詞根頻率和語義透明度對英語二語后綴派生詞加工模型影響的實證研究

提 要：本研究采用詞匯判斷任務，探究詞根頻率、語義透明度及其交互效應對英語二語后綴派生詞加工模型的影響。實驗發(fā)現(xiàn)：（1）在反應時上詞根頻率主效應顯著，高頻詞根派生詞的平均反應時低于低頻詞根派生詞；（2）在反應時上語義透明度主效應顯著，語義透明派生詞的平均反應時低于語義晦澀派生詞；（3）在正確率上二者交互效應顯著，語義透明度對低頻詞根派生詞正確率的影響更大，詞根頻率對語義晦澀派生詞正確率的影響更大。據(jù)此，我們構建中國學習者英語二語后綴派生詞分解加工模型：分為詞素分解和詞素整合兩個階段，詞根頻率和語義透明度均影響派生詞加工的時間進程，二者交互影響派生詞的加工質量。

關鍵詞：英語后綴派生詞；詞根頻率；語義透明度；分解加工模型

中圖分類號：H319"""" 文獻標識碼：A"""" 文章編號：1000-0100（2024）05-0076-9

DOI編碼：10.16263/j.cnki.23-1071/h.2024.05.011

An Empirical Study on the Influence of" Root Frequency and Semantic Transparency

on the Processing of" English Suffixed-derived Words

This study investigated the influence of root frequency， semantic transparency， and their interactive effect on the processing of English suffixed-derived words. The results showed that： （1） the main effect of root frequency on reaction time was significant， and the derived words with high root frequency were processed faster than ones with low root frequency; （2） the main effect of transparency on reaction time was significant， and the semantically transparent derived words were processed faster than semantically opaque ones; （3） the interactive effect of the two was significant on accuracy rates. Specifically， semantic transparency exerted a greater influence on derived words with low root frequency， while root frequency had a more pronounced impact on semantically opaque derived words. Finally， we presented a decomposition processing model of English L2 suffixed-derived words. The model includes two stages： morpheme decomposition and morpheme integration. Both the root frequency and semantic transparency influence the time course of processing， and interactively influence the processing quality.

Key words：English suffixed-derived words; root frequency; semantic transparency; decomposition processing model

1 引言

二語派生詞加工研究受到心理語言學界的廣泛關注。相關研究支持3種不同的加工模型。一是整詞加工模型，認為派生詞在心理詞庫中以整詞形式提?。⊿ilva， Clahsen" 2008；陳士法等" 2021）；二是分解加工模型，認為二語學習者通過分解和整合詞素來通達整詞語義（李俊敏等" 2019）；三是雙通道加工模型，認為大腦擁有兩條派生詞加工通道，根據(jù)具體情況選擇整詞或分解加工（藥盼盼等 2012，張北鎮(zhèn)" 2016）。二語派生詞加工模型出現(xiàn)分歧可能是由于研究者側重不同的影響因素造成的。通過分析前人對派生詞加工研究，我們發(fā)現(xiàn)頻率（藥盼盼等 2012，陳士法等 2017）和語義透明度（Jared et al. 2017，張北鎮(zhèn)" 2016）是影響二語派生詞加工的兩個重要因素。

頻率影響詞匯的加工和儲存方式。根據(jù)派生詞整詞特性和組成部分，頻率可以分為表面頻率、詞根頻率、累積詞基頻率以及相對頻率（陳士法" 邱靖茹 2019）。前人研究大多聚焦于表面頻率（Clahsen， Neubauer" 2010）、累積詞基頻率（Cole et al. 1989）以及相對頻率（Hay 2001），對詞根頻率的影響研究相對較少，且結論莫衷一是。例如，藥盼盼等（2012）發(fā)現(xiàn)詞根頻率影響英語二語派生詞加工，詞根頻率越高越傾向分解加工，越低則傾向整詞加工。陳士法等（2017）分析受試加工英語二語派生詞的腦電差異波，發(fā)現(xiàn)詞根頻率對派生詞加工沒有影響。此外，大部分二語派生詞研究的頻率數(shù)據(jù)來自母語者語料庫，也未將頻率與熟悉度兩個影響因素區(qū)分開，未能充分反映二語者派生詞的加工情況（藥盼盼等" 2012，陳士法等 2021）。因此，詞根頻率對英語二語后綴派生詞加工模型的影響需要進一步探究。

