Introduction
読書体験では、単語の高い発生が心理言語学分野における周波数効果として知られていることが特定される速度を増加します。精神物理学的研究における単語の出現頻度の変数の操作、人々は一般的な単語1,2を認識の下限のしきい値を観察しました。 1970年代後半には、単語頻度は広くワード識別3,4に影響を与える最も重要な変数の一つと見なされてきました。単語の頻度に着目し、他の関連する変数を含む、単語認識を説明する中で最も理論を構築して、5-9を広げていました。それは一つのタスクを効率的に単語認識のプロセスをキャプチャすることができていると主張されている場合はそれゆえ、単語の出現頻度の変化に敏感であるべきです。書かれた単語認識の文献では、両方の字句判断タスク（LDT）と命名タスクがこの基準を満たしており、研究者は、通常underlyiに調べるために、それらのいずれかを選択しました認識のngのメカニズム。
異なる言語で単語認識に関する研究の中で、LDTと命名タスクが読書の精神的なプロセスを理解するために、応答時間の尺度を使用し、古典的な実験方法となっています。 LDTでは、研究者は書かれた刺激が単語であるか否かについて参加者の意思決定の時間を測定します。命名タスクについては、研究者は、参加者が声を出して書かれた言葉を話すするまでの時間を測定します。しかし、2つのいずれかのタスクは、独自の課題要求と制限があります。 LDTは、単語と非単語/疑似単語、および参加者の意思決定プロセスの間の識別プロセスを含みます。ネーミングタスクは刺激の発音を参加者を必要とし、音韻情報は、タスク要件を満たすために使用されなければなりません。
以前の研究における二つのタスクの結果は、スクリプトの様々な異なる周波数の影響を明らかに。アルファベットのシステムでは、LDTは命名タスク3よりも大きい周波数の効果を明らかに。 BalotaとChumbley（1984）の意見では、低頻度語は、非単語/疑似単語と同様の正書法を持っています。したがって、それはおそらくLDTに周波数効果を誇張し、正確な応答を作るために正字類似性を識別するために、参加者のために時間がかかります。刺激が浅い正書法の言語から、特に命名タスク、中、参加者は応答を作るために正書法・ツー・音韻論（OP）変換ルールを使用して、単語を発音かもしれないが、彼らは本当にそれを特定する前に。この命名需要はアルファベットの言語の認識に対する事前字句音韻論の証拠として採用されました。このようなネーミング戦略は周波数効果10を弱体化させると主張されています。単語の頻度の操作に敏感な反射は両方のタスクで観察することができるが、要するに、LDTと命名タスクがdiffe捕捉することができます認識プロセスの段階及び特性を借ります。より正確かつ完全なビューを取得するには、適切な方法は、一方で二つのタスクを採用し、その結果のパターンを比較しています。
アルファベットの言語と異なり、中国はより深い正書法の特徴を有しており、言葉に加えて、文字の概念を含んでいます。一般的に、中国語の単語（ 例えば 、 
、JIAのREN、家族は）」（2文字で構成され、 
"、JIA、家族;" 
単語が識別される前に」、REN、人は）。、単語内の文字の認識処理は、11を終了する必要があります。ユニークな心理特性の光では、中国語の文字や単語の認識処理は全く異なるfrがありますアルファベットシステムにおける単語認識オム。研究は中国で周波数効果を調査するために同じ実験でLDTと命名タスクを組み合わせる場合は、興味深い啓示は、例えば 、表示することができます。、視覚的な文字/単語認識に関する音韻活性化を。中国語の文字を処理するには、命名タスクの使用はポスト字句音韻12、13の存在を暗示するLDT、より大きな周波数効果を示している。中国の2文字の言葉に刺激を切り替え、反転パターンが発生します。より大きい周波数効果はプレ字句音韻の存在を示唆し、名前付けに比べLDTに見出されます。参加者は、全体のワードが11、14を識別される前に。また、刺激の文字の規則性を操作した後の結果は、音韻処理に関する貴重な情報を明らかにすることができ、部品の文字の音韻情報による経口応答を生成し、ヘルプ研究者sが音韻論の検索が発生した場合について推論を行います。以下の実験は、研究者は、基礎となるロジックを詳しく説明する漢字や単語の頻度の影響を調査するためにLDTと命名タスクを組み合わせる方法を説明しました。
