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Behavior

Untersuchen der syntaktischen Online-Verarbeitung gesprochener komplexer Sätze auf Chinesisch mithilfe von Dual-Modal Interferenzaufgaben

Published: September 5, 2019 doi: 10.3791/59660
Automatic Translation
1, 2
1General Education Center, National Tainan Junior College of Nursing, 2Department of Psychology, National Taiwan University

Summary

Hier stellen wir ein Protokoll vor, das dual-modale Interferenzaufgaben verwendet, um die Online-Verarbeitung von gesprochen-chinesischen relativen Klauselsätzen zu untersuchen. Zwei Exemplarexperimente mit auditiver Verarbeitung mit intra- und übersprachlichen Interferenzen werden beschrieben. Das Paradigma bietet eine Methodik, um die Art des Arbeitsgedächtnisses und seine Auswirkungen auf die Satzverarbeitung zu adressieren.

Abstract

Arbeitsgedächtnis (WM) spielt eine zentrale Rolle beim Verständnis komplexer Sätze. Seine Funktion bei der Verarbeitung gesprochener komplexer Sätze ist besonders offensichtlich, weil die gesprochene komplexe Satzverarbeitung speicherintensiv ist. Das dual-modale Interferenzparadigma wurde verwendet, um zu untersuchen, wie das WM-System an der komplexen syntaktischen Verarbeitung beteiligt ist. Dieser Artikel stellt zwei Beispielexperimente vor, bei denen es um die auditive Verarbeitung mit intra- oder überstmöglichen Interferenzen geht. Im ersten Experiment werden auditive Reize [ausgesprochen-chinesische relative Klausel (RC) Sätze mit zwei syntaktischen Typen: Subject-gapped (SRC) vs. object-gapped (ORC)] durch eine visuell dargestellte lexikalische Entscheidungsaufgabe innerhalb eines Satzes und mit drei verschiedenen Interferenzzeitpunkten manipuliert werden. Im zweiten Experiment werden die gleichen hörbaren Reize, die über eine auditive Fensterbewegungstechnik präsentiert werden, über eine visuell dargestellte digitale Rückrufaufgabe über den Satz hinaus gestört und mit drei digitalen Speicherlasten manipuliert. Indem wir bewerten, wie die primäre Aufgabe, die RC-Sätze zu verstehen, von der sekundären Aufgabe beeinflusst wird, können wir das kontroverse Problem der chinesischen RC-Verarbeitungsasymmetrie angehen. Unsere Ergebnisse zeigen andere Muster der RC-Verarbeitung im Vergleich zu denen in früheren Studien berichtet. Experiment 1 zeigt keine klaren RC-Verarbeitungsvorteile in SRC oder ORC; Eine Präferenz für ORC wird jedoch am Ende von Sätzen beobachtet, und eine Präferenz für SRC wird auf der Hauptverb-Site gefunden. Ebenso stellt Experiment 2 ein dynamisches Muster dar. Bei einer nicht-stelligen Last weisen SRCs Verarbeitungsvorteile im RC-Markerbereich auf. Bei Interferenzen mit höherer Belastung weisen ORCs jedoch Verarbeitungsvorteile in derselben Region auf. Diese Ergebnisse führen zu der Vermutung, dass bei der Verarbeitung chinesischer RCs keine offensichtliche oder intrinsische Verarbeitungsasymmetrie besteht. Anwendungen, die die Verarbeitungsmetriken gesprochener Sätze mit Arbeitsspeicher untersuchen.

Introduction

Die Rolle des Arbeitsgedächtnisses (WM) bei der Verarbeitung gesprochener Sätze ist selbstverständlich: Aufgrund der vergänglichen Natur der Sprache müssen die Hörer die Komponente akustische Formen in ihren Erinnerungen behalten, bis sie verarbeitet werden. Dieser Aspekt wird bei der Verarbeitung syntaktisch komplexer Sätze noch wichtiger. Das Zuweisen syntaktischer Beziehungen zu Wörtern in komplexen Sätzen beinhaltet die Durchführung von Rechenoperationen für Elemente, die für kurze Zeiträume im Speicher aufbewahrt werden, was zu einem höheren Speicherbedarf führt. Wie das WM-System in die Bearbeitung von gesprochenen Strafen involviert ist, ist jedoch umstritten.

Diese Kontroverse beinhaltet zwei große Meinungsverschiedenheiten: Einige Forscher argumentieren, dass ein einziges WM-System existiert, das für alle verbalen Aufgaben verwendet wird1,2— mit anderen Worten, die syntaktische Verarbeitung basiert auf den gleichen Speicherressourcen, die von mehr verwendet werden. allgemeine kognitive Prozesse. Dies ist das Modell mit einer Ressource. Andere haben behauptet, dass die Bestimmung der Bedeutung eines Satzes auf der Grundlage seiner syntaktischen Struktur ein spezialisiertes WM-System beinhaltet, das von dem für andere verbale Aufgaben getrennt ist3,4. In diesem Schritt ist die syntaktische Verarbeitung modular aufgebaut. Dies ist das Ressourcenmodell für die separate Satzinterpretation.

In der psycholinguistischen Forschung wurde das Dual-Modal-Interferenzparadigma verwendet, um die beiden konkurrierenden Konten zu untersuchen. Basierend auf der Annahme, dass die WM-Speicherkapazität begrenzt ist5,6, behebt das Paradigma Probleme, indem eine primäre Aufgabe mit einer sekundären zwischengeschalteten Aufgabe erschwert wird. Da die Primäre Aufgabe mit der sekundären zwischengeschalteten Aufgabe um begrenzte Ressourcen konkurriert, nimmt die Schwierigkeit zu und die Primäre Aufgabe weist längere Reaktionszeiten auf. Angesichts dieser Situation ermöglicht der dualmodale Interferenzansatz die Beurteilung der Verarbeitungslast und des Umfangs der WM-Beteiligung, wenn einem Teilnehmer eine Aufgabe übertragen wird, die die gleichzeitige Erfüllung beider Aufgaben erfordert.

