类型频率与词例频率协同驱动形态学习的认知机制研究

推荐：本研究通过三项人工语言学习实验，系统探讨了类型频率(type frequency)和词例频率(token frequency)在词汇化复数异干现象学习中的协同作用。研究发现两种频率指标均能独立正向促进学习速率和泛化能力，为形态学习的认知机制提供了新证据，对理解语言习得中规则性与例外项的平衡具有重要理论意义。

　　

语言学习领域长期存在一个核心争议：当面对既有规则模式又包含例外项的语言输入时，人类大脑如何平衡对系统性规律的提取与对特异化项目的记忆？这个问题直接关系到对语言习得本质的理解。传统研究普遍认为类型频率（即不同词形的出现种类数）是决定形态模式能产性的关键因素，但关于其具体作用机制存在频率匹配(Frequency Matching)与规则化(Regularization)两种对立假说。更复杂的是，词例频率（即特定词形的重复出现次数）与能产性的关系至今未有定论——既有研究报道过正相关、负相关甚至无关联的结果。

为厘清这些争议，马萨诸塞大学阿默斯特分校(University of Massachusetts Amherst)的研究团队设计了三项精巧的人工语言学习(ALL)实验。研究者采用词汇化复数异干现象作为研究范式，通过严格控制输入材料中类型频率与词例频率的变量关系，系统考察了成年学习者对不一致语言模式的泛化行为。研究结果发表在《Journal of Memory and Language》上，首次证实两种频率指标能独立且正向地促进学习效果：不仅高类型频率增强模式泛化能力，高频重复出现的词形同样能提升其对应模式的扩展使用。

关键技术方法包括：1）采用跨被试条件设计区分频率匹配、软规则化(Soft Regularization)和规则化假说；2）使用Tacotron 2语音合成技术保证刺激材料一致性；3）通过计算建模比较缩放最大熵模型(Scaled Maximum Entropy Model)与容忍原则(Tolerance Principle)的预测效能；4）设置25%-50%梯度例外率条件捕捉非线性学习效应。

【实验1】通过设置25%、37.5%、50%三种例外率条件，验证了软规则化假说：学习者对主导模式的泛化率呈S型曲线，既非严格的频率匹配线性关系，也非容忍原则预测的阈值突变模式。

【实验2】在更极端的频率范围（12.5%-87.5%）验证了实验1结论的稳健性，发现学习曲线斜率在中间频率区域最大，支持频率敏感性随学习进程动态变化的观点。

【实验3】首次分离类型与词例频率效应，证实高频词形能独立提升其对应模式的泛化率，否定了"高频阻碍能产性"的传统假设。计算模型分析表明，这种正向关联可能源于高频项目在记忆表征中的稳定性增强。

这项研究通过创新的实验设计和建模分析，为形态学习的频率效应提供了统一解释框架。其重要意义在于：1）确立了类型与词例频率的协同作用机制，调和了既往研究的矛盾发现；2）发展的软规则化模型能更精确预测真实语言学习中的梯度现象；3）为儿童与成人学习差异的认知基础提供了新证据。研究结果不仅推进了对语言习得计算机制的理解，对二语教学和语言障碍干预也具有潜在应用价值。