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Protocol
すべての被験者は、実験プロトコルの投与前に書面によるインフォームドコンセントを与える必要があります。すべての手順は、同意書、および実験プロトコルは、国立台湾大学の研究倫理委員会によって承認されました。
1.字句意思決定との間の周波数の影響を比較し、中国の文字認識（実験1）でのタスクの命名
- 参加者を募集
- LDTと命名タスクの両方に参加する台湾大学四〇から四学生を募集します。参加者は、正常または訂正ツー正常な視力、およびリスニングに堪能、話す、読むと中国語を書くとネイティブ中国語スピーカーでなければなりません。それらのすべてが右利きでした。
- 材料
- 呉と劉（1987）の漢字データベースから180文字の合計を選択します。 90高周波文字と90の低周波文字が使用。呉と劉によると、（1987）、高周波数特性が発生100以上で定義され、低周波は約百万のデータベース内の全周波数のうち、1〜15の発生によって定義されます。条件にわたって選択された材料の重要な語彙的特性（周波数、ストロークの数、および/ または他の特性、 など 。）バランス。
- 表音ラジカルと文字の音韻論に基づいて、文字が3規則の種類含まれていることを確認してください。定期的に、どの表音ラジカルと文字シェアは同じ発音（トーンを無視します）。その発音の間に差があるれる、不規則。文字は表音として定義することができない非表音文字、。
- 例えば （レギュラー、（1）高周波、：6つのカテゴリーのいずれかに各文字を分類します。
、BAO、同胞）（2）高周波、不規則（ 例えば 、
、ビング、氷）（3）高周波、非表音文字（ 例えば 、 
、ドゥアン、セクション）（4）低周波、定期的（ 例えば 、 
、BAN、）（5）低周波をつまずく、不規則な（ 例えば 、 
、FEI、王子の妻）（6）低周波、非表音文字（ 例えば 、 
）、DUO、怠惰。各カテゴリには30文字が含まれています。 - （WindowsのOSに内蔵された）のTrueTypeを使用して、文字の右ラジカルを維持し、別の1に左ラジカルを変更することにより、180擬似文字を構築します。文字と擬似文字間のストロークの数に有意差がないことを確認します。
- TrueTypeフォントプログラムを起動します。 WHダイアログボックスが表示されます途中、[OK]ボタンをクリックして、擬似文字を構築するためのプログラムを起動します。メニューのWindowsのリファレンス]をクリックし、[参照パネルが現れ、適切なフォントを選択します。
- 入力1つの実パネルの空白のボックス内の文字と、[OK]ボタンをクリックします。 2つのパネルが画面上に並べて表示されます。構築文字の右側のパネルでは、円とこの実際の文字の左のラジカルを選択するために、自由に選択ボタンのツールを使用します。文字を構成する左側のパネルに左ラジカルを移動します。次に擬似文字の左ラジカルがなされています。
- もう一度メニューの[Windowsリファレンス]をクリックし、別の実文字の右側ラジカルを選択するために、同様の手順を採用します。文字を構成する左側のパネルに右のラジカルを移動します。 2つのラジカルを入れて、これらの二つの基の組み合わせは、レキシコンで無意味であることを確認してください。擬似文字が構築されています。 T鶏は、コンピュータ内の擬似文字を保存します。
- 規則により、被験者内要因デザイン（、定期的に不規則な、および非表音文字）を（高、低）周波数を採用。被験者間変数としてタスクの種類を設定します。
- すべてのアイテムをランダム。
- LDT
- ソフトウェアのプロトコルに従って実験をプログラムするために、このようなE-総理として、標準的な実験的なソフトウェアを使用してください。
- 刺激の50％が「はい応答」と他人のための文字は「応答なし」のための擬似文字であることを確認してください。