語義透明度是派生詞與其詞根之間的語義相關度。根據(jù)相關度大小，派生詞一般分為語義透明派生詞和語義晦澀派生詞。有研究表明派生詞加工過程受語義透明度影響。例如，張北鎮(zhèn)（2016）通過明示啟動實驗發(fā)現(xiàn)語義透明派生詞為分解加工，語義晦澀派生詞為整詞加工。也有一些研究發(fā)現(xiàn)語義透明派生詞和語義晦澀派生詞都能對詞根產(chǎn)生啟動效應，且兩者之間未見差異，認為語義透明度并不影響派生詞加工。例如，陳士法等（2021）利用詞根啟動整詞的掩蔽啟動范式發(fā)現(xiàn)語義透明度對二語派生詞加工沒有影響?？梢姡Z義透明度對派生詞加工影響研究的結論不一致。語義透明度是否影響英語二語后綴派生詞加工模型有待進一步驗證。

綜上，前人對二語派生詞加工的研究仍存在以下不足：（1）對英語二語派生詞加工模型的研究未達成一致結論。有人認為派生詞為整詞加工（Silva， Clahsen" 2008；陳士法等 2021），有人支持分解加工（Marslen-Wilson 2008，李俊敏等 2019），也有人支持雙通道加工（藥盼盼等 2012，張北鎮(zhèn) 2016）。中國學習者英語二語后綴派生詞加工模型尚不清楚。（2）對二語派生詞加工影響因素的研究缺乏相關因素的交互影響。頻率和語義透明度是派生詞能產(chǎn)性的前提條件（Bauer 2002）。通過探究詞根頻率和語義透明度對二語派生詞加工的影響，有助于揭示二語學習者形態(tài)加工過程，促進派生詞能產(chǎn)性的研究。然而，相關研究主要聚焦在單個因素上，有的僅研究了詞根頻率的影響（藥盼盼等 2012，陳士法等" 2017），有的僅研究了語義透明度（Jared et al. 2017，張北鎮(zhèn) 2016）。詞根頻率和語義透明度對英語二語后綴派生詞加工的交互影響有待探索。（3）相關實驗設計存在不足。大部分二語派生詞的研究基于母語者語料庫（COCA或者BNC）選取頻率數(shù)據(jù)。并且，SOA也是根據(jù)針對母語者研究進行設置的，時間較短，如藥盼盼等（2012）的為48ms，李俊敏等（2019）的為50ms，陳士法等（2021）的為80ms，未能更加真實地反映出二語學習者的加工情況。因此，本文根據(jù)中國英語學習者的實際情況設計實驗，探討詞根頻率、語義透明度及其交互效應對其后綴派生詞加工影響，并構建中國學習者英語二語后綴派生詞加工模型。

2 研究方法

2.1 研究問題

本文通過比較高、低頻詞根語義透明派生詞和語義晦澀派生詞的加工時間和正確率，研究詞根頻率、語義透明度及其交互效應對其后綴派生詞加工影響，包括3個問題：

（1） 詞根頻率是否影響英語二語后綴派生詞的加工，如果是，如何影響；

（2） 語義透明度是否影響英語二語后綴派生詞的加工，如果是，如何影響；

（3） 詞根頻率和語義透明度是否交互影響英語二語后綴派生詞的加工，如果是，如何交互影響。

2.2 受試

受試為31名國內(nèi)某“雙一流”高校英語專業(yè)大二、大三學生，平均年齡為20.63歲 （SD=0.98），7點語言能力自測量表結果顯示受試母語水平較高，平均分為6.16（SD=1.02），二語水平中等偏上，平均分為4.63（SD=1.12），母語和二語水平間存在顯著差異（plt; 0.5），為英漢非平衡雙語者。所有受試均為右利手，視力或矯正視力正常。

