динамики лексического доступа, но в настоящее время отсутствуют доказательства привязки этих стадий к определенным областям мозга. Это исследование направлено на выявление области, ответственной за состав значений морфем. Исследования из литературы по именованию картинок (Dohmes et al., 2004) предполагает, что на этом этапе должна быть большая активация для семантически прозрачных сложных слов, поскольку они демонстрируют большую концептуальную активацию и конкуренцию лемм в дополнение к эффекту морфологического перекрытия. Следовательно, эта область должна быть чувствительной только к составу сложных слов, значение морфемы которых имеет семантически прозрачное отношение к общему значению по сравнению со сложными словами, морфемы которых не разделяют семантические отношения, непрозрачный .

Один из способов взглянуть на лексическую обработку сложных слов — посмотреть, может ли активация морфологической структуры модулировать доступность сложного слова. Некоторые исследования кросс-модального прайминга (Marslen-Wilson et al., 1994) показали, что праймирование при лексическом решении между словами, имеющими общую основу, происходило только тогда, когда простое число и цель имели связанные значения (например, , отклонение, , начало , отклонение , но (отдел ) — нет), в то время как другие исследования (Zwitserlood, 1994) с использованием прайминга с частичным повторением показали, что прайминг не зависит от семантических отношений между простым числом и целью.Однако исследования с использованием замаскированного прайминга, парадигмы сублиминального прайминга, где простому слову предшествует прямая маска, а за ним следует целевое слово (Forster and Davis, 1984), обнаружили, что при манипулировании семантической прозрачностью эффекты облегчения возникали для сложных слов независимо от имеют ли прайм и мишень один и тот же морфологический корень (Longtin et al., 2003; Rastle et al., 2004; Fiorentino and Poeppel, 2007; McCormick et al., 2008). Эти эффекты не проявлялись для морфологически простых слов (напр.г., бордель ). Было обнаружено более быстрое лексическое время принятия решений для сложных слов, которые можно сегментировать на существующие морфемы, что означает, что замаскированные простые / немаскированные целевые пары без семантических отношений, такие как угол-кукуруза и бутлег-ботинок , показали ускоренное распознавание целевых слов величины, неотличимые от пар с семантическими отношениями, такими как очиститель-очиститель и чашка-чай .

Поскольку общепринято, что морфологическая декомпозиция выполняется для каждого сложного слова, которое может быть исчерпывающим образом разобрано на существующие морфемы, исследования визуального распознавания слов должны сместить акцент с декомпозиции на последующие механизмы, задействованные для активации фактического значения сложной цели. слово.Менье и Лонгтин (2007) предположили, что активация слова вступает в игру поэтапно, которые включают по крайней мере одну раннюю стадию морфологической декомпозиции и более позднюю стадию семантической интеграции морфологических частей. Fiorentino et al. (2014) представили доказательства основанного на морфемах пути активации слова, который включает разложение на морфологические составляющие и комбинаторные процессы, действующие на эти представления. Поскольку предыдущие исследования показали, что ранняя декомпозиция, вызванная морфологической структурой, происходит автоматически для прозрачных и непрозрачных слов, разница между этими двумя типами слов может проявиться на более позднем этапе комбинаторных операций.

Другой способ взглянуть на лексическую обработку сложных слов — это посмотреть, как форма отображается на значение. Это очень важно при обработке морфологически сложных слов, чтобы отделить то, как мозг воспринимает прозрачные слова от того, как он воспринимает непрозрачные. Это можно исследовать, посмотрев, как значения морфем складываются в мозгу. Существуют модели общего механизма связывания в построении предложений (Friederici et al., 2000) и в базовой композиции именных фраз (Bemis and Pylkkänen, 2011), которые вовлекают левую переднюю височную долю (LATL) в состав слов во фразы. .В парадигме минимальной композиции Bemis и Pylkkänen (2011) обнаружили, что два составных элемента во фразе прилагательное-существительное (например, красная лодка ) вызывают большую активацию в левой передней височной доле, LATL, примерно на 225 мс, чем два. несоставные элементы (например, лодка xkq , случайная последовательность букв и слово). Это было воспринято как доказательство того, что базовая комбинаторная обработка данных поддерживается LATL. Внутри сложных слов есть специальный подкласс слов, которые имеют структуру, параллельную именным фразам, известным как составные слова.Сложные слова обладают уникальным свойством состоять только из свободных морфем (отдельных слов). Сложные слова также различаются по измерению семантической прозрачности , степени, в которой комбинация значений морфем соответствует общему значению слова. Это означает, что мы можем варьировать вклад морфем в композицию значения. Эти свойства делают составные слова отличным кандидатом для исследования морфологического состава сложных слов, поскольку они могут обеспечивать аналогичную структуру для работы, выполняемой на уровне фразы.Эти параллели приводят к тому, что LATL является кандидатом на композицию внутри слова, и это обеспечивает интересную основу для изучения эффектов внутрилексической семантической композиции как аналога композиции на уровне фразы.

