义符的类别一致性和家族大小影响形声字的语义加工*

2016-02-01 17:43张积家

心理学报 2016年11期

王娟张积家

(1江苏师范大学教育科学学院, 江苏徐州 221116)

(2中国人民大学心理学系、国家民委民族语言文化心理重点研究基地, 北京 100872)

1 前言

义符, 又称为形旁或形符, 是与被构字有语义联系的部件。义符的存在减少了汉字字形与语义联系的任意性(Feldman & Andjelković, 1992)。常用义符约有200个(Hoosain, 1991), 借助义符推测整字语义, 正确率可以达到60%以上(Williams & Bever,2010)。类别一致性是义符的重要特征。类别一致性有两种涵义：一是指义符的类别与整字的类别是否一致, 可以称之为字词水平的类别一致性; 二是指义符家族成员的类别集中程度, 可以称之为范畴水平的类别一致性。这种类别一致性有高低之分,接近于义符的表义率。义符的类别与整字的类别是否一致, 义符家族成员的类别一致性如何, 均影响形声字的语义加工, 可以称之为“类别一致性效应”(Category Consistency Effect)。

类别一致性效应具体表现为对形声字认知的促进作用和抑制作用。在词汇识别中, 存在着类别一致性效应。佘贤君和张必隐(1997)发现, 义符与整字语义一致时出现了正启动效应, 不一致时出现了负启动效应。Feldman和Siok (1999)发现, 启动字与目标字共享义符、义符位置相同且与整字语义相关时出现了正启动效应, 启动字与目标字共享义符但与整字语义不相关时出现了负启动效应。在语义分类中也存在着类别一致性效应。义符与整字语义一致时对形声字的类别语义提取起促进作用, 不一致时起干扰作用(张积家, 张厚粲, 彭聃龄, 1990;张积家, 彭聃龄, 张厚粲, 1991); 当义符与词的类别语义一致时促进词的定义特征语义的提取(张积家, 彭聃龄, 1993); 当义符标明汉语动作动词的动作器官或工具时促进对动作器官或动作工具的意义认知(张积家, 陈新葵, 2005)。尽管义符的类别一致性的研究成果十分丰富, 但是, 既往研究多针对义符类别与整字类别的一致性展开, 多采用判断整字是否属于某一类别的任务, 这一类任务容易使人产生预期, 对义符家族的类别一致性影响形声字认知的研究亦少。

家族效应研究始于对拼音文字的研究。阅读正字法邻近词多的单词快于阅读正字法邻近词少的单词, 这一效应被称为“家族效应” (Family Effect)。当单词呈现时, 字形相似的其他词也被部分地激活,从而影响目标词的通达(Andrews, 1992, 1997;Grainger, 1990; Grainger & Segui, 1990; Huntsman& Lima, 1996; Perea & Pollatsek, 1998)。在汉字中,结构相同且与目标字共享义符或声符的汉字互为字形相近字。共享义符的字构成了义符家族字。由义符家族大小引起的汉字认知差异称为义符的家族效应(Family Effect of Semantic Radical)。研究者发现, 在词汇判断任务中存在着义符构字数的促进效应(Feldman & Siok, 1997, 1999; Su & Weekes,2007), 在认知假字时出现形旁一致性与构字数的交互效应(Chen & Weekes, 2004)。在语义决定任务中, 也存在义符的构字数效应, 义符的构字数越多,被试的判断就越快越准; 存在着义符与整字的类别一致性效应：对义符与整字类别一致的字反应得更快更准; 在正确率上, 研究者发现了义符构字数和义符与整字的类别一致性的交互作用, 构字数效应在义符与整字类别一致字中的作用更加显著(Hsiao,Shillcock, & Lavidor, 2007)。研究者还发现, 当义符的构字数多时, 整字的语义通达更多地依赖于声符;当义符的构字数少时, 义符在确定整字语义时更加重要(Hsiao, Shillcock, & Lavidor, 2006; Hsiao,2011)。Chen和Weekes (2004)还发现, 义符与整字的类别一致性、家族的类别一致性和家族大小均影响形声字的语义分类。被试对义符与整字类别一致的字反应更快, 错误率更高; 对义符与整字一致的大家族义符字, 家族的类别一致性越低, 被试的反应越快, 错误率越低。义符的家族越大, 一致性越低, 义符与整字一致字的比例越小, 会促使义符与整字一致的字更容易被关注, 反应得更快更准。对义符与整字不一致的小家族义符字, 家族的类别一致性越高, 反应越慢, 错误率越高。因为在小家族义符字中, 只有少数字共享义符, 义符表义的一致性越高, 拒绝义符与整字类别不一致的字就越难。对义符与整字类别一致的小家族义符汉字, 家族类别一致性越低, 被试的反应就越慢, 错误率就越高。