- 画面に表示されて書かれた刺激は実在の人物であるか否かを判断するために、参加者を確認して下さい。 1は「はい応答」のためであり、他方は「応答なし」のためである、2キーを押すことによってのように正確かつ迅速に可能な限り対応するためにそれらを指示します。応答の際に右手を使用するためにすべての参加者を思い出させます。
- などで各試行を開始空白の画面に続いて200ミリ秒のための100 Hzの警告音を伴って500ミリ秒のためのモニターの中央に注視点を、示すためteriskは、500ミリ秒のために登場しました。
- コンピュータは参加者のキーストロークを検出するまでアスタリスク後、70センチ視距離から約2度の視覚的な弧をなすターゲット文字を、表示、およびターゲット文字の発症からの応答時間（RT）を測定キーを押して応答が行われるまで。
- 1試験と千ミリ秒のための空白の画面で、次の時間間隔を設定します。コンピュータは、キーボードが押すことでLDTの参加者の回答のRTと精度率を記録します。
- コンピュータ画面上で書かれた形式にし、口頭の両方のすべての命令を提供し、参加者が個別に作業を行いました。
注：模範実験1では、タスクは、フィードバックを有する20の試験を持つ練習セッションが含まれていました。実験sessio中、nは、参加者が休憩ごとに36件の試験がありました。完了するまでに30分 - 練習1を含む一般的なセッションは、参加者25がかかります。
、BAO、同胞）（2）高周波、不規則（ 例えば 、
、ビング、氷）（3）高周波、非表音文字（ 例えば 、 
、ドゥアン、セクション）（4）低周波、定期的（ 例えば 、 
、BAN、）（5）低周波をつまずく、不規則な（ 例えば 、 
、FEI、王子の妻）（6）低周波、非表音文字（ 例えば 、 
）、DUO、怠惰。各カテゴリには30文字が含まれています。 2.中国語単語認識における語彙の意思決定とネーミングタスク間の周波数の影響を比較すると（実験2）
- 参加者を募集
- LDTと命名タスクの両方に参加するために国立台湾大学三〇から六生徒を募集。採用基準は、プロトコル1と同様です。
- 材料
- それらの半分は本当の言葉であり、他の半分は擬似言葉である、288 2文字の単語の合計を選択します。 Wuおよび劉（1987）によれば、高周波ワード条件にわたって選択された材料の出現以上50バランス重要語彙の特性（周波数、および/ または他の特性、 等 ）によって定義されます。
- 表音ラジカルANの音韻論に基づいて、Dの文字、単語内の先頭の文字は3規則の種類含まれていることを確認してください。定期的に、どの表音ラジカルと文字シェアは同じ発音（トーンを無視します）。その発音の間に差があるれる、不規則。文字は表音として定義することができない非表音文字、。
- 規則性のタイプで周波数のために本当の言葉内の先頭の文字を制御していることを確認します擬似単語内の先頭の文字（つまり例えば 、
、西安QUE）実際の言葉とは異なっています。 - 規則により、被験者内要因デザイン（、定期的に不規則な、および非表音文字）を（高、低）周波数を採用。
- 6つのカテゴリーのいずれかに各単語を分類：。（1）高周波、定期的な主人公（ 例えば 、
、B志U、）配置（2）高周波、不規則な主人公（ 例えば 、 
、BANyǎn、役割を果たしている）（3）高周波、非表音主人公（ 例えば 、 
、ボー市医師）（4）低周波、定期的な主人公（ 例えば 、 
、BU JU、分布）（5）低周波、不規則な主人公（ 例えば 、 
、翔BAN、衣装俳優）（6）低周波、非表音文字をリードする（ 例えば 、 
、BO雪、eruditely）。 - 2つのブロックにすべての刺激を割り当て、各ブロックは、タスクの種類に対応させます。トンのうち、ブロックの順序を相殺彼が参加。
- 各ブロック内の全ての試験をランダム化。
- LDT
- ソフトウェアのプロトコルに従って実験をプログラムするために、このようなE-総理として、標準的な実験的なソフトウェアを使用してください。
- 刺激の50％が「はい応答」と他の人のための言葉である「応答なし」のための擬似言葉であることを確認してください。