2.3 實驗材料

本實驗的材料共有540個啟動—目標詞對，其中120個派生啟動—目標詞對、120個重復啟動—目標詞對、120個無關啟動—目標詞對和180個填充詞對。

本實驗材料來源于中國學習者英語語料庫（CLEC）。該語料庫由中國學習者英語二語寫作產(chǎn)出的語料組成，包含約一百萬個英語單詞。首先，在CLEC中提取130個高頻后綴派生詞（整詞頻率），詞長控制在3-6個字母。根據(jù)詞根頻率的高低，將其分為高頻率詞根和低頻率詞根兩組。利用5點里克特“語義透明度量表”（1=無語義聯(lián)系，5=語義聯(lián)系很強）和“熟悉度量表”（1=非常不熟悉，5=非常熟悉），請22名平行受試對實驗材料的語義透明度和熟悉度進行評定，評分在1-2.99的詞對為語義晦澀詞對，3.99-5為語義透明詞對，剔除熟悉度低于3.5的詞對。獨立樣本 t 檢驗顯示，語義透明和語義晦澀詞對的語義透明度之間、高頻詞根和低頻詞根詞對的頻率之間均存在顯著差異（pslt;.001）。單因素方差分析顯示，4類目標詞的熟悉度之間無顯著差異（p=.498gt;.05），整詞頻率之間無顯著差異（p=.146gt;.05）。據(jù)此，我們把啟動詞—目標詞對分為4類：高頻詞根語義透明派生詞對（如dark—darkness）、低頻詞根語義透明派生詞對（如flaw—flawless）、高頻詞根語義晦澀派生詞對（如mess—message）、低頻詞根語義晦澀派生詞對（如depart—department），每類詞對各30組，共120組，相關數(shù)據(jù)的平均值詳見表1。

根據(jù)Silva和Clahsen（2008）和張北鎮(zhèn)（2015，2016）的研究，我們設計了3種啟動類型：重復啟動（如 mess—mess）、派生啟動（如 mess—message）和無關啟動（mess—flawless）。無關啟動通過Excel表格RAND函數(shù)將120組相關詞對隨機打亂，人工核驗啟動詞與目標詞間無任何正字法、語義和語音上的聯(lián)系后，確定無關詞對120組。為完成詞匯判斷任務，編制180組啟動詞—目標假詞詞對作為填充項，真假詞詞對的詞長之間無顯著差異。

2.4 實驗設計和數(shù)據(jù)收集

本實驗采用受試內(nèi)設計，其中詞對類型（高頻詞根語義透明詞、高頻詞根語義晦澀、低頻詞根語義透明詞、低頻詞根語義晦澀）和相關性（派生、無關、重復）為自變量，反應時和正確率為因變量。

在大多數(shù)二語派生詞啟動實驗研究中，啟動詞呈現(xiàn)時間均借鑒針對母語者的研究，通常在80ms以內(nèi)（藥盼盼等" 2012，李俊敏等 2019，陳士法等 2021）。但是，相關研究發(fā)現(xiàn)二語者和母語者的派生詞加工存在差異（Silva， Clahsen 2008）。二語者在如此短的時間內(nèi)可能尚未感知到頻率和語義信息的存在，從而導致無法觸發(fā)分解機制。Storbeck和Robinson （2004）的研究表明，當SOA≤200ms時，受試處于無意識或潛意識狀態(tài)，對啟動詞屬于自動化加工，能夠排除策略性啟動效應。此外，有關詞匯加工的腦電研究發(fā)現(xiàn)，刺激呈現(xiàn)后的200ms左右均屬于詞匯形態(tài)加工階段，400ms左右才進行語義信息加工（陳士法等" 2020b）。因此，本研究參考陳士法等（2016）針對二語學習者和Grauwe等（2019）針對荷蘭語母語者的啟動實驗研究，將啟動詞的呈現(xiàn)時間設置為200ms，采用明示啟動實驗中詞匯判斷任務，探究受試自動加工二語派生詞的過程。同時，為減少正詞法信息對啟動的影響，我們增加100ms的后掩蔽符，盡可能減少加工策略對目標詞加工的影響。

我們使用E-prime 2.0編寫實驗程序。首先，屏幕中央呈現(xiàn)500ms注視點“+”，接著出現(xiàn)150ms空屏，隨后出現(xiàn)200ms啟動詞，啟動詞消失后出現(xiàn)后5個掩蔽符 “#”，掩蔽符數(shù)量與啟動詞平均詞長一致，呈現(xiàn)時間為100ms；最后呈現(xiàn)1500ms字符串（目標詞），要求受試盡可能又快又準確地對該字符串進行真假詞判斷。若為真詞按 F鍵，反之則按J鍵，左右手在受試間平衡。若受試在目標字符串呈現(xiàn)的1500ms內(nèi)反應，則出現(xiàn)1000-1500ms隨機空屏，空屏消失后進入下一個試次。若受試在1500ms內(nèi)無反應，則進入1000ms空屏，之后進入下一個試次。如果受試在空屏階段仍然未做出反應，電腦自動記錄為錯誤反應。