Таким образом, семантически прозрачные составные слова (например, почтовый ящик) должны вызывать большую активность в этой области, чем простые слова, поскольку их значения основаны на составе их морфемных частей, тогда как семантически непрозрачные составные слова (например, бутлег) не должны вызывать большей активности поскольку нет никакой связи между их частями и значениями.В общем, модель сложного распознавания слов потребует, по крайней мере, этих двух этапов обработки: разбора на базовые единицы (декомпозиция) и композиции этих словоформ в сложное значение. Чтобы распаковать эти этапы, мы предлагаем использовать два типа парадигм грунтования: грунтовку с частичным повторением (например, ДОРОГА-обочина), аналогичные парадигмам, используемым в исследованиях замаскированного грунтования, которые будут использоваться для исследования эффектов разложения в соединениях, и прайм с полным повторением (например, ROADSIDE-Roadside), который будет использоваться для исследования композиционных эффектов их морфем.Штрихи условия повторения прайминга использовали для оценки эффекта композиции в отсутствие поведенческой реакции. В этом отношении метод анализа аналогичен принятому Zweig и Pylkkänen (2009), в котором авторы напрямую сравнивают сложные (производные) слова, таким образом стремясь найти эффекты разложения, которые не зависят от прайминга. В этом исследовании используется задача создания именования слов для изучения этих этапов, связанных с лексической обработкой, поскольку она обеспечивает сопоставимые эффекты с задачами лексического принятия решений (Neely, 1991) и не требует пробного заполнения.Эта задача была выполнена, пока активность мозга регистрировалась с помощью МЭГ, чтобы исследовать, есть ли в левой височной доле область, отвечающая за морфологический состав. Это исследование вносит свой вклад в работу по характеристике нейронных основ лексической обработки сложных слов, предоставляя доказательства композиции в составных словах и связывая их с их нейронными коррелятами. Учитывая предшествующую литературу, мы ожидаем найти доказательства разложения для сложных слов, но не для симплексных слов.Это открытие согласуется с литературой по визуальному распознаванию слов, особенно с литературой по замаскированному праймингу, где есть облегчающие эффекты при прайминге морфологически сложных слов, но не морфологически простых слов. Однако мы не ожидаем увидеть это общее преимущество морфологической сложности в составе. Поскольку состав смысла регулируется семантически, мы ожидаем обнаружить влияние композиции на активность мозга только для прозрачных соединений.

2.Материалы и методы

2.1 Участники

Восемнадцать правшей, носителей английского языка в возрасте от 18 до 30 лет, с нормальным или исправленным зрением, все дали информированное согласие и участвовали в этом эксперименте. Исследование было одобрено Университетским комитетом по деятельности с участием людей (UCAIHS) Нью-Йоркского университета. Данные MEG от трех участников были исключены из-за большого количества отказов от испытаний, вызванных шумовыми помехами (> 25%). Подробности отказа описаны в процедуре.

2.2. Материал

Все стимулы состояли из английских би-морфемных соединений (например, чашка) и морфологически простых существительных (например, шпинат), сопоставленных по длине и поверхностной частоте. Мы манипулировали семантической прозрачностью, включая полностью семантически прозрачные (например, чайная чашка) слова, в которых обе составляющие морфемы имеют семантическое отношение к значению всего соединения, и полностью семантически непрозрачные слова (например, фигня), в которых ни один из составляющих морфемы имеют семантическое отношение к составному значению.

