“跨语言词汇激活模型是当下语言认知与计算研究的热门话题。本研究运用事件相关电位技术(event-related potentials,ERPs)探索了二语学习者在识别二语(second language,简称L2)词汇时激活母语(native language,简称L1)词汇表征的路径。研究设计了隐性启动范式来开展两个实验,通过观察被试能否感知只有激活L1词汇表征才能发现的对译词重复情况这一隐性条件来推测激活结果。脑电结果显示,实验一的被试在执行语义判断任务时,对译词重复与否产生了显著的N400差异,这表明被试经由概念表征激活了L1词汇表征,进而证明了激活路径Path-1(L2>L1)的存在;实验二的被试在执行书写形式判断任务时,在没有语义启动的情况下,同样感知到了对译词这一隐性条件,这表明他们可以由L2词汇表征直接激活L1词汇表征,从而证明了激活路径子Path-2(L2>L1)的存在。总体而言,词汇识别过程中从L2词汇表征到L1词汇表征的激活路径与修正层次模型(the Revised Hierarchical Model,RHM)描绘的词汇产出过程的激活路径类似。据此,本研究推测,尽管大脑在词汇识别和词汇产生过程中采用不同的处理机制,但在跨语言词汇激活过程中,它们依然存在某些共通之处。”

“以往的亲属关系推理系统,对推理的正确性无法保证,对复杂的亲属关系推理容易出错;而且难以解决多个亲属关系作为已知条件的亲属关系推理问题。本文在卢达威等(2019)的基础上,首先将推理规则和推理过程形式化和算法化;进而与基于一阶谓词逻辑的推理系统进行了对比,发现基于血缘关系结构的亲属关系推理在知识表示方法和推理规则方面都存在优势,主要表现在于执行效率更高,以及在编写和核查规则时更不容易出错;最后讨论了亲属关系推理算法的时间复杂度问题,发现该推理系统为是线性时间复杂度。本文的算法及其有效性分析得到了实验结果的支持。”