實驗在安靜的語言實驗室里進行。正式實驗前，受試進行相應練習，直至掌握實驗流程。正式實驗共540個試次，每個試次隨機呈現(xiàn)，實驗持續(xù)時長約為30分鐘，中間包括8次短暫休息。實驗結束后，受試獲取相應報酬。

2.5 數(shù)據(jù)分析結果

數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析前，我們剔除反應時超過±2.5個標準差的極端數(shù)據(jù)，假詞不參與分析。然后，利用SPSS 25.0對所有數(shù)據(jù)進行以受試為隨機變量（F1）和以實驗材料為隨機變量（F2）的統(tǒng)計分析。從反應時和正確率兩個方面，對相關數(shù)據(jù)進行2（詞根頻率：高頻、低頻）×2（語義透明度：透明、晦澀）×3（啟動類型：重復啟動、派生啟動、無關啟動）的三因素重復測量方差分析。不同啟動類型的平均反應時、正確率和啟動量如表2所示。

2.51 反應時分析結果

針對反應時的三因素重復測量方差分析顯示詞根頻率、語義透明度和啟動類型3者的主效應顯著，F(xiàn)1s（1，30）≥25.328， p1s ≤.001， η12s≥.458；F2s（1，29）≥5.700，p2s ≤.001， η22s ≥.164。詞根頻率和語義透明度分別與啟動類型之間有顯著交互效應，F(xiàn)1s（2，60）≥5.188，p1s≤.008， η12s≥.147；F2s（2，58）≥4.756，p2s ≤.012， η22s≥.141。詞根頻率和語義透明度之間無交互效應，F(xiàn)1（1，30）=1.299，p1=.263， η12 =.041；F2（1，29）=0.185，p2=.700， η22 =.006。3者之間無交互效應，F(xiàn)1（2，60）=0.285，p1=.753， η12=.009；F2（2，58）=0.359， p2=.700， η22 =.012。

進一步對詞根頻率和啟動類型進行簡單效應分析發(fā)現(xiàn)，無論高頻詞根派生詞還是低頻詞根派生詞，派生啟動和無關啟動在反應時上均有顯著差異，pslt;.05， 兩類派生詞均存在啟動效應。為探究詞根頻率對派生詞加工的影響，對低頻詞根派生詞和高頻詞根派生詞的反應時啟動量分別進行以受試為隨機變量（t1）和以實驗材料為隨機變量（t2）的獨立樣本t檢驗，結果顯示ts≥2.421，ps≤.017，低頻詞根派生詞和高頻詞根派生詞的啟動效應差異顯著，高頻詞根派生詞的反應時平均啟動量（M=109.11）高于低頻詞根派生詞（M=88.72）。這表明詞根頻率影響英語二語后綴派生詞加工。

用同樣方法對語義透明度和啟動類型進行簡單效應分析，發(fā)現(xiàn)無論語義透明還是語義晦澀派生詞，其相關啟動和無關啟動在反應時上均有顯著差異，ps≤.001，表明語義透明和語義晦澀派生詞均存在啟動效應。對兩類派生詞的反應時啟動量進行獨立樣本t檢驗顯示ts≥3.018，ps≤.003，語義透明派生詞的反應時平均啟動量（M=114.55）高于語義晦澀派生詞（M=86.85），語義透明派生詞和語義晦澀派生詞的啟動量差異顯著。表明語義透明度影響英語二語后綴派生詞加工。

2.52 正確率分析結果

針對正確率的三因素重復測量方差分析顯示詞根頻率、語義透明度和啟動類型3者的主效應顯著，F(xiàn)1s（1，30）≥23.391，p1s≤.008， η12s≥.618；F2s（1，29）≥15.535，p2s≤.001， η22s≥.349。詞根頻率和啟動類型交互效應顯著，F(xiàn)1（2，60）=23.391，p1=.008， η12=.438；F2（2，58）=25.381，p2lt;.001， η22=.467。詞根頻率和語義透明度交互效應顯著，F(xiàn)1（1，30）=53.723，p1lt;.001， η12=.642；F2（1，29）=6.552，p2=.016， η22=.184。語義透明度和啟動類型交互效應不顯著，F(xiàn)1（2，60）=0.186，p1=.831， η12=.006；F2（2，58）=0.173，p2=.841， η22=.006。3者之間無交互效應，F(xiàn)1（2，60）=0.254，p1=.777， η12=.008；F2（2，58）=0.300，p2=.742， η22=.010。