已有研究考察了义符的类别一致性和家族效应, 但是, 仍然有一些问题尚未解决：(1) 类别一致性效应和家族效应研究多采用词汇判断任务, 也有研究采用命名任务和语义分类任务(张洁尉, 王权红, 2010)。Forster和Shen (1996)认为, 家族效应依赖于任务, 但这一看法并未得到广泛的证实。本研究将采用类别一致性判断任务和眼动追踪系统进行考察。(2) 义符家族的类别一致性对形声字的语义加工有何影响？它同字词水平的义符类别一致性是否存在着交互作用？(3) 对义符的家族特征与义符与整字的类别一致性之间的作用机制并未解决。义符的家族大小与义符家族的类别一致性均属于义符的家族特性, 它们对形声字语义加工的作用很可能要受义符与整字的类别一致性调节。研究预期是：(1) 义符的字词水平和范畴水平的类别一致性均影响形声字的语义加工; 义符同整字类别一致的汉字容易认知, 家族类别一致性高的汉字容易认知。(2) 家族大小亦影响形声字的语义加工, 义符家族大, 对形声字认知更容易采用义符路径和形旁推理的策略。(3) 在形声字的语义加工中, 家族的类别一致性和家族大小同义符与整字的类别一致性之间存在着交互作用, 家族的类别一致性和家族大小的效应受义符与整字的类别一致性调节。

2 实验1义符的类别一致性和家族大小对形声字语义加工的影响

2.1 被试

22名本科生, 男生9名, 女生13名, 平均年龄为22.4岁, 均为右利手, 视力或矫正视力正常。

2.2 设计与材料

4(汉字对的关系类型：R+S+/R−S+/R+S−/R−S−)×2(义符家族大小：大/小)重复测量设计。材料选自《现代汉语常用字表》(国家语言文字工作委员会汉字处, 1988)中2500常用字和1000次常用字。参考前人的研究, 将义符分为大家族义符和小家族义符：构字数≥42的义符为大家族义符, 包括“扌”、“氵”等21个义符; 构字数≤30的义符为小家族义符, 包括“广”、 “目”等43个义符。在大、小家族义符字中选出64个字作为汉字对的尾字, 尾字的义符义与整字义一致。匹配不同的首字, 与尾字形成了4种关系：R+S+ (共享义符、类别一致),R−S+ (不共享义符、类别一致), R+S− (共享义符、类别不一致)和R−S− (不共享义符、类别不一致)。每种汉字对包括16组刺激。材料的信息见表1。

匹配汉字对的字频、笔画数、义符的类别一致性及熟悉性：(1) 8种水平的汉字对的首字字频差异不显著,

(7, 127)=0.76,

> 0.05; 尾字字频差异不显著,

(7, 127)=0.53,

> 0.05。(2) 8种水平汉字对的首字笔画数差异不显著,

(7, 127)=1.33,

>0.05; 尾字笔画数差异不显著,

(7, 127)=1.04,

>0.05。(3) 35名本科生对汉字对的类别一致性做7点评定, 1表示不属于同一类别, 7表示属于同一类别。R+S+类型与R−S+类型的平均类别一致性为5.22和5.59, 差异不显著,

=−1.88,

> 0.05; R+S−类型与R−S−类型的平均类别一致性为1.45和1.40,差异不显著,

=0.64,

> 0.05。(4)根据义符熟悉性评定(陈新葵, 张积家, 2008), 大、小家族义符的平均熟悉性为6.08和5.54,

=4.79,

< 0.001, 差异显著。

表1 类别一致性判断任务的材料信息

2.3 仪器

采用E-Prime系统编程。刺激在计算机屏幕的中央呈现, 材料的呈现、计时、反应时收集、选择错误的记录均由计算机自动进行, 计时单位为ms,误差为±1 ms (下同)。

