Die Rolle von Morphemen in der Sprachverarbeitung
Dieser Artikel untersucht, wie Morpheme das Sprachverständnis im Gehirn beeinflussen.
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Inhaltsverzeichnis
Dieser Artikel schaut sich an, wie das Gehirn Sprache verarbeitet, wobei der Fokus auf den kleineren Teilen von Wörtern liegt, die Morpheme genannt werden. Morpheme sind Teile von Wörtern, die Bedeutung tragen. Zum Beispiel haben wir im englischen Wort "unhappiness" die Morpheme "un-" und "-ness", die zum Basiswort "happy" hinzugefügt werden. Zu verstehen, wie wir diese Morpheme interpretieren, ist wichtig, um zu begreifen, wie Sprache im Gehirn funktioniert.
Wenn wir jemandem zuhören, kommt die Sprache als ein kontinuierlicher Fluss von Geräuschen zu uns. Dieser Fluss besteht aus mehreren Ebenen, wobei die kleinste die Laute (Phoneme) sind, dann Silben und schliesslich Wörter. Traditionell haben Forscher untersucht, wie das Gehirn diese verschiedenen Ebenen von Lauten und Sprache verarbeitet. Dennoch gibt es noch viel zu lernen, wie Morpheme in dieses Bild passen.
Die Bedeutung von Morphemen
Morpheme sind wichtig, weil sie helfen, Bedeutung in Sätzen zu vermitteln. Wörter können in kleinere bedeutungsvolle Teile zerlegt werden, die uns helfen, sie besser zu verstehen. Zum Beispiel kann ein Wort im Arabischen aus einem einzigen komplexen Morphem bestehen, das alle Informationen enthält, um Bedeutung zu vermitteln. Das ist anders als im Englischen, wo Wörter oft in unterschiedliche Morpheme getrennt werden können.
In einer Sprache wie Arabisch ist ein Satz wie "ṣaddaqa-t-hu", was "Sie glaubte ihm" bedeutet, ein einziges komplexes Wort. Es besteht aus einem Verbstamm ("ṣaddaqa"), einem Subjekt-Suffix ("-t-" für "sie") und einem direkten Objekt-Suffix ("-hu" für "ihn"). Zu verstehen, wie unser Gehirn so ein Wort entschlüsselt, ist entscheidend, besonders wenn man bedenkt, dass die Verarbeitung eines einzelnen Wortes im Arabischen komplizierter sein kann als die Verarbeitung mehrerer Wörter im Englischen.
Verständnis der Sprachverarbeitung
Vorhandene Forschung hat gezeigt, dass das Gehirn arbeitet, um Laute, Silben und Wörter zu identifizieren, während wir zuhören. Es verfolgt aktiv diese Komponenten, um Sprache zu verstehen. Das Gehirn muss auch die Bedeutung von Sätzen abrufen, die hauptsächlich von Wörtern und nicht von Lauten oder Silben kommt. Da Bedeutungen von Sprache zu Sprache variieren können, hat die Verarbeitung auf Wortebene ihre Grenzen, insbesondere in Sprachen mit reichen morphemischen Strukturen wie Arabisch.
Um die Bedeutung eines Satzes zu erfassen, insbesondere im Arabischen, muss das Gehirn die Morpheme effizient verarbeiten. Forschung legt nahe, dass Morpheme eine besondere Rolle dabei spielen, wie wir Sprache verstehen. Es ist wichtig zu erkunden, ob das Gehirn Morpheme vorausschauend verarbeitet – also antizipiert, was als Nächstes kommt – oder ob es strikt nach dem vollständigen Erhalt von Informationen reagiert.
Die Studie
Um zu untersuchen, wie das Gehirn gesprochene Morpheme verarbeitet, führten Forscher ein Experiment mit Magnetoenzephalographie (MEG) durch, um die Gehirnaktivität zu überwachen, während einheimische Arabischsprecher einzelnen mehrmorphemischen Wörtern lauschten. Ziel war es zu verstehen, ob das Gehirn die Morpheme vor ihrer vollständigen Aussprache antizipieren konnte oder ob es nur reagierte, nachdem es die Information gehört hatte.
Das Experiment umfasste verschiedene Morphem-Typen. Die Teilnehmer hörten verschiedene Sätze und wurden dann auf ihr Verständnis getestet. Die Forscher verwendeten verschiedene Modelle der Sprachverarbeitung, um zu analysieren, wie gut diese Merkmale von Morphemen durch die Gehirnaktivität erfasst wurden.