311 английских словосочетаний были составлены из предыдущих исследований (Juhasz et al., 2003; Fiorentino and Poeppel, 2007; Fiorentino and Fund-Reznicek, 2009; Drieghe et al., 2010) и классифицированы с точки зрения семантической прозрачности с помощью Задача семантического родства, выполняемая с помощью инструмента Amazon Mechanical Turk. В этом задании 20 участников попросили оценить по шкале от 1 до 7, насколько каждый компонент соединения относится к целому слову. По шкале 1 соответствует несвязанному, а 7 — очень близкому.Каждому участнику случайным образом представили один из компонентов каждого соединения. Соединения классифицировались как семантически непрозрачные (далее непрозрачные ), если сумма баллов их составляющих находилась в интервале 2–6, и как семантически прозрачные (далее прозрачных ), если сумма находилась в интервале 10–14. Например, непрозрачный состав крайний срок получил суммарный рейтинг 3,76 с мертвым , что дает рейтинг прозрачности 1.44 и строка дает рейтинг 2.32. Точно так же составной кукольный домик получил суммарную оценку 11,79, где кукол внесло свой вклад в рейтинг прозрачности 6,47, а дом получил оценку 5,32. Для каждого типа слова было выбрано шестьдесят словосочетаний. Этот метод нормирования семантической прозрачности соответствовал методам, использованным в упомянутых предыдущих исследованиях. Морфологически простые слова (далее simplex : например, шпинат) были объединены из Rastle et al.(2004) и English Lexicon Project отбирали слова, закодированные на наличие только одной морфемы (Balota et al., 2007). Простые слова (например, бордел ) были выбраны так, чтобы они имели неморфологическую связь формы с их простыми числами (например, бульон ). Кроме того, эти слова были ограничены и выбраны таким образом, чтобы простое слово нельзя было разбить на более мелкие части без создания недопустимых морфем.

2.3. Дизайн

Три разных типа слов были сопоставлены в двух условиях прайминга: полное повторение и частичное (составляющее) повторение (см. Таблицу).Для условия повторного праймирования в качестве прайма и мишени использовали одно и то же соединение (например, чашка TEACUP). Для прайминга с частичным повторением мы использовали первый компонент соединения в качестве праймера (например, чайную чашку TEA). Для симплексного условия неморфологическая родственная форма использовалась в качестве составляющей в условии частичного повторения прайминга (например, SPIN-шпинат). Эти два условия прайминга были объединены для управления условиями, в которых прайм не имел семантического отношения к цели (например,г., DOORBELL-чашка; ДВЕРЬ-чашка).

Таблица 1

8

2.4. Процедура

Все участники прочитали все задания во всех условиях (всего 720), которые были разделены на три списка по 240 слов и рандомизированы в каждом списке. Порядок представления списков был сбалансирован между испытуемыми. Экспериментальной задачей было наименование слов: испытуемым предлагались пары слов, и их просили прочитать вслух второе слово каждой пары. Стимулы были представлены белым шрифтом Courier размером 30 пунктов на сером фоне с помощью PsychToolbox (Brainard, 1997).Каждое испытание начиналось с предъявления фиксирующего креста, затем штриховки, затем мишени. Каждая из этих визуальных презентаций была представлена ​​в течение 300 мс с последующим пропуском 300 мс (см. Рисунок). Мы записали начальную латентность речи и высказывания каждого испытуемого для поведенческого анализа.

Структура эксперимента .

Перед экспериментом форма головы каждого участника была оцифрована с использованием системы Polhemus Fastscan вместе с пятью точками индикатора положения головы, которые используются для совместной регистрации положения головы относительно датчиков MEG во время сбора данных.Электромагниты, прикрепленные к этим точкам, локализуются после того, как участники лежат внутри массива датчиков МЭГ, что обеспечивает совместную регистрацию систем координат головы и датчика. Форма головы используется во время анализа для совместной регистрации головы на МРТ участников. Половине участников МРТ не проводились; поэтому мы масштабировали общий эталонный мозг, который предоставляется в FreeSurfer, чтобы он соответствовал размеру голов этих участников.

Во время эксперимента участники оставались лежать в комнате с магнитной защитой, а реакцию их мозга контролировали градиентометры MEG.Экспериментальные элементы проецировались на экран, чтобы участник мог прочитать и выполнить задание. Данные МЭГ были собраны с использованием аксиальной системы градиентометра для всей головки со 157 каналами и тремя опорными каналами (Технологический институт Канадзавы, Ноноичи, Япония). Запись проводилась в режиме постоянного тока, то есть без фильтра верхних частот, с фильтром нижних частот 300 Гц и режекторным фильтром 60 Гц.