2.4 程序

首先在计算机屏幕的中央呈现红色“+”注视点500 ms, 空屏300 ms, 然后在注视点的位置呈现首字1000 ms, 空屏300 ms, 接着呈现尾字, 时间最长为3500 ms。要求被试对汉字对的类别做一致与否的判断, 指导语给出例证, 如“姑”和“妮”的所属类别一致, 均表示女性; “江”和“洋”的所属类别一致, 均表示水域; “姑”和“如”的所属类别不一致;“江”和“沈”的所属类别不一致。如果被试在3500 ms之内反应, 刺激自动消失, 进入300 ms的空屏缓冲,随后进入下一试次。被试需要做出128次判断。

2.5 结果与分析

错误反应(占全部数据的13.81%)不反映正常的加工过程, 反应时在

±2.5

之外的数据(占全部数据的0.14%)属于极端数据, 不统计。实验结果见表2。

表2 类别一致性判断的平均反应时(ms)和平均错误率(%)

因此, 实验1的反应时模式表明, 当类别一致时, 共享义符促进了形声字的语义加工; 当类别不一致时, 共享义符干扰形声字的语义加工。在错误率上, 出现汉字对关系类型和义符家族大小的交互作用：当汉字对共享义符、类别一致时, 大家族义符字的错误率显著低; 当汉字对共享义符、类别不一致时, 大家族义符字的错误率显著高; 当汉字对不共享义符时, 无论类别一致与否, 义符家族大小的影响均不显著。在视觉选择任务中, 义符的类别一致性和家族大小能否发挥着同样的作用？

3 实验2义符的类别一致性和家族大小影响形声字语义加工再探

3.1 被试

30名本科生, 男生12名, 女生18名, 平均年龄21.5岁, 均为右利手, 视力或矫正视力正常。

3.2 设计与材料

4(预先呈现字与备选字的关系类型：R+S+/R−S+/R+S−/R−S−)×2(义符家族大小：大家族义符/小家族义符)重复测量设计。实验材料来自于实验1。包括32组刺激, 每一组刺激包括1个预先呈现字和4个备选字。16组刺激的预先呈现字为大家族义符字, 16组刺激的预先呈现字为小家族义符字。备选字与预先呈现字具有4种关系：R+S+, R−S+,R+S−和R−S−。统计表明, 大、小家族义符的预先呈现字的字频差异不显著,

(1, 31)=0.001,

>0.05; 大、小家族义符的预先呈现字的笔画数差异不显著,

(1, 31)=0.79,

> 0.05; 8种备选字的字频差异不显著,

(7, 127)=0.76,

> 0.05; 8种备选字的笔画数差异不显著,

(7, 127)=1.33,

> 0.05。材料的信息见表3。

3.3 仪器

SR Research Ltd开发的Eyelink 1000。屏幕分辨率为1024×768像素, 数据采样率为1000次/s,眼动仪追踪分辨率阈限值为瞳孔直径的0.20%。用双眼来观察, 对一半被试记录右眼的数据, 对另一半被试记录左眼的数据。显示器屏幕与眼睛之间的距离为80 cm, 屏幕的刷新率为150 Hz。材料呈现与眼动记录由专用软件完成。

3.4 程序

在实验开始前, 校准以保证记录眼动轨迹的精确性。练习包括6个刺激。在正式实验时, 首先在屏幕中央呈现红色“+”注视点500 ms, 空屏300 ms,然后在注视点位置呈现启动字1000 ms, 启动字不消失, 且在启动字下方呈现4个备选字, 4类备选字位置在试次之间平衡。4个位置的选项分别对应按键1、2、3、4。要求被试按对应键选出与上方汉字类别一致的两个字。呈现时长为5000 ms。如果被试在5000 ms之内做出反应, 刺激自动消失, 进入300 ms的空屏缓冲, 随后进入下一试次。在呈现选项的同时, 眼动仪记录眼动的数据, 被试按键后,停止记录。在每组刺激呈现前, 进行漂移校正。实验流程见图1。

3.5 结果与分析

3.5.1 选择率的分析

被试对不同备选汉字的选择率见表4。

表3 类别一致性选择任务的材料举例及特征信息

图1 眼动实验流程图

表4 类别一致性选择任务中不同类型汉字的平均选择率(%)