Methoden
Teilnehmer
Insgesamt nahmen 28 einheimische Arabischsprecher an dieser Studie teil. Sie alle hatten typisches Hören und Sehen. Es wurde Zustimmung eingeholt, und die Teilnehmer wurden für ihre Zeit entschädigt.
Experimental Design
Die Teilnehmer hörten mehrmorphemische Wörter, die in Modernem Standard-Arabisch gesprochen wurden. Jedes Wort war ein vollständiger Satz, der einen Verbstamm, ein Subjektmorphem und ein direktes Objektmorphem enthielt. Das Experiment sollte Wörter vergleichen, die unterschiedliche Längen haben konnten, von denen einige den Zuhörer verwirren konnten.
Stimuli
Die Wörter im Experiment wurden in drei Kategorien gruppiert: längenambiguous Stämme, längenunambiguous Stämme und komplexe Stämme. Jedes Wort hatte eine vorhersehbare Struktur, was den Forschern ermöglichte, sie zu manipulieren, um zu beobachten, wie die Teilnehmer reagierten.
Aufgaben
Nachdem die Teilnehmer die Sätze gehört hatten, führten sie Aufgaben aus, bei denen sie beurteilen mussten, ob ein Pronomen mit dem übereinstimmte, was sie gerade gehört hatten. Sie mussten auch feststellen, ob Nomen oder Adjektive die gleiche Wurzel wie den Verbstamm hatten, den sie gerade gehört hatten. Das stellte sicher, dass die Teilnehmer den Morphemen beim Zuhören Aufmerksamkeit schenkten.
Datensammlung
Die Forscher zeichneten die Gehirnaktivität mit MEG auf, während die Teilnehmer den Stimuli lauschten. Die MEG-Daten ermöglichten eine hohe zeitliche Auflösung, die offenbarte, wie schnell und in welcher Reihenfolge das Gehirn auf Sprachlaute reagiert.
Datenanalyse
Die Analyse umfasste den Vergleich verschiedener Codierungsmodelle, um zu sehen, welches am besten die neuronalen Daten erklärte, die mit MEG gesammelt wurden. Die Modelle variierten darin, wie sie Morphem-Informationen darstellten, wobei einige sich ausschliesslich auf akustische Merkmale konzentrierten, während andere Morphem-Ebene Informationen integrierten.
Verarbeitung von Morphemen
Die Forscher schlugen mehrere Strategien vor, wie das Gehirn Morpheme verarbeiten könnte. Eine Strategie war, zu warten, bis genügend Informationen empfangen wurden, um das Morphem vollständig zu identifizieren. Eine andere Strategie beinhaltete, schnell den ersten Teil des Morphems zu verarbeiten, auch wenn das vollständige Verständnis noch nicht erreicht war.
Ergebnisse
Verhaltensgenauigkeit
Die Teilnehmer schnitten in den Aufgaben nach dem Zuhören gut ab, mit einer durchschnittlichen Genauigkeit von fast 97 %. Dieses Mass an Genauigkeit deutete darauf hin, dass die Aufgaben angemessen ansprechend waren und dass die Teilnehmer den Morphemen beim Verarbeiten der gesprochene Sprache Aufmerksamkeit schenkten.
Modellvergleiche
Die Analyse zeigte, dass Modelle, die Morphem-einzelne Informationen beinhalteten, besser abschnitten als solche, die dies nicht taten. Das deutet darauf hin, dass Morpheme wichtig für die Verarbeitung von Sprache sind und dass das Gehirn auf Morphem-Informationen zugreift, während es zuhört.
Temporale Dynamik
Die temporale Analyse der Gehirnaktivität deutete darauf hin, dass das Gehirn beginnt, morphemebezogene Informationen zu verarbeiten, bevor die Wörter vollständig ausgesprochen werden. Insbesondere verbesserten beide proaktive Strategien signifikant das Anpassen der Gehirndaten. Das impliziert, dass das Gehirn vorhersagt, was als Nächstes in einem Morphem kommt, bevor es das gesamte hört.
Prädiktive und Bottom-Up-Verarbeitung
Die Ergebnisse zeigten, dass prädiktive Verarbeitung mit morphemischen Informationen bestimmte Bereiche des Gehirns aktiviert, insbesondere in den Temporallappen. Im Gegensatz dazu war die traditionelle Bottom-Up-Verarbeitung – bei der das Gehirn auf vollständige Informationen wartet, bevor es reagiert – weniger effektiv, um die Gehirnaktivität zu erklären.