Sätze, die RC-Komponenten enthalten, die aufgrund ihrer bekannten komplexen syntaktischen Strukturen mehr Verständnisschwierigkeiten verursachen, werden häufig verwendet, um zu untersuchen, wie das WM-System an der Verarbeitung komplexer Sätze beteiligt ist. Obwohl die Verarbeitung komplexer Sätze eine höhere Nachfrage an die WM-Ressourcen im Zusammenhang mit der Sprachverarbeitung stellt, ist es weniger klar, ob die WM, von der angenommen wird, dass sie zu den Kosten syntaktischer Bewegungen in Sprachen mit Kopf-Anfangs-RC beiträgt. Konstruktionen (z. B. Englisch) spiegeln die syntaktische Komplexität von Sprachen mit Head-Final-RCs (z. B. Chinesisch) wider. Durch den Einsatz eines dual-modalen Interferenzparadigmas beleuchtet die aktuelle Studie dieses Thema.

Die Schwierigkeiten bei der Verarbeitung von zwei RC-Strukturen, subjekt- und objektgebundenen relativen Klauseln (SRCs vs. ORCs), waren Gegenstand ausführlicher Debatten. Diese Kontroversen werden hauptsächlich in typologisch unterschiedlichen Sprachen beobachtet. In Head-Initial-Sprachen wie Englisch, in denen eine relative Klausel dem Kopf-Nom folgt, das sie ändert, ist die allgemeine Feststellung, dass SRCs wie in Beispiel 1(a) unten leichter verarbeitet werden als ORCs in Beispiel 1(b).

Equation 1

Wie in Beispiel (1) gezeigt, unterscheidet sich die Oberflächenposition der Lücke im Englischen minimal zwischen SRCs und ORCs. Diese Lücke wird als e1indiziert, die leere Position nach dem Kopf-Substantiv 'actor' (genannt Filler) durch seine Entfernung aus dem RC links. SRCs und ORCs unterscheiden sich jedoch erheblich in Bezug auf die grammatikalische Struktur und Funktion der Lücke im RC-Bereich. Die Speicherkosten für die Integration und Lösung der strukturellen Abhängigkeit zwischen dem Füller und der Lücke sind ein geeignetes Ziel für experimentelle Studien und wurden häufig verwendet, um Einblicke in die Rolle von WM bei der Sprachverarbeitung und dem Verstehen zu gewinnen.

Zum Beispiel erfordert das Verstehen und verarbeiten dieser postnominalen RCs die Indizierung des Kopf-Substantiv'Actor' als funktionales Subjekt oder als Objekt des Verbs 'kritisiert' in SRC und ORC und dann die Speicherung des Kopfsubstantives in WM, damit es später dem grammatikalischen Subjekt des Verbs "zugelassen" im Hauptsatz zugeordnet.

Im Gegensatz zu der übereinstimmenden Feststellung mit Head-Initial-Sprachen, dass das Verstehen von SRCs einfacher ist als das Verstehen von ORCs, wurden gemischte Ergebnisse in Bezug auf die RC-Verarbeitungsasymmetrie für Chinesisch berichtet, eine Kopf-End-Sprache, in der ein Vor dem Head-Nost. Einige haben einen SRC-Verarbeitungsvorteil beobachtet, während andere das entgegengesetzte Muster gemeldet haben (d. h. einen ORC-Verarbeitungsvorteil). Die letztgenannten Forschungslinien schlugen auch vor, dass die Asymmetrie der RC-Verarbeitung durch WM moduliert werden kann, wie die Ergebnisse aus Studien zur selbststufigen Leseleistung7,8,9suggerieren.

Wie bereits erwähnt, gibt es zwei konkurrierende Modelle in Bezug auf die Rolle, die WM bei der (komplexen) syntaktischen Verarbeitung spielt. Die eine ist, dass "syntaktische Verarbeitung modular ist", und die andere ist, dass "syntaktische Verarbeitung ist allgemein". Komplexe Sätze mit bekannten Unterschieden in der Verständlichkeitsschwierigkeit, d.h. SRCs vs. ORCs im Englischen, werden häufig in DMI-Aufgaben (Dual-Modal Interference) verwendet, um diese beiden Behauptungen in Bezug auf die Frage der Modularität zu untersuchen, da die WM-Beteiligung wird behauptet, die Verarbeitungsasymmetrie parallel zu machen. Daher zeigt das Induzieren einer gleichzeitigen Speicherlast durch störende Aufgaben WM-Effekte auf die syntaktische Verarbeitung. Die Begründung ist, dass die Einbeziehung eines einzelnen verbalen WM-Systems oder separater modularer syntaktischer Systeme das System mit einer störenden Aufgabe weniger effizient macht, da WM-Ressourcenbeschränkungen eingeschränkt werden. Die Art und Weise, wie die Verarbeitung syntaktisch komplexerer Sätze (ORC, auf Englisch) in DMI-Aufgaben leidet, vergleicht sich mit der Verarbeitung syntaktisch einfacherer Sätze (SRC, auf Englisch) und zeigt das Ausmaß an WM beteiligt ist.

Im Gegensatz zu Head-Initial-Sprachen wie Englisch manifestieren chinesische RCs eine Kopffinal-Formation und weisen eine Lückenfüller-Beziehung auf. Das indizierte ausbewegte Element, die Lücke, geht dem Mit-Kopf-Substantiv voraus, das sich mit ihm verbindet, wie in 2(a), SRC und 2(b), ORC dargestellt.

Equation 1

Die Kontroverse, die sich aus der Verarbeitung chinesischer RCs ergibt, ist, dass SRCs nicht konsistent als einfacher zu verarbeiten gemeldet werden als ORCs, und diese Diskrepanz hat eine Herausforderung für Theorien der Sprachverarbeitung und des Verstehens gestellt. Da der vornominale Inhalt vor dem Relativerat 'DE' in WM gespeichert werden muss, bis nach der Lücke – das bewegte Kopf-Nom 'Actor', verknüpft und abgerufen wird –, hilft das Verständnis dieses Prozesses immer noch dabei, Einblicke in die Rolle von WM in der Sprachverarbeitung zu gewinnen.

In der aktuellen Studie wird die Verarbeitung von gesprochenen RC-Satzen untersucht, da das Hören während der Verarbeitung sehr komprimierend ist und eng mit der Funktionsweise von WM zusammenhängt. Das Paradigma der dualen Modalinterferenz wird verwendet, da Interferenz eine etablierte Vergessensfunktion im kurzfristigen Hörgedächtnis ist. Im Speicher gespeicherte Darstellungen können herabgesetzt und anschließend verloren gehen, wenn störende Ereignisse auftreten10. Ablenker, die sich in verschiedenen Aspekten unterscheiden (im aktuellen Fall: intralinguistisch und extradigital, siehe unten) bis zum kanonischen gesprochenen Satz ermöglichen es uns, die Kosten für die Integration der inkrementellen Eingabe in verschiedenen Verarbeitungsphasen und unter unterschiedlichen Interferenzbedingungen.