3.5.2 眼动数据分析

在选择界面上划出与预先呈现字有4种关系的备选字的兴趣区。通过Dataviewer数据分析软件导出各兴趣区眼动数据, 使用SPSS 17.0分析。眼动的指标包括注视时长、注视点个数和首注视点序数。注视时长是指落在某一兴趣区的所有注视点的注视时间的总和, 能够反映此汉字所需的中枢加工时间; 注视点个数是指落在某一兴趣区内的所有注视点的个数, 能够反映被试对此汉字的关注程度;首注视点序数是指当前兴趣区的首注视点在该次试验所有注视点中的排列序数, 首注视点序数越小,表明被试越早地关注此区域。结果见表5。

(1) 注视时长

(2) 注视点个数

表5 类别一致性选择中不同兴趣区的眼动指标值

(3) 首注视点序数

总之, 行为研究和眼动研究的结果均显示, 在形声字的语义加工中, 存在着字词水平的义符类别一致性效应和家族大小效应, 而且, 家族大小效应受字词水平的义符类别一致性调节。

4 实验3 义符家族的类别一致性和义符与整字的类别一致性对形声字语义加工的影响

实验1和实验2考察了义符与整字的类别一致性与义符的家族大小对形声字语义加工的影响。在义符的家族特性中, 义符家族的类别一致性也值得关注。义符家族的类别一致性(the category consistency of the semantic radical family)是指具有同一义符的汉字的类别集中程度。在不同的义符家族中, 类别的集中程度存在差异：有的义符家族的成员比较集中地属于某一类别, 其类别一致性就高;有的义符家族的成员并不集中地属于某一类别, 其类别一致性就低。义符家族的类别一致性是否影响形声字的语义加工？义符家族的类别一致性同义符与整字的类别一致性之间关系如何？在形声字的语义加工中, 义符与整字的类别一致性与义符家族的类别一致性是独立地发生影响, 还是否存在着交互作用？实验3将考察这一问题。

4.1 被试

23名本科生, 男生11名, 女生12名, 平均年龄为20.1岁, 均为右利手, 视力或矫正视力正常。

4.2 设计与材料

实验材料选自2500常用字和1000次常用字(国家语言文字工作委员会汉字处, 1988)。材料的选取按照如下步骤：(1) 确定目标义符, 主要构成独体字的汉字部件(如“厶”、“勹”和“凵”等)和熟悉性低于5的义符(如“缶”、“瓦”和“罒”等) (陈新葵, 张积家, 2008)不统计, 余下68个义符符合备选条件。(2) 确定68个义符及义符家族内每一成员的类别语义：以“扌”为例, 家族成员共有198个, 先界定“扌”的义符义, “扌”多表示“用手发出的动作”; 再逐一界定“扌”家族内198个家族成员的类别, 如“托”、“打”、“抽”等均是用手发出的动作, “据”、“抗”、“扛”等均与手部动作无直接关系。这一任务由两名心理系研究生共同完成, 后经过一名语言学研究生检查无异议。(3) 计算在所有家族成员中义符义与整字义一致的成员的数目, 如“扌”家族内共有155个成员表示“用手发出的动作”, “扌”家族的类别一致性为155/198=0.78。(4) 划分层次。根据68个义符的类别一致性的计算结果, 家族类别一致性程度从94%(鸟)到8%(弓)不等, 按照包含义符的个数, 划分为3个层次：类别一致性高于55%的义符有25个, 类别一致性在55%～30%之间的义符有23个, 类别一致性低于30%的义符有20个。根据类别一致性的比例, 将类别一致性低于30%的义符确定为类别一致性低的义符, 将类别一致性高于55%的义符确定为类别一致性高的义符。所采用的类别一致性高的义符有：亻、口、贝、扌、心、目、虫、走、足、雨、钅; 所采用的类别一致性低的义符有：冫、彳、广、宀、女、马、日、氵、石、田、皿、禾、纟、辶、讠。

采用2(义符家族的类别一致性：高/低)×2(义符与整字的类别一致性：一致/不一致)重复测量设计。在家族类别一致性高和家族类别一致性低的义符中, 选择义符与整字类别一致和不一致的形声字。每一水平包括18个汉字。35名本科生对形声字的义符与整字的类别一致性做7点评定, 1表示义符与整字不属于同一类别, 7表示义符与整字属于同一类别。统计检验表明, 义符与整字类别一致的形声字与义符与整字类别不一致的形声字的类别一致性评定差异显著,