分別對交互效應顯著的項目進行簡單效應分析。詞根頻率和啟動類型的簡單效應分析發(fā)現(xiàn)，無論高頻詞根派生詞還是低頻詞根派生詞，派生啟動和無關啟動在反應時上均有顯著差異，pslt;.032， 兩類派生詞均存在啟動效應。為進一步探究詞根頻率對派生詞加工的影響，對低頻詞根派生詞和高頻詞根派生詞的正確率啟動量分別進行以受試為隨機變量（t1）和以實驗材料為隨機變量（t2）的獨立樣本t檢驗，結果顯示ts≥4.699，ps≤.001，低頻詞根派生詞和高頻詞根派生詞的啟動效應差異顯著，高頻詞根派生詞的正確率平均啟動量（M=9.57）高于低頻詞根派生詞（M=2.31）。這進一步表明詞根頻率影響英語二語后綴派生詞加工。

對詞根頻率和語義透明度進行簡單效應分析，發(fā)現(xiàn)無論在低頻詞根還是高頻詞根條件下，語義透明派生詞和語義晦澀派生詞均存在顯著差異，pslt;.05；無論在語義透明還是語義晦澀條件下，高頻詞根派生詞和低頻詞根派生詞均存在顯著差異，pslt;.05。為了進一步探究詞根頻率對語義透明和語義晦澀派生詞影響的大小，我們比較派生詞在不同條件下的正確率差值，將高頻詞根派生詞和低頻詞根派生詞在語義透明條件下的正確率差值設為A1，語義晦澀條件下的差值設為A2，t檢驗結果顯示A1、A2之間存在顯著差異，ps≤.018，且A2的均值（受試間：14.88；項目間：15.89）大于A1 的均值（6.14；6.56），表明詞根頻率對語義晦澀派生詞的影響更大。我們用相同的方法探究語義透明度對高頻詞根和低頻詞根派生詞的影響，A3表示高頻詞根條件下語義透明派生詞和語義晦澀派生詞的正確率差值，A4表示低頻詞根條件下的差值，A3和A4之間也存在顯著差異，ps≤.014，且A4 的均值 （11.26；15.89）大于A3的均值（4.69；6.56），表明語義透明度對詞根頻率較低的派生詞的影響更大。

3 討論

3.1 詞根頻率影響派生詞加工時間進程

針對詞根頻率的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，詞根頻率在反應時上主效應顯著，高頻詞根派生詞的平均反應時短于低頻詞根派生詞；通過對比反應時啟動量，發(fā)現(xiàn)兩類派生詞的啟動效應差異顯著。因此，我們認為詞根頻率影響英語二語后綴派生詞加工的時間進程。Morton（1969）的Logogen 模型可以解釋本研究發(fā)現(xiàn)的詞根頻率效應。該模型認為單詞的激活是由積累的信息量達到標準閾值引發(fā)的，詞頻主要影響標準閾值，高頻詞的閾值低，只需要較少的刺激或語境信息量即可達到標準閾值并得到激活，低頻詞的閾值相對較高，需要輸入較多的信息才能達到標準閾值。本研究發(fā)現(xiàn)高頻詞根派生詞的加工速度快于低頻詞根派生詞，支持Logogen 模型。陳曦和張積家（2005）提出多層次雙系統(tǒng)選擇加工模型，認為在形態(tài)復雜詞識別過程中，詞素具有優(yōu)先激活的趨勢。本研究發(fā)現(xiàn)的詞根頻率效應表明中國英語學習者大都依賴形態(tài)規(guī)則，即詞素的分解與整合進行派生詞的識別與加工。詞根頻率越高，在心理詞典中檢索速度越快，提取速度亦快，進而識別與該詞根相關的派生詞速度就比識別詞根頻率低的派生詞快。本研究與藥盼盼等（2012）的結果一致，即高頻詞根派生詞相較于低頻詞根派生詞加工時間短，正確率高，存在詞根頻率效應。本研究結果與陳士法等（2017）的不一致。陳士法等（2017）使用ERPs技術，在N200、P300和N700這3種成分中均未發(fā)現(xiàn)詞根頻率的主效應，表明詞根頻率不影響派生詞加工。這可能是由于提取詞根頻率的語料庫不同引起的。該研究中詞頻數(shù)據(jù)來源于《中國日報》和《二十一世紀報》兩份報紙的英語新聞構建的約十三萬字的小型語料庫，而本研究中的數(shù)據(jù)來源于約一百萬字的中國學習者英語語料庫，庫容更大。因此，本研究中的詞根頻率效應可能更接近中國英語二語學習者的真實情況。