Ausgehend von der Position, dass die Verarbeitung syntaktisch komplexerer Sätze WM mehr überlastet als die Verarbeitung einfacherer Sätze, kann man vermuten, dass die Manipulation der Art der Interferenz während des Verstehens Auswirkungen auf Satzverarbeitung. Implizit erfordert die Verarbeitung syntaktisch komplexerer Sätze entweder proportional höhere oder unverhältnismäßig höhere Hörzeiten online und zeigt eine schlechtere Leistung bei der Beurteilung des Satzverständnisses nach dem Online-Satz als syntaktisch einfachere Konstruktionen. Die aktuelle Studie untersucht die Hypothese, dass Interferenzen während der Satzverarbeitung die WM-Beteiligung indizieren können und legt ihren Wert praktisch über die Frage der syntaktischen Modularität hinaus: Sie schlägt die Idee vor, dass die Kontroverse über die chinesische RC-Verarbeitung durch die Untersuchung der WM aufgrund ihrer grundlegenden Rolle im Sprachverständnis aufgeklärt. Daher bietet die Bedeutung, die der Verwendung von DMI-Aufgaben in der chinesischen RC-Verarbeitung beigemessen wird, einen Weg zur Lösung der laufenden Debatte über die Asymmetrie der chinesischen RC-Verarbeitung.

Dieser Artikel stellt zwei Beispielexperimente vor, bei denen es um die auditive Verarbeitung sowohl mit intra- als auch mit überstächtlichen Interferenzen geht. Das Ziel dieser beiden Experimente war es zu untersuchen, inwieweit WM in der Verarbeitung von chinesischem RC unter unterschiedlichen Arten von Interferenzen tätig ist.

Im ersten Experiment wurde eine visuell dargestellte lexikalische Entscheidungsaufgabe als intrasententiale Interferenz verwendet. Als sekundäre störende Aufgabe wurde die lexikalische Entscheidungsaufgabe Word/Nonword (LDT) an drei Stellen während der auditiven Darstellung des Satzes der Zielrelativklausel eingeführt, so dass die Verarbeitungsschwierigkeiten an diesen Punkten gemessen werden konnten. Die größte Sorge in diesem Experiment ist, wie die Lücke in der relativen Klausel (RC) mit dem Füllstoff in der Matrix-Klausel (MC) verbunden ist und ob sie sich auf die Verarbeitung nachfolgender MC auswirkt. Daher wurden die drei zu messenden Sondierungsstandorte nach der MC-Region festgelegt. Ein Beispiel, repliziert von (2), von den drei Sondierungsstellen, die mit Pfeilen angegeben und an der entsprechenden syntaktischen Verkettung ausgerichtet sind, wird in Beispiel 3 veranschaulicht, wobei 3(a) SRC und 3(b) ORC zeigt.

Equation 1

Abbildung 1 zeigt das Verfahren zur Störung der kontinuierlichen auditiven RC-Präsentation durch die LDT an einem der drei Prüfstellen. Das Timing-Design folgt dem konventionellen Protokoll der LDT-Aufgabe in einer früheren chinesischen Verarbeitungsstudie11. Beispielsweise beginnt jede visuelle LDT-Studie mit einem Kreuzzeichen "+", das einen Fixierungspunkt in der Mitte des Monitors für 500 ms anzeigt, gefolgt vom visuellen LDT-Stimulus, der für 3.000 ms auf dem Bildschirm angezeigt wird und unmittelbar nach dem die lexikalische Entscheidung. Ein typisches Thema schließt Experiment 1, einschließlich des Übungsbeispiels, innerhalb von 30 bis 35 Minuten ab.

Figure 1
Abbildung 1: Intrasententialinterferenzverfahren mit einer lexikalischen Entscheidungsaufgabe.
Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Die drei Sondierungsstandorte zusammen mit der LDT-Aufgabe:

1. Position 1 (P1): Post-SMC-Region

Die erste zu messende Position (P1) befindet sich unmittelbar nach dem Thema des MC in der Region nach der RC-Grenze. Es wird erwartet, dass an diesem Standort eine Verarbeitungslast anfällt. Zum einen bilden vor diesem Punkt (SMC) Subjekt-Lücke- und Objekt-Lücken-Konstruktion innerhalb der RC-Domäne kontrastive Verb-Objekt-Strukturen (VO) bzw. Subjekt-Verb(SV)-Strukturen. Zum anderen müssen die Zuhörer, um die Bestandteile in der RC-Region mit dem Kopf-Nom in MC zu integrieren, die grammatikalische Rolle der Lücke identifizieren und sie mit dem kommenden Füllkopf-Nounon verbinden.

2. Position 2 (P2): Post-VMC-Region

Die zweite zu messende Position (P2) befindet sich unmittelbar nach dem Verb in der Matrixklausel (VMC). Es wird auch davon ausgegangen, dass dieser Standort verarbeitungslastende Aufgaben induziert. Die Integration der verbalen Informationen erfordert, dass Dielisten die Substantivargumente im Satz abrufen und den Agenten des Matrixverbs entweder aus der vorhergehenden RC-Domäne oder aus dem Kopf-Substantiv identifizieren, den das RC ändert.

3. Position 3 (P3): Postsatz-Region

Die dritte zu messende Position (P3) befindet sich unmittelbar nach dem Ende des Satzes. Frühere Studien zur Verarbeitung schlagen vor, dass es einen Wrap-up-Effekt am Ende des Satzes gibt – ein Phänomen, bei dem nichtsyntaktische Informationen (z. B. Diskurs und semantische Ebene) am Ende eines Satzes betrachtet werden, um das Verständnis zu aktivieren und vollständig zu verstehen12 ,13. Daher sollte die Verarbeitungslast gegen Ende des Satzes ansteigen, da diese nichtsyntaktischen Informationen integriert werden müssen14,15. Es wird davon ausgegangen, dass Position 3 eine Verschlechterung der Verarbeitungslast zeigt, da um diese Stelle herum versucht wurde, die Satzauflösung zu lösen.