=23.53,

< 0.05; 4种类型汉字的笔画数差异不显著,

(3, 71)=0.20,

> 0.05; 4种类型汉字的字频差异不显著,

(3, 71)=1.19,

>0.05。材料信息见表6。

4.3 仪器

采用E-Prime系统编程。刺激在计算机屏幕的中央呈现, 材料的呈现、计时、反应时收集、选择错误记录都由计算机自动进行。

4.4 程序

分为练习和正式实验。在正式实验时, 首先呈现红色“+”注视点500 ms, 空屏300 ms, 然后在注视点的位置呈现目标字, 要求被试又快又准地判断义符与整字的类别是否一致。如果义符与整字的类别一致, 按F键; 如果义符与整字的类别不一致,按J键。半数被试的用手按此规定, 半数被试的用手规定与此相反。目标字的呈现时间最长为3000 ms,然后进入400 ms的空屏, 随后进入下一试次。被试共需要做72次判断。

表6 实验3的材料举例及特征信息

4.5 结果与分析

错误反应(占全部数据的17.33%)和反应时在

±2.5

之外的数据(占全部数据的0.36%)不统计。结果见表7。

表7 类别一致性判断的平均反应时(ms)和平均错误率(%)

分别对义符与整字类别一致的汉字与义符与整字类别不一致的汉字的反应时进行

检验。对义符与整字类别一致的汉字, 家族类别一致性高的汉字的反应时短,

(22)=−2.33,

< 0.05,

=0.28,

(17)=−2.21,

< 0.05,

=0.11。在错误率上, 家族类别一致性的主效应被试分析显著,

(22)=−2.30,

< 0.05,

=0.85, 项目分析不显著,

(17)=−0.86,

> 0.05,

=0.46。家族类别一致性高的汉字的错误率低。对义符与整字类别不一致的汉字, 家族类别一致性高、低的反应时差异不显著,

(22)=1.28,

> 0.05;

(17)=1.85,

> 0.05。家族类别一致性高的汉字的错误率高,

(22)=6.88,

< 0.001,

=0.50,

(17)=2.70,

< 0.01,

=0.55。

5 讨论

本研究表明, 在形声字的语义加工中, 存在着稳定的义符的类别一致性效应, 义符家族大小效应和义符家族的类别一致性效应亦受义符的类别一致性调节。下面, 就对研究结果做一些讨论。

5.1 关于义符的类别一致性效应及其与家族效应的交互作用

实验1和实验2发现了稳定的义符的类别一致性效应。在实验1中, 与R−S+类型字对比, R+S+类型字对的反应时短, 出现了义符的类别一致性促进效应; 与R−S−类型字对比, R+S−类型字对的反应时长, 出现了义符的类别一致性抑制效应。在眼动实验中, R−S−类型字对的尾字的注视时长显著短于其他类型。在注视点个数、首注视点序数上也存在类型差异：被试最早、最快地关注R+S−类型且产生最多的注视点; 其次是R−S+类型, 在注视点个数上与R+S−类型相当; 再次是R+S+类型, 注视点个数少; 最后关注R−S−类型且产生最少的注视点。由此可见, 两种不规则类型(R+S−类型和R−S+类型)引起了被试的更早、更多的关注, 优先地占用了更多的认知资源; 规则类型(R+S+类型)获得了较晚的关注, 使用了较少的能量。有趣的是,R+S−类型与R−S+类型的注视点个数相当, 但R+S−类型获得了优先的注视。这表明, 共享义符对选择的影响更大, 对R+S−类型有更大的认知困难,需要优先地分配资源以获得充分的加工。