3.2 語義透明度影響派生詞加工時間進程

針對語義透明度的數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，語義透明度在反應時上主效應顯著，語義透明派生詞的反應時短于語義晦澀派生詞。此外，通過分析反應時啟動量，發(fā)現(xiàn)兩類派生詞的啟動效應差異顯著，語義透明派生詞的啟動量大于語義晦澀派生詞的啟動量。據(jù)此，我們認為語義透明度影響派生詞加工的時間進程。語義透明派生詞與其詞素之間具有較強的語義聯(lián)系，對其詞根的識別和詞素的整合可以激發(fā)更多的整詞語義信息，為獲得整詞語義提供線索，加快整詞語義的通達，從而促進其加工；對于語義晦澀派生詞，詞素與整詞之間聯(lián)系不那么密切，詞根識別激發(fā)的整詞語義信息較少，詞根的語義特征不能為獲得整詞語義提供直接、明確的線索，因此語義整合相對較慢，加工的時間就會延長。因此，英語二語學習者加工語義透明派生詞的速度快于語義晦澀派生詞，存在著語義透明度效應。這一發(fā)現(xiàn)支持Jared等（2017）、張北鎮(zhèn)（2016）和陳士法等（2021）的結果，即語義透明度影響派生詞加工的時間進程。然而，也有部分研究與本研究結果不一致。例如，Lavric等（2007）和Marslen-Wilson等（2008）發(fā)現(xiàn)語義透明和語義晦澀派生詞都能對詞根產(chǎn)生啟動效應，但是，兩者之間沒有顯著差異，認為語義透明不影響派生詞加工。這可能是由于實驗設計的SOA不同造成的。在Marslen-Wilson等（2008）的研究中，SOA分別被設置為36、48和72ms，啟動詞的呈現(xiàn)時間太短，啟動詞激活程度低，受試可能尚未感知語義信息存在；本研究將啟動詞的呈現(xiàn)時間設置為200ms，受試有足夠的時間感知到語義信息，因此在本研究中觀察到語義透明度效應。

3.3 詞根頻率和語義透明度交互影響加工質量

詞根頻率和語義透明度只在正確率上存在交互效應。簡單效應分析發(fā)現(xiàn)，無論詞根頻率高低，語義透明派生詞與語義晦澀派生詞都存在顯著差異且語義透明派生詞的正確率更高；無論語義透明還是晦澀，高頻詞根派生詞與低頻詞根派生詞都存在顯著差異，高頻詞根派生詞的正確率更高。進一步探究語義透明度和詞根頻率對派生詞加工正確率的影響，結果表明詞根頻率對語義晦澀派生詞的影響更大，語義透明度對低頻詞根派生詞的影響更大。陳士法等（2020a）認為正確率反映加工質量。據(jù)此，我們認為詞根頻率和語義透明度二者交互影響英語二語后綴派生詞的加工質量。無論在反應時還是正確率，詞根頻率的效應量（η12 =.680； η22 =.842）均大于語義透明度的效應量（η12 =.349； η22 =.458），表明詞根頻率效應大于語義透明度效應，詞根頻率對二語后綴派生詞加工的影響更大。中國學習者在加工英語后綴派生詞時，由于二語水平的限制，無法像母語者那樣深入獲取語義信息；但是，由于高頻詞根的識別速度快，加工高頻詞根派生詞更容易，所以學習者對詞根頻率的變化比對語義透明度的變化更敏感。這可能是由于受試學習英語二語派生詞的方式造成的。訪談發(fā)現(xiàn)，受試大都是以整詞為單位對英語派生詞進行習得和記憶的，而不是將其分解為詞素，學習者只是追求擴大詞匯量，沒有對形態(tài)復雜詞的語義和形態(tài)信息進行深入探究。