Im zweiten Experiment wurde eine auditive Verschiebungsfenster (AMW) Aufgabe angenommen. Die AMW-Technik gilt als in der Lage, Muster der Ressourcenallokation während der Online-Sprachverarbeitung zu erfassen und wurde häufig bei Versuchen verwendet, zwischen den beiden konkurrierenden WM-Ansätzen16,17zu unterscheiden. Es wird vermutet, dass außersontierliche Störungen die Zuhörer während der Verarbeitung des vorübergehenden bevorstehenden gesprochenen Satzes zusätzliche Zeit kosten sollten. Unter dem AMW-Paradigma hörten die Teilnehmer Sätze, die in Worte unterteilt waren, und sie drückten eine Taste auf der Tastatur, um das Spiel des nachfolgenden Segments zu initiieren. So spiegeln die Dauern der Pausen zwischen den Tastendrücken, um das nachfolgende Segment zu initiieren und den Fluss eingehender Informationen zu steuern, die Reaktionsfähigkeit der Teilnehmer auf die jeweiligen sprachlichen Merkmale wider. Wenn z. B. die extrasententiale Interferenz bestimmte Auswirkungen auf die Verarbeitung von Sätzen unterschiedlicher syntaktischer Komplexität hat, weisen die Teilnehmer entsprechend längere Pausendauern auf, bevor sie die nachfolgenden Segmente einleiten. Die Verfahren sind schematisiert und in Abbildung 2dargestellt.

Figure 2
Abbildung 2: Extrasentential Interferenzverfahren mit einer Ziffernrückrufaufgabe.
Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Das folgende Protokoll zeigt, wie Forscher eine visuell dargestellte lexikalische Entscheidungsaufgabe als intrasententiale Interferenz und die gleichzeitige arithmetische Interferenzlast als extrasentielle Interferenz verwenden, um die WM-Beteiligung und die Verarbeitung zu untersuchen. Asymmetrie chinesischer RCs und die Erarbeiten der zugrunde liegenden Logik.

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Protocol

Die Verwaltung dieser Experimente folgte allen forschungsethischen Vorschriften. Alle Probanden erteilten vor der Verabreichung der Experimente eine informierte mündliche und schriftliche Zustimmung. Alle Verfahren, Zustimmungsformulare und das experimentelle Protokoll wurden von der Forschungsethikkommission der National Cheng Kung University in Taiwan genehmigt.

1. Experiment 1 - dual-modale intrasententiale Interferenzaufgabe

  1. Rekrutieren Sie 97 Studenten, 54 Frauen und 42 Männer, vom National Tainan Institute of Nursing und der National Tainan Secondary High School, um an Experiment 1 teilzunehmen.
    HINWEIS: Alle Teilnehmer müssen fließende Muttersprachler mit normalem oder korrigiertem Sehvermögen und ohne Hörbehinderung durch Selbstanzeige sein.
  2. Materialaufbereitung
    1. Wählen Sie Wörter und Nichtwörter für die LDT aus. Enthält insgesamt 48 bisyllabische (zweistellige) chinesische Wörter, von denen 24 Wörter und 24 Wörter waren.
      HINWEIS: Ein chinesisches Zeichen stellt eine Silbe dar, die normalerweise ein Morpheme ist (d. h. das kleinste sinnvolle Element). Die Zielwörter hier sind bisyllabische zusammengesetzte Wörter. Eine Liste der visuellen Zielwörter/Nichtwörter, die für die LDT-Aufgabe verwendet werden, finden Sie in der Zusatzdatei.
      1. Wählen Sie die 24 Wörter aus dem Sinica Corpus Technical Report18aus, stellen Sie jedoch sicher, dass alle Zielwörter von mittlerer Frequenz sind. Suchen Sie Wörter des mittleren Frequenzprozentsatzes um 0,00030 und der Rankingreihenfolge ca. 4.000 in der Datenbank.
        ANMERKUNG: Die Auswahl von Wörtern mittlerer Frequenz als Zielwörter soll den Frequenzeffekt verringern, was zu kürzeren Reaktionszeiten (RTs) für hochfrequente Wörter und längeren RTs von niederfrequenten Wörtern führt.
      2. Erstellen Sie die 24 Nichtwörter, indem Sie zwei monosyllabische Zeichen verwenden, die individuell aussagekräftig sind, deren Kombination jedoch semantisch anomal ist. Um mögliche Aktivierungen zu vermeiden, vermeiden Sie bisyllabische Zeichenwörter mit identischen Radikalen (z. B. Haiyang, was Charcter 1 "Ozean"bedeutet, wird in einem chinesischen bisyllabischen Zeichenwort als dargestellt, wobei die radikale Komponente Charcter 3 Wasser wird in den Charcter 2 Zeichen Charcter 4 geteilt und ).
      3. Sammeln Sie manuell die 24 Nichtwörter in Füllsätzen und die 24 Wörter in Ziel-RC-Sätzen.
        ANMERKUNG: Das Zusammenstellen von Wörtern mit RCs und Nichtwörtern mit Füllstoffen war notwendig, da nur die RTs von LDT aus den 24 Wörtern mit RCs berücksichtigt und in die statistischen Analysen einbezogen werden sollten.
    2. Auditorische RC- und Füllsätze
      HINWEIS: Beispiele für src, ORC und Füllersätze finden Sie in der Zusatzdatei.
      1. Setzen Sie die akustischen Reize in 72 Sätze zusammen, die drei Arten von Sätzen beinhalten: 24 SRCs, 24 ORCs und 24 Füllsätze.
      2. Teilen Sie die 48 RC-Sätze gleichmäßig in zwei Gruppen auf, um ein unvollständiges, ausgeglichenes Design zu erstellen, das 48 Versuche (12 SRCs, 12 ORCs und 24 Füllstoffe) in den 2 (SRC, ORC) * 3 (Sondierungsstelle) * 2 (Wort/Nichtwort) Bedingungen bildet.
  3. Einrichten der experimentellen Software
    1. Verwenden Sie eine Standard-Experimentalsoftware (z.B. E-Prime19), um das Experiment gemäß den Softwareprotokollen zu programmieren.
    2. Randomisieren Sie alle Reize mit der experimentellen Software.
    3. Konfigurieren Sie das Softwaresystem, um die folgenden Daten aufzuzeichnen: (1) die Reaktionszeit, (2) die Genauigkeitsrate der Antworten des Teilnehmers im LDT und (3) das Nachsatzverständnis basierend auf den Tastaturdrücken der Teilnehmer.
    4. Geben Sie Feedback zu der falschen lexikalischen Entscheidung der Teilnehmer oder keine Antwort ein. Zeigen Sie Feedback auf dem Bildschirm unmittelbar nach der falschen oder fehlenden Antwort des Teilnehmers an. Es wird kein Feedback angezeigt, wenn die Antwort des Teilnehmers korrekt war.
    5. Stellen Sie einen Übungsabschnitt bereit, in dem Tests mit Feedback durchgeführt werden.
  4. Starten Sie nach dem Übungsbeispiel die dualmodale intrasententiale LDT-Interferenzaufgabe. Während der experimentellen Sitzungen können die Teilnehmer zwischen den 24 Versuchen eine Pause einlegen.
    1. Lassen Sie jeden Teilnehmer die Aufgabe einzeln ausführen. Geben Sie den Teilnehmern zunächst Anweisungen sowohl in schriftlicher Form auf dem Computerbildschirm als auch in mündlicher Form durch den Experimentator. Setzen Sie die Teilnehmer vor einen Computer und statten Sie sie mit Kopfhörern aus.
    2. Weisen Sie die Teilnehmer an, die Sätze zu hören, die über ihre Kopfhörer abgespielt werden, während sie gleichzeitig, irgendwann während des Hörprozesses, eine lexikalische Entscheidungsaufgabe ausführen.
    3. Bitten Sie die Teilnehmer zu entscheiden, ob es sich bei der auf dem Bildschirm angezeigten störenden visuellen Sonde um ein Wort oder Nichtwort handelte, und weisen Sie sie an, die Antworttaste "Ja" für ein Wort oder "Nein" für ein Nichtwort so schnell und genau wie möglich zu drücken.
    4. Informieren Sie die Teilnehmer, dass unmittelbar nach dem Urteil eine Frage des Verständnisses folgen würde. Erinnern Sie sie daran, aufmerksam auf den akustischen Satz zu hören und gleichzeitig die LDT-Aufgabe auszuführen.

