分类是人类认知的基本构成要素：婴儿的分类能力在出生后早期即已出现，并随着年龄增长而日益成熟。¹^,²^,³ 研究还揭示了语言在婴儿分类过程中所起的重要作用：从3个月大开始，当类别样例与语言配对呈现时，婴儿学习类别的效果更佳。⁴^,⁵^,⁶ 此外，到第一年末，婴儿已能敏锐地感知可数名词标签在分类中的作用。与为每个样例提供不同标签（“这是一个vep”，“这是一个dax”等）或使用非标签性语句（“看看这个”）相比，使用一致的标签短语（“这是一个vep！”）来配对类别样例，更能促进婴儿的类别学习。⁷^,⁸^,⁹

然而，在婴儿的日常经验中，他们所接触到的绝大多数物体很可能始终没有被命名。没有任何看护者能够为婴儿看到的每一个物体都提供标签，更不用说为每个物体提供所有适用的标签（例如，“马尔济斯犬”、“狗”、“宠物”、“动物”）。这就产生了一个悖论：我们如何调和标签在婴儿范畴化过程中的强大作用与其在婴儿日常生活中相对稀缺之间的矛盾？

为了回答这一问题，我们开发了一种实验方案，用于评估婴儿在多种不同学习环境中如何形成类别概念，包括在同时接收有标签和无标签样例的情况下。具体而言，我们提出，即使在学习初期仅接收到少量有标签样例，也可能促进类别学习——因为这能够增强婴儿从后续无标签样例中继续学习的能力。这种利用少量有标签样例作为基础，进而从大量无标签样例中学习的策略，已在机器学习领域得到广泛应用，并催生了一系列半监督学习（SSL）算法¹⁰^,¹¹^,¹²。当然，不同类型学习者所采用的学习策略并不完全相同：在机器学习中，算法通常接触的样例数量远多于婴儿，会对每个样例做出明确分类判断，并同时学习多个类别。然而，无论是机器学习者还是婴儿学习者，在标签信息稀疏的学习环境中，都可能通过有效整合有标签和无标签样例来成功掌握新类别。

我们的设计聚焦于探讨2岁的儿童在习得大量新类别的词汇过程中，是否具备这种半监督学习的能力。我们采用了一种标准的婴儿分类测量方法：熟悉化-测试任务。在此范式中，2岁儿童在熟悉化阶段会接触来自一个新类别的若干示例。每个示例均与不同的听觉刺激配对，具体取决于实验条件（即，标签语句或非标签语句）。随后在测试阶段，所有2岁儿童会看到两个在无声条件下呈现的新物体：其中一个物体来自已熟悉的类别，另一个则来自一个全新的类别。

如果2岁的幼儿在熟悉阶段成功形成了类别，那么他们应当能够区分测试阶段呈现的两个样例。重要的是，由于对新异或熟悉的测试图像表现出系统性偏好均反映了区分两者的能力，因此熟悉偏好和新异偏好均被解释为成功分类的证据。需要注意的是，在特定任务中，这种偏好的性质取决于婴儿对刺激材料的加工效率，熟悉偏好通常与较低效的刺激加工相关⁴^,¹³^,¹⁴^,¹⁵^,¹⁶^,¹⁷。以无声方式呈现测试阶段，可直接评估婴儿在物体分类任务中的表现，以及该表现如何随熟悉阶段中伴随样例提供的信息而变化。因此，该范式为不同类型的语言环境如何影响类别学习提供了有力的检验。如果命名在半监督和全监督环境中均能促进类别学习，那么处于这些条件下的2岁幼儿应比其他环境中的婴儿表现出更强的测试偏好。

这种熟悉化测试方法揭示了婴儿如何形成视觉物体类别，以及哪些条件最有力地支持他们的学习。仅通过测量婴儿的眼球运动，我们就能评估他们学习某一类别的成功程度，进而直接比较他们在大量不同学习条件下的学习效果。

首先为实验创建视觉刺激材料。要创建一个新的连续类别，需先设计一对新的数字图像，然后将这对图像进行融合，形成介于两个原始图像之间的连续范例序列。

以这种方式创建至少两个类别，其中一个作为待学习的类别，另一个则为测试试验提供新的类别样例。接下来，从每个已学习类别的连续体中均匀间隔地选择熟悉化样例。根据类别的难度和参与者的年龄，选择适当数量的样例，且数量应与之相称。

为了创建测试阶段的范例，选择熟悉类别连续体和新类别连续体的中点。然后使用图像处理程序将新范例的颜色与熟悉范例的颜色相匹配。在标记和非标记阶段，均使用先前在隔音室中由一名以英语为母语的女性说话者录制的听觉刺激材料。

为了收集足够的数据以进行熟悉度测试评估，大多数广泛使用的眼动仪均可满足要求。实验对象占据屏幕的较大部分区域，且数据分析是在一个较长的时间窗口内进行的。使用眼动仪软件，创建四种不同的条件：完全监督、无监督、半监督和反向半监督。

确保这些条件相互独立，以便每个婴儿仅看到其中一种条件。接下来，生成至少两种伪随机顺序的学习范例，要求来自连续体同一侧的范例连续呈现不得超过两个。然后使用视频编辑软件，将先前创建的听觉刺激与每种条件对应的视觉刺激配对，制作熟悉化视频。

例如，在全监督条件下，将每个熟悉化样例与一个标签短语配对；在无监督条件下，将每个熟悉化样例与一个非标签短语配对；在半监督条件下，仅将每组中的前两个样例与标签短语配对，其余样例则与非标签短语配对。

在反向半监督条件下，将最后两个范例与带有标签的短语配对，而前四个范例则与无标签的短语配对。将这些视频上传至眼动仪软件中，并确保按照伪随机化顺序排列熟悉阶段的视频。此外，在熟悉阶段结束后，在屏幕中央显示一段简短的、吸引注意力的动画，以确保大多数婴儿在测试阶段开始时注视屏幕中央。

最后，针对每个学习类别，设计两个测试试验，每个试验并排呈现两个样例。在每个试验中，确保其中一个样例代表当前已熟悉类别的中点，而另一个样例代表新类别中的中点。确保每个测试试验持续5至20秒，以积累足够的注视时间，并对试验进行左右位置平衡，使得在不同视频中，新样例在测试试验中的左右位置相互反转。

将任务试次上传至眼动仪软件中，并将其置于熟悉后注意力吸引阶段之后。对这些试次的呈现顺序进行平衡，确保每个婴儿观看左侧新异刺激或右侧新异刺激测试试次的机会均等。在婴儿到达之前，设置好眼动仪。

将婴儿随机分配至某一实验条件及顺序，然后打开眼动仪软件，选择对应的条件与顺序组合，并输入被试编号以开始记录。在获得研究知情同意后，将婴儿及其看护人带入眼动实验室。确保该房间具有适度的照明，且墙壁上无任何可能造成干扰的装饰物

利用眼动追踪范式界定语言在婴儿物体范畴化中的作用