实验1在错误率上发现了义符的类别一致性和家族大小的交互作用：对R+S−类型, 大家族义符字的错误率显著高, 说明被试倾向于将大家族义符字对误判为类别一致; 对R+S+类型, 小家族义符字的错误率显著高, 说明被试倾向于将小家族义符字对误判为类别不一致。眼动的研究发现, 对R+S−类型, 大家族字的错误率显著高, 表明大家族义符的类别不一致字更难于被拒绝。在注视时长、首注视点序数上亦发现了关系类型与家族大小的交互作用：对R−S−类型, 大家族义符字获得的注视早。综合来看, 家族大小效应受字词水平的义符的类别一致性调节：当字对共享义符且类别一致时, 大家族义符字更容易唤起“见字知类”的策略, 引导人们通过义符路径做出判断, 认知资源耗费少, 无需优先关注并进行深度的加工。对类别一致的小家族义符字, 被试往往严苛地做出判断, 导致错误率增高。但是, 当字对共享义符且类别不一致时, 大家族义符字往往被过于宽松地误判为类别一致。这可能与如下原因有关：(1) 为了快速判断, 被试往往使用策略。对共享义符字, 当义符为大家族时, “见字知类”策略将发挥更大的作用, 被试容易贸然地做出“是”反应。(2) 大家族义符往往语义泛化, 小家族义符往往语义窄化, 从而使大家族义符的类别范围扩大, 小家族义符的类别范围缩小。当判断无线索可依(R−S−类型)时, 大家族义符字反而得到了优先的关注, 这可能与首字为大家族义符字的义符呈现率高、容易吸引注意有关。

5.2 义符家族的类别一致性影响形声字的语义加工

义符家族的类别一致性代表家族成员的类别集中性, 它既与家族成员的类别分布有关, 也与阅读者的知识经验有关。义符家族的类别一致性越高,就越容易形成明确的类别概念; 义符家族的类别一致性越低, 类别概念的获得就越困难。实验3表明,在反应时上, 家族的类别一致性促进效应仅发生在义符与整字类别一致字中; 在错误率上, 对义符与整字类别一致字, 家族的类别一致性越高, 错误率越低; 对义符与整字类别不一致字, 家族的类别一致性越高, 错误率就越高。对义符与整字类别一致字而言, 义符的类别信息可靠, 尤其是当家族的类别一致性高时, 义符的类别义更容易被激活, 义符路径的加工负荷小, 整字路径可以分得更多的认知资源, 因而判断就快, 正确率就高; 对义符与整字类别不一致的字, 义符的类别信息不可靠, 解决义符路径和整字路径的冲突用时就多, 反应时因而就长。大家族义符的类别信息明确, 引导被试借助于义符义做出判断, 导致对义符与整字类别不一致字的错误率增高。

实验3考察了义符的两种类别一致性对形声字语义加工的影响。Chen和Weekes (2004)发现, 大家族义符中一致性低的字加工得快。从实验3的结果看, 家族的类别一致性越高, 反应就越有优势,这一结果与Chen和Weekes (2004)的结果相悖。这与Chen和Weekes (2004)采用的语义分类任务有关：在每一个刺激呈现之前就告知被试语义类别,会给被试带来预期。在实验材料中, 义符相同的汉字比例高, 也会带来练习效应。

5.3 义符的类别一致性和家族大小在形声字语义加工中动态的相互作用

本研究表明, 义符与整字的类别一致性、义符家族的类别一致性和家族大小均影响形声字的语义加工。义符与整字的类别一致性属于字词水平的变量, 体现了汉字的规则性; 义符家族的类别一致性属于范畴水平的变量, 体现了义符的表义率; 义符的家族大小亦属于范畴水平的变量, 反映了义符的构字率, 三者共同影响了形声字的语义加工。不仅如此, 本研究还表明, 字词水平的义符的类别一致性调节着义符的家族大小效应。当字对共享义符、类别一致时, 出现了义符的类别一致性与家族大小的促进作用; 当字对共享义符、类别不一致时,出现了类别一致性和家族大小的抑制作用; 当字对不共享义符时, 家族大小的影响不显著。义符与整字的类别一致性还调节着义符家族的类别一致性效应：对义符与整字类别一致的字, 义符家族的类别一致性越高, 被试的反应时就越短, 错误率就越低; 对义符与整字类别不一致的字, 义符家族的类别一致性越高, 被试的错误率就越高。