2. Experiment 2 - dual-modale übersorseale Interferenzaufgabe

  1. Rekrutieren Sie 61 College-Studenten, 40 Frauen und 21 Männer, von der National Taipei University of Technology und dem National Tainan Junior College of Nursing als Teilnehmer an Experiment 2.
    HINWEIS: Alle Teilnehmer müssen fließende Muttersprachler mit normaler oder korrigierter Sehschärfe und ohne Hörbehinderung durch Selbstanzeige sein.
  2. Materialaufbereitung
    1. Auditorische RC- und Füllsätze
      1. Setzen Sie die akustischen Reize in drei Arten von Sätzen: SRCs, ORCs und Füllsätze. Teilen Sie die 48 RC-Sätze gleichmäßig in zwei Gruppen auf, um ein unvollständiges Ausverhältnis mit 96 Gesamtversuchen (24 SRCs, 24 ORCs und 48 Füllern) für die 2 (Satztyp: SRC, ORC) * 3 (stellige Last) zu erstellen.
        HINWEIS: Bitte lesen Sie die Zusatzdatei für Ziel-Audit-Testbeispiele für die SRC-, ORC- und Füllsätze.
    2. 0/3/5 Ziffern
      1. Konstruieren Sie insgesamt 96 digitale Elemente, die aus 0/3/5-stelligen Kombinationen bestehen. Weisen Sie jede 0-, 3- oder 5-stellige Last gleichmäßig allen Satzversuchen zu.
  3. Dualmodale übersandte digitale Interferenzaufgabe mit AMW-Paradigma
    1. Verwenden Sie eine Standard-Experimentalsoftware (z.B. E-Prime19), um das Experiment gemäß den Softwareprotokollen zu programmieren.
    2. Weisen Sie die Teilnehmer zufällig einem der beiden Reizsätze zu, die Kombinationen von zwei Innerhalb-Subjekt-Faktoren des Satztyps (SRC vs. ORC) und der Speicherlast (keine Last, 3-stellige Last, 5-stellige Last) darstellen. Stellen Sie den Teilnehmern die 1.500 ms visuelle Darstellung der Ziffern vor der AMW-Aufgabe zur Verfügung.
  4. Starten Sie dann die AMW-Aufgabe.
    HINWEIS: Die AMW-Aufgabe20 ist eine selbstgebastelte Höraufgabe.
    1. Weisen Sie die Teilnehmer an, die vorhergehende visuelle Darstellung (Ziffern oder keine Ziffern) im Speicher zu behalten.
    2. Dann weisen Sie die Teilnehmer an, den in Worte unterteilten Sätzen zuzuhören, die über ihre Kopfhörer gespielt werden. Sagen Sie ihnen, dass sie sich so schnell wie möglich beschleunigen sollen, indem Sie die Tastatur drücken, um das Spielen des nachfolgenden segmentierten Wortes zu initiieren.
    3. Weisen Sie die Teilnehmer an, die Ja/Nein-Verständnisfrage zu beantworten, die auf dem Computerbildschirm angezeigt wurde, nachdem sie jeden Strafsatz gehört haben. Informieren Sie die Teilnehmer, dass der Frage ein Fragezeichen "?" auf dem Computerbildschirm vorangestellt ist und dass die Frage mit den Informationen zusammenhängt, die sie im vorhergehenden Satz gehört haben.
    4. Ein kurzer "Piepton"-Sound wird abgespielt, wenn die Teilnehmer die Ja/Nein-Taste drücken, um die Verständnisfrage zu beantworten. Bitten Sie die Teilnehmer nach dem Piepton, die Teilnehmer nach dem Signalton, die sie gesehen haben, zu wiederholen, bevor sie den Satz hören.
    5. Lassen Sie den Experimentator die Ziffernrückrufantworten der Teilnehmer auf einem Anzeigeblatt aufzeichnen.