2,5. Анализ

Мы исследовали латентность начала, время реакции на наименование слова, чтобы оценить эффекты морфологического разложения на основе Fiorentino and Poeppel (2007).Поскольку время реакции чувствительно к лексическим свойствам слов (Fiorentino and Poeppel, 2007), составные слова должны обрабатываться быстрее при праймировании, чем симплексные слова из-за остаточной активации ранее активированных морфем. Недекомпозиционная учетная запись не предсказывает никаких различий из-за структуры слова, если слова правильно сопоставлены по релевантным свойствам всего слова. Таким образом, начальная задержка может использоваться, чтобы понять, есть ли эффект разложения. Поведенческие данные были проанализированы с использованием традиционного дисперсионного анализа для типа слова с помощью модели взаимодействия с частичным повторением.Прайминг с частичным повторением в задачах лексического решения использовался, чтобы продемонстрировать доступность морфем в сложных словах (Rastle et al., 2004). Подобные поведенческие эффекты были также обнаружены при использовании именования слов (см. Neely, 1991 для сравнительного обзора лексического решения и именования слов). Таким образом, очевидность эффектов разложения можно наблюдать во времени реакции, чтобы говорить, , задержка начала . Предыдущие исследования привели к предсказанию, что должен быть стимулирующий эффект более короткой задержки начала из-за прайминга для соединений по сравнению с их эквивалентами из симплексных слов, поскольку сегментация на морфемы приводит к более быстрому доступу к сложному слову.

После сбора данных мозга мы применили метод непрерывно скорректированных наименьших квадратов (Adachi et al., 2001), процедуру снижения шума в программном обеспечении MEG160 (Yokogawa Electric Corporation и Eagle Technology Corporation, Токио, Япония), которая вычитает шум из градиентометры МЭГ основаны на измерениях шума в опорных каналах, удаленных от головы. Данные подвергались полосовой фильтрации в диапазоне 1–40 Гц с использованием БИХ-фильтра. Запись всего эксперимента была сегментирована на интересующие эпохи, от -200 мс до до 600 мс после визуального отображения основного слова.Мы отклонили испытания, в которых максимальная амплитуда размаха превышала предел 4000fT, и уравняли испытания, чтобы иметь равное количество испытаний для каждого условия и для каждого типа слова для правильного сравнения. Средний процент отклоненных испытаний среди субъектов составлял 1,9%, а для каждого типа слова: 1,3% для непрозрачных, 2,2% для симплексных, 1,8% для прозрачных. Каналы датчиков были отмечены как плохие и отбрасывались для каждого испытуемого, если полное отклонение канала превышало 10%.

Матрица ковариации шума была вычислена для каждого участника с использованием процедуры автоматического выбора модели (Engemann and Gramfort, 2015) на случайном выборе базовых эпох (120 эпох) от -200 мс до начала представления креста фиксации. .Для участников с МРТ кортикальные реконструкции были сгенерированы с использованием FreeSurfer, в результате чего пространство источника составляло 5124 вершины (CorTechs Labs Inc., Ла-Хойя, Калифорния и MGH / HMS / MIT Центр биомедицинской визуализации Athinoula A. Martinos, Чарльстон, Массачусетс). Метод модели граничных элементов (БЭМ) использовался для моделирования активности в каждой вершине для расчета прямого решения. Обратное решение было сгенерировано с использованием этой прямой модели и матрицы ковариации шума и вычислено с ограничением фиксированной ориентации, требующим, чтобы дипольные источники были перпендикулярны кортикальной поверхности.Затем данные датчиков для каждого субъекта проецировались в их индивидуальное исходное пространство с использованием оценки минимальной нормы с корковыми ограничениями (все анализы проводились с использованием MNE-Python: Gramfort et al., 2013, 2014), что приводило к нормализованным по шуму картам динамических статистических параметров. (dSPM: Dale et al., 2000).

Для этого анализа наш план (таблица) сводится к простому сравнению между составными (например, TEACUP) и симплексными словами (например, SPINACH) одного и того же размера, которые служили простыми числами в условии повторения (например,g., TEACUP-teacup), описанный выше в разделе «Дизайн». Поскольку для этого анализа мы используем нейрофизиологические данные, относящиеся к молчаливому чтению слов, которые служили простыми числами, поведенческих данных для этих слов нет. Таким образом, мы также избегаем артефактов, связанных с произвольными движениями, которые могут поставить под угрозу анализ эффектов, представляющих интерес для исследования (Hansen et al., 2010).