- 画面に表示されて書かれた刺激は、実際の単語であるか否かを判断するために、参加者を確認して下さい。 1は「はい応答」のためであり、他方は「応答なし」のためである、2キーを押すことによってのように正確かつ迅速に可能な限り対応するためにそれらを指示します。応答の際に右手を使用するためにすべての参加者を思い出させます。
- 画面上の刺激が代わりに文字または擬似文字の単語または擬似単語であることを除いて、実験1と同じ要件及び構成を設定します。
- コンピュータSCREの両方に書かれた形式ですべての命令を提供アンと口頭で、参加者が個別に作業を行いました。
- ネーミングタスク
- ソフトウェアのプロトコルに従って実験をプログラムするために、このようなE-総理として、標準的な実験的なソフトウェアを使用してください。
- 刺激の50％が「はい応答」と他の人のための言葉である「応答なし」のための擬似言葉であることを確認してください。
- 画面上に書かれた単語または擬似単語を発音するために、参加者を確認して下さい。正確かつ迅速に可能な限り応答を作るためにそれらを指示します。
- 画面上の刺激が代わりに文字または擬似文字の単語または擬似単語であることを除いて、実験1と同じ要件及び構成を設定します。
- コンピュータ画面上で書かれた形式にし、口頭の両方のすべての命令を提供し、参加者が個別に作業を行いました。
、西安QUE）実際の言葉とは異なっています。 
、B志U、）配置（2）高周波、不規則な主人公（ 例えば 、 
、BANyǎn、役割を果たしている）（3）高周波、非表音主人公（ 例えば 、 
、ボー市医師）（4）低周波、定期的な主人公（ 例えば 、 
、BU JU、分布）（5）低周波、不規則な主人公（ 例えば 、 
、翔BAN、衣装俳優）（6）低周波、非表音文字をリードする（ 例えば 、 
、BO雪、eruditely）。 Subscription Required. Please recommend JoVE to your librarian.
Representative Results
周波数効果は二つのタスク、高周波文字をRT有意に短かったそれらの証拠の両方にロバストであることが観察されました。さらに重要なことは、タスク相互作用による周波数が見出されました。事後比較はアルファベットのシステムにおける研究によって報告されたものと異なっていたLDT、よりも命名タスクでより大きな周波数効果を示しました。
また、周波数の相互作用による規則は、RTSとエラー率で発見されました。規則性効果が命名タスクにおける低周波文字について観察されました。参加者は、低周波不規則な表音文字と低周波非表音文字と比較して低周波の正規表音文字のためにかなりより速く、より正確に経口応答を行いました。
実験1の結果を表1に示す。A目の図1。
表1：実験1の結果、二つのタスクでの頻度と規則性の関数として（ミリ秒で）RTSと（カッコ内）エラー率の平均値。
図実験1の1の結果、二つのタスクでの頻度と規則性の関数として（ミリ秒単位）のRTの平均値。
参加者は、 すなわち 、高周波文字用周波数効果をより速く、より正確に行います。命名タスクはLDTよりも大きい周波数の効果を発揮しました。命名タスクでは、規則性の効果は、参加者が低周波不規則な文字や非表音文字に遅い応答したことを示しており、観測されました。
実験2の結果を表2及び図2に示されています。
表2：実験2の結果、二つのタスクでの単語の出現頻度や主要登場人物の規則性の関数としての（ミリ秒で）RTSと（カッコ内）エラーレートの平均値。
図実験2の2。結果、二つのタスクでの単語の出現頻度や主要登場人物の規則性の関数としての（ミリ秒単位）のRTの平均値。
参加者は、高頻度語、 すなわち 、周波数効果を正確に、より速く、より行きました。 LDTは、ネーミングタスクよりも大きい周波数の効果を明らかに。 LDTまたは命名タスクで観察された有意な規則性の効果はありませんでした。
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Discussion