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Representative Results

Der Interferenzeffekt wurde sowohl bei den dual-modalen Intra-LDT- als auch bei den extradigitn Lastaufgaben beobachtet. Unter Berücksichtigung der drei Prüfpunkte in Experiment 1 manifestierten die RT-Ergebnisse der Intra-LDT-Aufgabe ein dynamisches Muster der RC-Verarbeitung als Funktion von zwei RC-Typen. Wie in Abbildung 3dargestellt, weist der ORC-Typ einen Verarbeitungsvorteil an der Position nach dem Matrixsubjekt (SMC) nach dem RC (P1) und am Ende des Satzes (P3) auf, während der SRC-Typ einen Vorteil an der Position nach dem Matrixverb (V MC) aufweist. ) nach dem RC (P2). Der einfache Haupteffekt des Satztyps war bei P2 und P3 signifikant, was darauf hindeutet, dass die SRCs eine geringere Verarbeitungslast mit der LDT-Interfering-Aufgabe an den Matrixverben (P2) hatten, während die ORCs eine geringere Verarbeitungslast an den Enden der Sätze (P3) hatten. Diese Ergebnisse unterschieden sich von der konsistenten SRC-Präferenz, die von RC-Studien in Kopf-Anfangssprachen wie Englisch berichtet wurde, und unterschieden sich auch von den konkurrierenden SRC- und ORC-Vorteilen, die in früheren chinesischen RC-Studien berichtet wurden.

Figure 3
Abbildung 3: Die Ergebnisse von Experiment 1, in dem die durchschnittlichen RTs (in ms) als Funktion von Satztypen und störenden Prüfstellen angezeigt werden.
*Die Hauptwirkung des Satztyps war unter P2 und P3 signifikant. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Die RT-Ergebnisse der extradigit-recall-Aufgabe unter Berücksichtigung der dreistelligen Lastbedingungen in Experiment 2 manifestierten ein dynamisches Muster der RC-Verarbeitung als Funktion von zwei RC-Typen. Die SRCs und ORCs zeigten keinen signifikanten Unterschied zwischen den drei übersandtenbedingungenen Ziffernlaststörungen. Um die Post-DE-Regionen (d. h. die gleichen Regionen, die durch Experiment 1 erkannt wurden) replizierte Experiment 2 den SRC-Vorteil an der Matrixverb-Site, T5 (V2=VMC) unter 0-stelligen Laststörungen. Der RC-Vorteil neigt jedoch dazu, ORCs unter 3- und 5-stelligen Lastbedingungen zu bevorzugen. Dieses dynamische Muster wurde im Relativerat-DE-Bereich (T3) beobachtet, wo SRCs einen Verarbeitungsvorteil unter einer 0-stelligen Last zeigten, aber ein umgekehrter ORC-Vorteil entstand, wenn die Laststörung auf 5-stellige erhöht wurde. Alle diese Ergebnisse liefern negative Beweise für die SRC- oder ORC-Verarbeitungsvorteile, die in früheren chinesischen RC-Studien berichtet wurden.

Die Ergebnisse unterschiedlicher Ziffernlaststörungen bei der chinesischen RC-Verarbeitung in Experiment 2 sind in Abbildung 4, Abbildung 5 bzw. Abbildung 6dargestellt.

Figure 4
Abbildung 4: Die Ergebnisse von Experiment 2, in dem die durchschnittlichen RTs (in ms) als Funktion von Satztypen unter einer 0-stelligen Last angezeigt werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Unter der 0-stelligen Lastinterferenz zeigten die Teilnehmer einen Vorteil für ORCs im anfänglichen Verarbeitungsbereich (T1) von RC, aber SRCs hatten einen Vorteil an den Relativisatoren DE (T3) und den Matrixverb (T5) Regionen.

Figure 5
Abbildung 5: Die Ergebnisse von Experiment 2, in dem die durchschnittlichen RTs (in ms) als Funktion von Satztypen unter einer dreistelligen Last angezeigt werden. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Bei den dreistelligen Lastinterferenzen wurde kein SRC/ORC-Unterschied um die Vor-DE-Regionen (T1 und T2) beobachtet; Die Teilnehmer zeigten jedoch einen SRC-Vorteil am Relativizer DE (T3) und einen ORC-Vorteil im Matrixverb (T5)-Bereich.

Figure 6
Abbildung 6: Die Ergebnisse von Experiment 2, in dem die durchschnittlichen RTs (in ms) als Funktion von Satztypen unter eine 5-stellige Last. Bitte klicken Sie hier, um eine größere Version dieser Abbildung anzuzeigen.

Unter den fünfstelligen Lastinterferenzen wiesen die Teilnehmer einen GESAMT-ORC-Vorteil um die Vor-DE-Regionen (T1 und T2) und die Post-DE-Regionen im Matrix-Subjekt -Bereich (T4) auf.

Ergänzende Tabelle 1. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Ergänzende Tabelle 2. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

Ergänzende Tabelle 3. Bitte klicken Sie hier, um diese Tabelle herunterzuladen.

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Discussion

Diese Studie zeigt, dass die Verwendung von DMI-Methoden mit intra- und übersprachlichen Interferenzaufgaben dazu beitragen kann, die Rolle von WM bei der Verarbeitung gesprochener Sätze aufzuklären und das Problem der chinesischen RC-Verarbeitungsasymmetrie zu beleuchten. Wie erwartet, können wir durch die Messung des Ausmaßes, in dem die Einmischung aus einer sekundären Aufgabe die Leistungen der Zuhörer bei der Primärsatzverarbeitung beeinflusst hat, die Muster der chinesischen RC-Verarbeitung ableiten und zu einer praktikablen Lösung für die Debatte über die chinesische SRC/ ORC-Verarbeitungsvorteil.

Der Interferenzeffekt zeigt, dass WM eine wesentliche Rolle bei der Verarbeitung gesprochener Sätze spielt – unabhängig von der Quelle der Interferenz. In unserem Fall ist die intrasententiale Interferenz für die Experimente 1 und 2 eine lexikalische Entscheidungsaufgabe, die semantisch nicht mit dem Satz zusammenhängt, während die außerirdische Interferenz eine nichtlinguistische arithmetische Aufgabe ist, die zunehmende Schwierigkeitsgrade von Ziffernlastrückruf. Dieser Ansatz beruht auf der Annahme, dass die wm, die an den primären und sekundären Aufgaben beteiligt sind, entweder eine gemeinsame kognitive Ressource1,2,21 teilt oder über separate Systeme 3,4 arbeitet. . Der Beweis für die Allgemeingültigkeit der Speicherlast nach dem früheren Modell geht darauf zurück, dass die Teilnehmer mehr Fehler gemacht haben oder längere Verarbeitungs-/Reaktionszeiten (RTs) in einer Satzverständlichkeituntergang unter Interferenzbedingungen hatten, während Beweise für Die Spezifität der Speicherlast bei der Satzverarbeitung nach dem letztgenannten Modell ergibt sich aus der Feststellung, dass die Verarbeitung syntaktisch komplexerer Sätze zu einer überproportional schlechteren Leistung im Vergleich zur Verarbeitung syntaktisch einfacherer Sätze führt unter Interferenzbedingungen. Nämlich würde die Untersuchung, inwieweit die Leistung der Primären Satzverarbeitung durch das Vorhandensein von Interferenzen beeinträchtigt wird, belegen, ob eine allgemeine oder bestimmte Domäne des WM-Systems an beiden Aufgaben beteiligt ist.