Таблица 2

Мы исследовали нервную активность, локализованную во всей левой височной доле.Этот регион был выбран на основе композиционных эффектов, обнаруженных в предложениях (Friederici et al., 2000) или фразах прилагательное-существительное (Bemis and Pylkkänen, 2011). Чтобы проверить, была ли повышена активность соединений в этой области, был проведен тест t на остаточную активацию типа составного слова (непрозрачный, прозрачный) после удаления активации из симплексного контрольного слова от 100 до 600. мс после появления стимула. Карта значений p мозга была сгенерирована для временных рядов, а пространственно-временные кластеры были идентифицированы для смежных пространственно-временных кластеров, у которых значение p было меньше 0.05 и длительностью не менее 10 мс. Значения t были суммированы для тех точек в кластере, которые соответствовали этим критериям. Затем сначала был выполнен тест непараметрической перестановки путем перетасовки меток типов слов, а затем вычисления кластеров, образованных новыми метками. Распределение, сгенерированное из 10 000 перестановок, было вычислено путем вычисления значимых уровней наблюдаемого кластера. Скорректированное значение p было определено из процента кластеров, которые были больше, чем исходный вычисленный кластер (Maris and Oostenveld, 2007).Эти тесты были рассчитаны с использованием пакета статистического анализа данных MEG, Eelbrain (https://pythonhosted.org/eelbrain/).

4. Обсуждение

Анализ разных типов слов по отдельности выявил очень последовательные доказательства того, что существует разница в том, как простые и сложные слова обрабатываются в мозгу. Поведенческие результаты подтвердили, что существует стадия лексического доступа, которая чувствительна к морфологическим формам в сложных словах, и продемонстрировали, что эти эффекты также могут наблюдаться в других модальностях тестирования, а именно, в именовании слов.Эффект начального латентного взаимодействия, когда составные слова создавались быстрее, чем морфологически простые слова, когда они начинались с их составной морфемы, в значительной степени согласуется с результатами в литературе по замаскированному праймингу по распознаванию слов и дает дополнительные доказательства того, что в лексическом доступе есть стадия декомпозиции. где сложные слова разбираются на их морфемы (Rastle et al., 2004; Taft, 2004; Morris et al., 2007; McCormick et al., 2008; Fiorentino and Fund-Reznicek, 2009).Операция синтаксического анализа происходит независимо от семантических отношений между составляющими морфемами и их сложным словом. Поскольку ранняя активация составляющих посредством морфологического разложения происходит независимо от семантической прозрачности, то, что отличает прозрачное и непрозрачное соединение, должно происходить, таким образом, на более поздней стадии морфемного состава. Повышенная активность прозрачных соединений в передней височной доле с 250 до 470 мс свидетельствует о стадии лексического доступа, на которой значения морфемы играют роль в доступе к общему значению слова.Bemis и Pylkkänen (2011) показывают комбинаторные эффекты в LATL для прилагательных слов примерно через 225 мс после предъявления критического слова. Разницу во времени можно объяснить разными моментами времени, когда мы фиксируем начало действия стимула. В Bemis and Pylkkänen (2011) начало совпадает с появлением существительного лодка во фразе красная лодка , тогда как в нашем исследовании критическим стимулом является все составное парусная лодка .

Повышенная активация в задней височной доле прозрачных соединений с 430 до 600 мс, которая следует за активностью в LATL, согласуется с тем фактом, что эта область участвует в лексическом поиске (Hickok and Poeppel, 2007; Lau et al., 2008). Lau et al. (2008) предположили, что задняя область височной доли является лучшим кандидатом для лексического хранения слов. Поскольку LATL отвечает за составление значения составляющих морфем, задняя височная доля будет отвечать за извлечение информации из хранимого лексико-семантического представления. Эта область также участвует в преобразовании звука в значение (Binder et al., 2000), которое включает поиск фонологической информации. Это исследование согласуется с моделями декомпозиции из литературы по визуальному распознаванию слов и обеспечивает нейронную основу для этапа лексического доступа, участвующего в композиции значения в составных словах, тем самым помогая распутать когнитивные процессы, которые нечеткие, когда время реакции является единственной мерой.