3.4 中國學習者英語二語后綴派生詞加工模型

Silva和Clahsen（2008）、張北鎮(zhèn)（2015）等在研究派生詞時，討論其加工方式，認為重復啟動（a）、派生啟動（b）和無關啟動（c）3種條件下，若 RTa=RTblt;RTc，ACCa=ACCbgt;ACCc，即完全啟動，或 RTalt;RTblt; RTc，ACCagt;ACCbgt;ACCc，即部分啟動，均表明派生詞呈分解加工；若RTalt;RTb=RTc， ACCagt;ACCb=ACCc，則表明派生詞呈整詞加工。據(jù)此，我們通過對3種啟動類型的反應時和正確率分別進行以受試為隨機變量（t1）以實驗材料為隨機變量（t2）的t檢驗（結果如表3、表4），探索本研究中4類派生詞的加工方式。

表3表明，3種啟動類型在反應時上均存在顯著差異（pslt;.05）。通過查找表2中的平均反應時間，我們發(fā)現(xiàn)4類派生詞均呈現(xiàn)RTalt;RTblt; RTc，表明這些派生詞為部分啟動，屬于分解加工。

表4所示，4類派生詞在正確率方面均產(chǎn)生重復啟動效應和相關啟動效應，但重復啟動效應和相關啟動效應之間無顯著差異，4類派生詞均呈現(xiàn)ACCa=ACCb，表明這些派生詞為完全啟動，屬于分解加工。

據(jù)此，我們認為無論從反應時還是正確率來看，受試對4類派生詞的加工都屬于分解加工。這一發(fā)現(xiàn)與Marslen-Wilson等（2008）的研究結果一致。Diependaele等（2009）提出的派生詞雙分解加工模型認為，在派生詞識別過程中同時激活正字法和語義信息，基于形態(tài)—正字法信息和基于形態(tài)—語義信息的兩種分解路徑同時存在，語義透明派生詞和語義晦澀派生詞在早期階段中就呈現(xiàn)出加工差異。本研究發(fā)現(xiàn)的中國學習者英語二語后綴派生詞的分解加工支持該模型。但是，部分實證研究結果與本研究不一致。這可能是由于研究設計不同造成的。例如，陳士法等（2021）認為二語學習者加工派生詞為整詞加工。這可能是由于陳士法等（2021）的啟動詞呈現(xiàn)時間較短（80ms）造成的。英語二語者在如此短的時間內(nèi)對派生詞激活量低，無法感知到形態(tài)或者語義信息的存在從而未能觸發(fā)分解加工機制。張北鎮(zhèn)（2016）和藥盼盼等（2012）支持英語二語派生詞整詞和分解共存的雙通道加工模式。張北鎮(zhèn)（2016）采用明示啟動范式，本研究在此基礎上又增加后掩蔽符，盡可能排除正字法效應對目標詞加工的影響；藥盼盼等（2012）的詞根頻率來源于英語母語者語料庫（COCA），本研究的詞根頻率數(shù)據(jù)基于中國英語學習者語料庫（CLEC），可以較為準確地反映二語學習者的真實情況。Lavric等（2011）提出的派生詞兩階段加工模型可以解釋本研究發(fā)現(xiàn)的部分結果。該模型認為派生詞的識別加工分為兩個階段，先基于正字法進行詞素分解，再進行語義信息檢驗；若整詞與詞根之間語義相關，則繼續(xù)分解加工，若兩者之間無語義關系，則終止分解加工。根據(jù)這一模型，本研究中的語義透明派生詞與整詞關系密切，先進行詞素分解，再進行語義檢驗；而語義晦澀派生詞因其與詞根之間的語義關系弱而無法通過檢驗，分解加工由此停止轉為整詞加工。這無法解釋本研究發(fā)現(xiàn)的語義晦澀派生詞也分解加工這一現(xiàn)象。

基于兩階段加工模型（Lavric" et al." 2011）、雙分解加工機制（Diependaele et al. 2009）和Logogen模型（Morton" 1969），我們構建了中國學習者英語二語后綴派生詞加工模型（詳見圖1）。