Beachten Sie jedoch, dass sich das Ziel der aktuellen Studie, anstatt sich mit der Frage der Modularität zu befassen, mehr darauf konzentriert, ob wir den Begriff der WM-Kapazitätsgrenzen auf so kontroverse Fragen wie die Asymmetrie der chinesischen RC-Verarbeitung anwenden können, für die gemischte und unterschiedliche im Vergleich zu dem konsistenten SRC-Verarbeitungsvorteil, der im Englischen beobachtet wurde, wurden Ergebnisse erzielt. In dieser Studie gehen wir davon aus, dass wir durch die Messung des Ausmaßes, in dem Interferenzen aus dem WM-System die primäre gesprochen-chinesische RC-Satzverarbeitung beeinflussen, das Verarbeitungsprofil sowohl für SRC als auch für ORC erkennen und die RC-Verarbeitungsasymmetrie bestimmen können. Wenn eine RC-Verarbeitungspräferenz im Chinesischen vorhanden ist, sollten wir entweder einen SRC- oder ORC-Vorteil von den Leistungen der Teilnehmer sowohl im Rahmen von intra- als auch im extrasententialen DMI-Aufgaben beachten.

Dies ist jedoch im Chinesischen nicht der Fall. Unsere Ergebnisse zeigten, dass Chinesisch nicht die gleiche RC-Verarbeitungsasymmetrie hat, wie sie für Englisch beobachtet wurde. Die Ergebnisse von Experiment 1 manifestierten sich eher in dynamischen als in konstanten Mustern der RC-Präferenzen der Teilnehmer. Um den Matrix-Themenbereich wurde ein ORC-Vorteil gefunden, während ein SRC-Vorteil um den Matrix-Verbbereich herum gefunden wurde. Eine mögliche Schlussfolgerung ist, dass die chinesische RC aufgrund ihrer typologischen Unterschiede zum Englischen keine klare Präferenz für SRC oder ORC besitzt.

Experiment 1 stellt ein typisches dualmodales Verfahren mit intrasententialen Interferenzen während der Satzverarbeitung dar. Obwohl dies eine einfache Möglichkeit ist, gesprochene Satzverständnisprozesse in Echtzeit zu messen, müssen beim Aufbau der Testreize, bei der Messung der drei Sondierungsstellen nach dem RC-Marker DE und beim Anrichten der Sondierungsergebnisse mit dem LDT-Aufgabe. Ein kritischer Schritt beim Entwerfen des Protokolls war, dass die SRC- und ORC-Zielsätze mit Wörtern gepaart werden mussten und dass die Füllsätze nur mit Nichtwörtern zusammengepfert werden mussten. Angesichts dieser Situation können die Bearbeitungszeiten (RTs) der RC-Sätze allein anhand ihres Eingriffs in das Real-Wort-Urteil gemessen und verglichen werden. Ein weiterer kritischer Hinweis, der zu berücksichtigen ist, ist das ausgekonterte Reizdesign. Jedes der visuellen LDT-Wörter darf nur einmal in der Aufgabe angezeigt werden, und jeder der RC-Reize kann nur an einem Ort untersucht werden. Darüber hinaus bildete die Kombination der Wort-/Nonword-LDTs und der drei Sondenstellen in Verbindung mit den beiden RC-Satztypen 2*3*2=12 Bedingungen, aber in der aktuellen Studie wurden nur 48 Versuche erstellt. Obwohl die Messung von nur einem Ort für jeden Satz während der dualmodalen Interferenzaufgabe den Vorteil hat, die Interferenz zu reduzieren und die Aufgabe dem normalen Hören so ähnlich wie möglich zu machen, stellt sie auch die Einschränkung vor, dass eine einzige Beobachtungsstelle erfordert, dass der Experimentator eine große Anzahl von Reizen entwirft, wenn er beabsichtigt, alle Regionen im Satzverständnisprozess zu messen und ein vollständiges Gegengewicht zu finden. Daher erreicht die Verwendung von nur 48 Versuchen zur Messung der drei Sondierungsstellen in Experiment 1 lediglich ein unvollständiges Gegengewicht, was die Motivation für das nachfolgende Experiment 2 war, die Einschränkung zu überwinden.

Experiment 2 zeigt den Vorteil einer dualmodalen Interferenzaufgabe: Sie ist vielseitig und kann modifiziert und angepasst werden, um verschiedene Fragen zu beantworten, die für die Speicherlast und die Art von WM relevant sind. Darüber hinaus ermöglicht die dualmodale Interferenz nach dem AMW-Paradigma die Messung aller Regionen während des Satzablaufs. Die Ergebnisse von Experiment 2 replizierten den Befund in Experiment 1, dass die chinesische RC-Verarbeitung dynamisch ist. Unter der Situation ohne digitale Interferenz wurde ein ORC-Vorteil in der ursprünglichen Region gefunden, während ein SRC-Vorteil um den RC-Marker DE und das Matrixverb gefunden wurde. Mit zunehmender digitaler Interferenz (die 3- und 5-stelligen Belastungen) zeigten die Teilnehmer jedoch einen Gesamt-ORC-Vorteil in bezug auf die Pre-DE-Regionen und die Post-DE-Regionen am Matrix-Thema, was zeigt, dass Faktoren, die WM betreffen, die chinesische RC-Verarbeitung verändern können. bewegungslehre. Diese Ergebnisse liefern robuste negative Beweise für das Null RC-Verarbeitungsasymmetriemodell im Chinesischen. In Bezug auf die Behauptung, dass es keine klare Verarbeitungspräferenz für SRC oder ORC gibt, wurde vor kurzem auch eine zusätzliche Unterstützung aus einer EPR-Studie gemeldet22.