この研究は、二つのタスク間の周波数効果の違いは、このような前字句とポスト字句音韻論として認識に関する音韻論の役割を解明するために助けることができることを実証しています。中国の文字認識（実験1）では、音韻プロセスがLDTに比べ命名タスクでより大きな周波数効果を持つポスト字句とすることができます。この知見は、アルファベットの言語で報告された結果とは異なります。中国の単語認識（実験2）では、命名タスクが小さい周波数効果が命名の際に、サブワード文字の方法に関する音韻、語彙を事前に起因する可能性があります。
命名タスクが英語12で字句アクセスする前に、サブ字句音韻プロセスを含む場合、視覚的単語認識では、参加者は周波数によって変調されない正書法ツー音韻変換規則を使用して単語を発音し、従って、これを採用する可能性があります戦略はobservatが希薄化する可能性があり周波数効果のイオン。期待される結果は、LDTに比べて命名タスクが小さい周波数効果でなければなりません。
しかし、それは中国のケースではありません。 LDTと比較して、実験1の結果は、命名タスクでより大きな周波数効果を明らかに。可能な推論は、事前字句音韻論が中国で発生していない可能性があることです。漢字の音韻論を取得すると、字句識別処理の後に発生することがあります。言い換えれば、私たちの精神的な語彙中の文字を認識した後、我々はその正確な発音を取得することができます。したがって、LDTと比較して、高および低周波の文字の間の周波数差は、中国での命名タスクでより大きな周波数効果を占める可能性があり、認識上の音韻論の役割に光を当てることになります。
命名の処理音韻のタスクの要求により、規則性の効果は、低周波の文字について観察されました。コンパとして正規の文字を赤、低周波不規則な文字や非表音文字への遅い応答は、ネーミングに、より大きな周波数効果を説明することができ、より長いRTS、を生じさせる可能性があります。これとは対照的に、LDTで観察されない規則の効果はありませんでした。まとめると、字句アクセスのプロセスは、ネーミングタスクに完了したメンタルレキシコンをアクセスした後に発生する可能性があります何の事前字句音韻処理と音韻論の取得を伴わないことがあります。
2つの文字の組み合わせが意味をなす、したがって我々の言語表現で使用することができる場合、テスト刺激において、それは実際の単語として定義されます。組み合わせは意味を持たないと、対応する字句表現を持っていない場合は対照的に、それは疑似単語です。単語を認識する方法は、LDTと命名タスク間で異なっています。 LDTは、画面上の2文字の単語が本当の単語または擬似1であるか否かを判断する参加者を必要とします。参加者woul彼らは正確な判断を行うことができます前に、単語内の文字とその組み合わせの両方を認識する必要がありますdが。しかし、ネーミングタスクは、単語の発音を参加者が必要です。参加者はワード内先頭の文字を発音し始めるとすぐに、音声キーが活性化され、命名待ち時間が記録されています。結果として、参加者が単語全体を完全に認識することなく、先頭の文字から複数文字の単語を命名開始することができる可能性があります。
中国語の単語認識では、周波数の効果は、両方のタスクは、単語認識のプロセスを捕捉できたことを示唆し、LDTと命名タスクの両方で発見されました。命名タスクと比較して、LDTが大きい周波数効果はより完全な字句のアクセスを暗示しました。命名タスクの周波数効果は可能なサブワード文字の発音処理により希釈しました。命名タスクで観察された狭い周波数効果がexplaineかもしれませんdは次の通りです。タスクの要求に、参加者は全体の単語を特定する前に、先頭の文字に応じから始まる経口応答を作るために始めることができます。命名タスクの処理を刺激として英語の単語を用いたものと同様です。語彙駆動プロセスと文字の命名方法：また、2つの処理を伴うことが中国語の単語を命名、参考のためにデュアルルート混合モデル9を取ります。後者の方法は、中国語の単語認識においてある程度周波数効果を減衰させることができます。
また、LDTと比べて、より高い精度が命名タスクで低頻度語のために発見されました。この知見は、さらに中国語の単語を発音しても、必ずしも辞書アクセスのプロセスに依存しない可能性があることをサポートしています。参加者は、唯一のタスクの要件を満たすために全体の2文字の単語を特定せずに文字を発音できました。