在“两个网络系统模型” (张积家, 彭聃龄, 1993)基础上, 笔者提出了义符影响形声字语义加工的调节模型, 见图2。假定在形声字的部件层存在着调节机制, 负责分配资源给不同的加工路径：(1) 义符的跨系统路径; (2) 声符的上行激活路径; (3) 义符的上行激活路径。义符和声符的上行激活路径在词汇网络内实现整词的通达, 然后, 激活进入概念网络, 激活概念结点, 再激活类别结点。义符的跨系统路径直接从词汇网络平行地扩散到概念网络,激活义符所示的类别结点。当概念结点被整字的激活流激活以后, 类别结点已经激活, 就容易打通二者之间的通路, 语义决定就容易了。共有三方面的个体因素影响着调节机制的运作：(1) 语言直觉。语言直觉取决于义符在汉字中的呈现率, 义符家族的类别一致性和字频。义符的呈现率表征着义符的家族大小。(2) 语言知识。语言知识源之于汉字教学。(3) 认知策略。例如, 被试在长期阅读中形成的语义加工关注义符的策略(张积家, 王娟, 陈新葵, 2014 )。

图2 义符影响形声字语义加工的调节模型

在类别一致性判断中, 义符与整字的类别一致性、义符家族的类别一致性和义符家族大小均影响着认知资源的分配, 表现为义符的上行通路和跨系统通路的资源竞争。对义符路径的资源分配取决于义符家族的两种特征：义符家族的类别一致性越高,义符表征类别的聚合程度就越高, 跨系统的义符路径得到资源就越少, 为了更快更准地通达整字的语义类别, 义符的资源分配倾向于整字路径。类似地,义符的家族越大, 呈现率就越高, 越容易引导被试采取跨系统的义符路径。与小家族义符比, 大家族义符容易从整字中分解出来, 调节机制将分配较少的资源给跨系统的义符路径, 分配更多的资源给系统内的整字路径。总的来看, 义符的家族越大, 家族的类别一致性越高, 调节机制就越倾向于将资源分配给加工更困难的整字路径; 义符的家族越小,家族的类别一致性越低, 调节机制就将分配部分资源去关注跨系统的义符路径, 整字路径分得的资源就少。但是, 义符家族的特征并不能够独立地决定形声字的语义加工。义符的家族特征的作用受义符与整字的类别一致性调节。当义符与整字类别一致时, 义符家族的类别一致性越高, 义符的家族越大,跨系统的义符路径就越容易激活, 整字路径获得的资源越多, 整字路径的通达就越快, 被试就越容易快速准确地做出决定。反之, 跨系统的义符路径将分配部分资源以实现激活, 整字路径分配资源就减少, 加工效率就降低。当义符与整字的类别不一致时, 义符家族的类别一致性越高, 义符的家族越大,跨系统的义符路径越容易自动激活, 但将分配到较少的资源, 虽然整字路径获得了更多的资源, 快速地通达整字表征, 但是, 来自跨系统义符路径的判断与来自整字路径的判断相冲突, 这一博弈过程需要资源, 在时间压力的作用下, 被试选择了不考虑加工路径较长的整字信息而贸然使用义符推理的策略, 导致加工困难或犯错误; 义符的类别一致性越低, 义符的家族越小, 跨系统的义符路径加工将耗费资源, 整字路径分配的资源将少, 被试不敢贸然地接受义符的提示, 宁愿信任整字路径的信息,犯错误的机会因而就少。总之, 在考虑义符的家族特征时, 必须同时考虑义符与整字的类别一致性。不考虑类别一致性的义符家族效应研究不具有心理现实性。

总之, 本研究采用类别一致性判断和视觉选择任务, 更为直接地诱发了义符的标记类别的功能,同时考察了义符家族的类别一致性的作用。研究发现了稳定的字词水平和范畴水平的类别一致性效应, 发现字词水平的义符类别一致性对家族大小和家族类别一致性效应的调节。有研究发现, 部件的家族效应受部件是否携带位置信息影响(Wu, Mo,Tsang, & Chen, 2012; 吴岩, 王协顺, 陈烜之,2015)。可见, 对义符的认知效应还需要做进一步的研究。

6 结论

形声字的语义加工受义符与整字的类别一致性、义符家族的类别一致性和家族大小影响, 义符家族特征的作用要受义符与整字的类别一致性调节：当义符与整字类别一致时, 出现义符家族大小和类别一致性的促进作用; 当义符与整字类别不一致时, 出现义符家族大小和类别一致性的抑制作用。

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