Diskussion
Die Ergebnisse dieser Studie heben die Bedeutung von Morphemen in der Sprachverarbeitung hervor. Das Gehirn zeigt eine Tendenz, diese kleineren Einheiten proaktiv zu verarbeiten, anstatt auf vollständige Informationen zu warten. Diese proaktive Verarbeitung könnte entscheidend sein, um komplexe Sprachstrukturen zu verstehen, insbesondere in Sprachen wie Arabisch, wo Bedeutungen je nach Morpheme-Kombinationen variieren können.
Implikationen für Sprachmodelle
Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass bestehende Modelle des Sprachverstehens aktualisiert werden müssen. Die meisten aktuellen Modelle konzentrieren sich auf Wort- und Phonemebene und übersehen dabei oft Morpheme. Morpheme in die Sprachverarbeitungsmodelle einzubeziehen, könnte zu einem tieferen Verständnis führen, wie Menschen Sprache verstehen.
Zukünftige Forschung
Zukünftige Studien sollten sich mit den spezifischen Aspekten der Morphemverarbeitung über verschiedene Sprachen und Kontexte hinweg beschäftigen. Es wird wichtig sein, zu erkunden, wie Morpheme mit anderen Sprachstrukturen interagieren und wie sie zur allgemeinen Sprachverständnis beitragen.
Fazit
Zu verstehen, wie das Gehirn Morpheme verarbeitet, fügt entscheidendes Wissen zum Bereich des Sprachverstehens hinzu. Diese Studie zeigt, dass Morpheme nicht nur kleine Bedeutungseinheiten sind, sondern eine aktive Rolle dabei spielen, wie wir gesprochene Sprache verstehen. Durch fortgeschrittene Methoden wie MEG können Forscher Einblicke in die vorausschauenden Fähigkeiten des Gehirns in Bezug auf Sprache gewinnen. Dieses Verständnis kann einen erheblichen Einfluss darauf haben, wie wir Sprachmodelle und Behandlungen für Sprachstörungen in der Zukunft entwickeln.
Titel: Neural bases of proactive and predictive processing of meaningful sub-word units in speech comprehension
Zusammenfassung: To comprehend speech, human brains identify meaningful units in the speech stream. But whereas the English She believed him. has 3 words, the Arabic equivalent saddaqathu. is a single word with 3 meaningful sub-word units, called morphemes: a verb stem ( saddaqa), a subject suffix ( -t-), and a direct object pronoun ( -hu). It remains unclear whether and how the brain processes morphemes, above and beyond other language units, during speech comprehension. Here, we propose and test hierarchically-nested encoding models of speech comprehension: a NAIVE model with word-, syllable-, and sound-level information; a BOTTOM-UP model with additional morpheme boundary information; and PREDICTIVE models that process morphemes before these boundaries. We recorded magnetoencephalography (MEG) data as participants listened to Arabic sentences like saddaqathu.. A temporal response function (TRF) analysis revealed that in temporal and left inferior frontal regions PREDICTIVE models outperform the BOTTOM-UP model, which outperforms the NAIVE model. Moreover, verb stems were either length-AMBIGUOUS (e.g., saddaqa could initially be mistaken for the shorter stem sadda= blocked) or length-UNAMBIGUOUS (e.g., qayyama= evaluated cannot be mistaken for a shorter stem), but shared a uniqueness point, at which stem identity is fully disambiguated. Evoked analyses revealed differences between conditions before the uniqueness point, suggesting that, rather than await disambiguation, the brain employs PROACTIVE PREDICTIVE strategies, processing the accumulated input as soon as any possible stem is identifiable, even if not unique. These findings highlight the role of morpheme processing in speech comprehension, and the importance of including morpheme-level information in neural and computational models of speech comprehension. Significance statementMany leading models of speech comprehension include information about words, syllables and sounds. But languages vary considerably in the amount of meaning packed into word units. This work proposes speech comprehension models with information about meaningful sub-word units, called morphemes (e.g., bake- and -ing in baking), and shows that they explain significantly more neural activity than models without morpheme information. We also show how the brain predictively processes morphemic information. These findings highlight the role of morphemes in speech comprehension and emphasize the contributions of morpheme-level information-theoretic metrics, like surprisal and entropy. Our models can be used to update current neural, cognitive, and computational models of speech comprehension, and constitute a step towards refining those models for naturalistic, connected speech.
Autoren: Suhail Matar, A. Marantz
Letzte Aktualisierung: 2024-04-30 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.29.591610
Quell-PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.04.29.591610.full.pdf
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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