圖1中模型表明中國學習者英語二語后綴派生詞為分解加工，分為詞素分解和詞素整合兩個階段。在詞素分解階段，高、低頻詞根派生詞激活的標準閾值不同，不同語義透明度的派生詞激活的語義信息量不同，因而引起中國學習者英語二語后綴派生詞分解進程不同。相對于語義透明度，詞根頻率對派生詞加工的影響更大。因此，派生詞加工時先根據(jù)詞根頻率的高低確定分解閾值，再根據(jù)語義透明度輸入相應的語義信息量進行分解。首先，詞根頻率影響詞素分解閾值。高頻詞根后綴派生詞詞素分解的閾值低（圖1中高頻詞根的邊框無加粗），分解速度快；低頻詞根后綴派生詞詞素分解的閾值高（圖1中低頻詞根的邊框加粗），分解速度慢（RT：高頻詞根派生詞＜低頻詞根派生詞）。其次，語義透明度影響達到閾值所需要的信息量（Morton" 1969）。語義透明派生詞詞素分解所需的信息量少（圖1中陰影箭頭細），分解速度快；語義晦澀派生詞詞素分解所需的信息量多（圖1中陰影箭頭粗），分解速度慢（RT：語義透明派生詞＜語義晦澀派生詞）。最后，詞根頻率和語義透明度交互影響后綴派生詞的加工質量（圖1中陰影線段的粗細表示加工質量的高低）。相較于語義透明派生詞，詞根頻率對語義晦澀派生詞的加工質量影響更大（ACC：高頻晦澀與低頻晦澀派生詞的差值大于高頻透明與低頻透明派生詞）；相較于高頻詞根派生詞，語義透明度對低頻詞根派生詞的影響更大（ACC：低頻透明與低頻晦澀派生詞的差值大于高頻透明與高頻晦澀派生詞）。

在詞素整合階段，詞根頻率和語義透明度共同影響后綴派生詞整合，先分解的先整合，分解快的整合快。對于高頻詞根語義透明的后綴派生詞，其與詞素之間具有較強的語義聯(lián)系，對高頻詞根的識別可以激發(fā)更多的整詞語義信息。因此，高頻詞根派生詞在心理詞庫中會優(yōu)先分解，且分解速度快，在整合時，高頻詞根會優(yōu)先通達其整詞語義，加速其與后綴詞素的整合。對于語義晦澀派生詞，其與整詞語義之間聯(lián)系較弱，詞根識別激發(fā)的整詞語義信息較少，詞根的語義特征不能為整詞語義的獲得提供直接、明確的線索。因此，低頻詞根派生詞的分解速度慢，與其后綴的語義整合相對較慢。

在從整詞到詞素分解再到詞素整合的過程中，高頻詞根的分解閾值低，其語義透明度高（語義透明）的話，需要較少的語義信息輸入即可達到閾值，進行分解和整合的速度快；而低頻詞根的閾值相對較高，其語義透明度低（語義晦澀）的話，需要較多的語義信息輸入才能完成分解和整合。在整個過程中，詞根頻率和語義透明度均影響派生詞加工的時間進程，二者交互影響派生詞的加工質量。

4 結論與展望

本研究采用明示啟動范式中的詞匯判斷任務，探究詞根頻率、語義透明度對中國學習者英語二語后綴派生詞加工的影響。數(shù)據(jù)分析結果表明：（1）詞根頻率在反應時上主效應顯著，高頻詞根派生詞的平均反應時低于低頻詞根派生詞；（2）語義透明度在反應時上主效應顯著，語義透明派生詞的平均反應時低于語義晦澀派生詞；（3）二者交互效應在正確率上顯著，語義透明度對低頻詞根派生詞正確率的影響更大，詞根頻率對語義晦澀派生詞正確率的影響更大。據(jù)此，本研究在兩階段加工模型、雙分解加工機制和Logogen模型的基礎上，構建中國學習者英語二語后綴派生詞的分解加工模型：分為詞素分解和詞素整合兩個階段，語義透明度和詞根頻率影響派生詞加工的時間進程，二者交互影響派生詞的加工質量。這些發(fā)現(xiàn)表明，二語學習者在學習派生詞時要注意形態(tài)信息和語義信息，不斷提高對形態(tài)結構的敏感度，從死記硬背轉變?yōu)閷ε缮~等形態(tài)復雜詞進行形態(tài)結構的分析，實現(xiàn)從整詞學習到分解學習的轉變，從而提高二語詞匯能力。

本研究豐富了英語二語派生詞加工模型的研究，為分解加工模型提供了實證依據(jù)，但仍存在一些不足。在研究內(nèi)容方面，本研究僅探究了詞根頻率和語義透明度對英語二語后綴派生詞加工的影響，沒有涉及派生詞的表面頻率和相對頻率及其對前綴派生詞加工的影響等內(nèi)容；在實驗設計方面，本研究采用了明示啟動實驗，雖然通過增加后掩蔽符盡可能減少了加工策略的影響，但仍無法完全避免潛在加工策略的影響。因此本研究的結論具有一定的探索性，須要更多的理論和實驗研究來驗證和完善。

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