Traditionell besteht eine weit verbreitete Forschungsmethode für die RC-Verarbeitung darin, Aufgaben auf der Grundlage des selbstlaufenden Leseparadigmas zu analysieren, das als der einfachste Weg zur Messung von Sprachverständnisprozessen in Echtzeit angesehen wird und als "Aufgaben" angesehen wird. die dem normalen Lesen so ähnlich wie möglich sind"23. Doch obwohl sie ein Fenster in den weitgehend automatischen Analyseprozess bietet, spiegelt die klassische Wort-für-Wort-Selbstleseaufgabe, die es den Probanden nicht erlaubt, zurückzublicken, nicht die Hin- und Her-Augenbewegungen wider, die Leser für die Integration und Verständnis während des natürlichen Leseprozesses. Dass die Themen in der Rückbegedrungen von früheren Materialien beschränkt sind, ist in der Tat viel näher an der aufgabe des natürlichen Hörverständnisses.

Angesichts der Tatsache, dass das Hören phylogenetisch eng mit der Sprachverarbeitung und Sprachentwicklung zusammenhängt und nur wenige Studien zur Untersuchung der Online-Hörsatzverarbeitung durchgeführt wurden, trägt die aktuelle Studie dazu bei, dass anwendung dieses DMI-Ansatzes für die Verarbeitung von gesprochenen Satz.

Die bedeutende Neuerung dieser Studie besteht darin, dass sie die Suche nach der Natur der WM und die Behauptung anwendet, dass komplexe syntaktische Konstruktionen hohe Anforderungen an WM-Ressourcen stellen, die mit der Sprachverarbeitung verbunden sind, um ein seit langem bestehendes Problem der RC-Verarbeitung anzugehen. Asymmetrie auf Chinesisch. Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass chinesische SRCs und ORCs keine signifikanten Unterschiede unter intrasententialen oder übersprachlichen Interferenzbedingungen aufweisen. Diese Ergebnisse unterscheiden sich von den bisherigen gemischten Ergebnissen in Bezug auf einen SRC- oder ORC-Vorteil im Chinesischen, was zu der Vermutung führt, dass die RC-Verarbeitungsasymmetrie, die in Kopf-Anfangssprachen wie Englisch konsistent gefunden wird, im Chinesischen nicht existiert. Dies impliziert auch, dass die Komplexitätsmetrik zwischen SRC und ORC im Chinesischen von der im Englischen abweichen kann. Aufgrund der Eigenschaften seiner syntaktischen Konstruktionen sollten chinesische RCs sprachspezifisch verarbeitet werden.

Das dualmodale Interferenzparadigma in Kombination mit der LDT-Aufgabe und der AMW-Technik ist ein neuartiger Ansatz, der das Ziel, den Verarbeitungsverlauf in Echtzeit zu messen, erfolgreich erreichen kann, und solche Messungen können dazu beitragen, Licht in die Frage der Verarbeitung zu bringen. komplexität. Beachten Sie, dass sowohl in den Experimenten 1 als auch in den Ersten der Teilnehmer ein kritischer Schritt in Bezug auf die Anweisungen für die Teilnehmer besteht. Da die lexikalische Entscheidungsaufgabe in Experiment 1 vergleichsweise weniger Speicherbelastung mit sich bringt, aber eine automatischere Reaktion hervorruft, müssen die Teilnehmer angewiesen werden, beim Hören des Satzes genau zu achten. Im Gegensatz dazu müssen die Teilnehmer in Experiment 2, da der Ziffernrückruf mehr Speicherlast induziert, angewiesen werden, den Versuch zu priorisieren, die Ziffern richtig zu merken, während sie den Satz so schnell wie möglich hören, aber sie müssen dennoch daran erinnert werden, vermeiden Sie es, zu schnell zuzuhören und die Bedeutung des Satzes nicht zu erfassen. Mit diesem Ansatz können die Kompromisse zwischen der Teilnahme am Satz und der Ziffernrückrufaufgabe verringert werden. Um zu verhindern, dass die Teilnehmer beim Hören der Sätze müde werden, empfehlen wir ihnen außerdem, kurze Pausen einzuteilen. folglich wird die Testzeit wahrscheinlich 30 Minuten überschreiten.

Die wichtige Erkenntnis in dieser Studie unterstreicht die Notwendigkeit zukünftiger Studien, die die Verarbeitungsmetriken der RC-Satzkomplexität untersuchen, um die WM-Beteiligung zu berücksichtigen. Die dualmodale Interferenzaufgabe – insbesondere die, die die AMW-Technik verwendet – kann dazu dienen, dieses Problem zu lösen, wenn sie entweder mit intrasententialen oder außerentialen Interferenzen verwendet wird. Darüber hinaus sollte dieses Verfahren von breitem Interesse sein und für Psycholinguisten, die versuchen, unser Verständnis der Natur der WM und ihrer Verbindung mit der Strafverarbeitung zu fördern, in hohem Maße anwendbar sein.

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Disclosures

Die Autoren haben nichts zu verraten.

Acknowledgments

Diese Studie wurde durch Stipendien des Ministeriums für Wissenschaft und Technologie, Taiwan, R.O.C. [NSC-101-2410-H-439-001] an den Erstautor Tuyuan Cheng unterstützt. Die Autoren danken den Labormitgliedern Yang Ya-Hui und Chen Pei-Han in NTIN für ihre Unterstützung bei der Vorbereitung und Durchführung des Experiments.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
E-Prime Psychology Software Tools version Professional 2.0
Headphone Logitech
Praat Praat 5.3.43 The online software used to edit the sound files for listening; http://www.fon.hum.uva.nl/praat/
Serial Response Box Psychology Software Tools
Standard PC ASUS K42Jv laptop

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Untersuchen der syntaktischen Online-Verarbeitung gesprochener komplexer Sätze auf Chinesisch mithilfe von Dual-Modal Interferenzaufgaben
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Cheng, T., Wu, J. T. Examining Online Syntactic Processing of Spoken Complex Sentences in Chinese Using Dual-Modal Interference Tasks. J. Vis. Exp. (151), e59660, doi:10.3791/59660 (2019).

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