プロトコル内の重要なステップを募集しています十分な参加者と適切な刺激を選択します。周波数効果を比較するために、タスクの種類は、被験者間変数であり、可能な交絡を排除するために、参加者のかなりの量が必要となります。研究者は慎重に、例えば、タスクでのパフォーマンスに影響を与える可能性があり、参加者の特性のための識字能力、認識された文字の量、学歴を制御する必要があります。また、適切な刺激を選択するために、研究者は、文字や単語の主要な変数（ 例えば 、発生頻度）を操作し、内交絡（ 例えば 、ストローク数、基の位置、文字/単語の構造）を低減するために、他の無関係の変数を制御する必要が厳格な方法です。できるだけ各条件でのような多くの刺激を求めて、これらのルールを次のは非常に実験の内的妥当性を向上させるであろう、お勧めします。
採用の一つの潜在的な批判の両方2 TASKSは、単にタスクの一種を実施と比較して、より多くの時間、関連するリソース、および参加を必要とすることです。しかし、刺激と各条件の項目の限られた量で複雑な心理特性の光の中で、明確な結論を引き出すための心理言語学的研究のための多くの不確実性が存在します。研究者たちは確かに多くの労力を要するが、それは価値がある数回、1実験タスク以上のものを採用し、参加者の異なるバッチを用いた実験を繰り返す必要があります。究極の目標は、実験の観測からの高い信頼性と妥当性を持つ推論に到達することです。
研究者は心理実験を行うための広く使用されている方法は、字句アクセスの認知メカニズムを調べるために、古典的かつ信頼性の高いタスク（ 例えば 、LDT、ネーミング、セマンティック判定タスク）を選択されています。本稿で紹介した新規のアプローチは、一つの研究で一方LDTと命名タスクの両方を採用することです。各タスクの一意のタスクの要求によれば、2つのタスク間の結果を比較すると、さらに内、または識別フレーズの後に、このような以前のように精神的なプロセスを理解することができます。それは研究者に、タスクの一種類のみを用いた研究に示すことができない文字/単語認識の全体像をより貴重なインスピレーションを提供します。
中国語の単語認識11における近傍サイズ効果について、最近発表された論文では、研究者はまたLDTと命名タスクの両方を採用しています。彼らの観察のいくつかは、現在の実験的アプローチの堅牢な有効性を示唆し、実験2のものと一致しています。
これは、研究分野における理論構築に寄与することができるより多くのさまざまな問題へのアプローチのアプリケーションを期待する価値があります。神経認知技術とそれを組み合わせることで、基礎となる神経相関を探索する目的を果たすことができます関連の認知過程。
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Acknowledgments
本研究は、台湾の国家科学委員会からの助成金によってサポートされていました（MOST 104から2410-H-002から058）JEI-TUN Wuおよび（NSC 101から2410-H-002から093-MY2）へタイ・リーチョウへ。私たちの特別な感謝は彼らの貴重なコメントの匿名査読に行きます。
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| Standard PC | |||
| E-Prime (version 2.0) | Psychology Software Tools | ||
| Serial Response Box | Psychology Software Tools | The serial response box includes the voice key, which allows researchers to collect vocal latencies with confidence. | |
| Microphone | It can be used to detect the incoming sound by the participant |
References
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