形旁在形聲字識別中的優勢作用*

李昀松 陳啟楊 吳 巖 李天虹 段如君

(東北師范大學心理學院，長春 130024)

1 引言

形聲字是指由表示意義的形旁和表示語音的聲旁所組合而成的漢字，如形聲字“財”的形旁“貝”表示金錢，與該形聲字的語義相關，聲旁“才”的發音“cai2”與該形聲字發音一致。聯結主義理論認為詞匯的閱讀理解需要統合字詞的形、音、義三種信息（Seidenberg,2011）。就形聲字而言，其識別過程既需要通達形旁所表達的語義信息，也需要獲得聲旁所表達的語音信息。以往研究已經明確形旁、聲旁在形聲字識別中的重要作用（遲慧等,2014;王協順,吳巖,趙思敏,倪超,張明,2016），但就形旁和聲旁的相對重要性還未達成一致意見。這也涉及到漢語字詞的解碼。對于漢語字詞語義解碼過程存在兩種觀點，一種觀點認為，由于漢語是表義文字，難以通過其字形去推斷發音，因此在漢語字詞閱讀中，漢字的語義直接由字形通達（Taft & van Graan,1998）。另一種觀點認為漢字的語義通達需要形、音轉換，這是因為形聲字的存在給亞詞匯語音通路提供了便利，讀者可以通過聲旁的激活通達整字音、義（Tan & Perfetti,1999）。前者一般被稱為直接通達模型，后者為語音中介模型。由于形旁表義，根據直接通達模型，形聲字識別中形旁應該發揮主要作用，形聲字的識別是依賴于語義信息的，通過語義通路識別漢字是一種默認的心理規則，而不需要經過聲旁的激活。相反，語音中介模型認為聲旁的激活才是形聲字識別的主要通道。

基于此爭議，Hung，Hung，Tzeng 和Wu（2014）利用腦磁圖（magnetoencephalography,MEG），在實驗1 中要求被試進行同音判斷任務，結果發現聲旁發音和整字發音一致時，被試的反應時顯著減小，并且聲旁主效應會引發M170、M250 和M350 三個腦磁成分的變化；實驗2 要求被試對前后出現的兩個漢字進行同義判斷，結果發現形旁語義與整字語義高相關時，被試的反應變快，但在MEG 結果中未發現任何顯著性效應。由此，Hung 等認為聲旁的效應要強于形旁，在形聲字識別中發揮更為主要的作用。然而Williams 和Bever（2010）的實驗不僅在語義判斷任務中發現了顯著的形旁透明度效應，即形旁與整字語義相關程度越高，讀者對形聲字的反應越快，還在漢字判斷任務中發現模糊形旁的形聲字比模糊聲旁的形聲字更難辨認。可見，個體在識別漢字時更依賴于形旁所提供的信息。Williams和Bever據此推論形旁所提供的亞詞匯語義通路是形聲字識別默認通路。

但有研究者認為，單獨操縱形旁和聲旁的特征，并對兩者進行比較的研究設計很難獲得可靠的結論。因此，Wang，Zhao，Zevin 和Yang（2016）在同一實驗中同時操縱形旁和聲旁，在漢字判斷任務中進行研究。結果發現，聲旁在頻率上的變化引發了P200 和N400 的變化，而形旁僅引發N400 的變化。因此，研究者認為在同時考慮聲旁和形旁信息的情況下聲旁的作用更早且更強，并結合以往研究（張積家,王娟,印叢,2014）從聲旁在形聲字中所占空間的比例較大，以及聲旁結合率較低等聲旁所攜帶的正字法信息的角度進行解釋，從而認為聲旁具有優勢效應。

然而，吳巖、王協順和陳烜之（2015）的研究發現，和位置判斷任務相比，漢字判斷任務中，聲旁結合率（聲旁可以形成的漢字的數量）所引發的ERP 效應更早且更強。該研究將其解釋為假字的存在，以及對真假的判斷將被試的注意力吸引到漢字的結構上，從而擴大了正字法信息在漢字識別中的作用。吳巖等的研究證實漢字判斷任務并不適合探究形旁和聲旁的相對作用，尤其在形旁和聲旁所占的空間不對等的情況下。因此需要在更符合自然語言理解過程的情況下揭示形旁和聲旁的相對作用問題。命名任務便是符合要求的任務之一。在命名任務中，被試只需要對屏幕上連續呈現的字詞進行命名，而不需要做任何其他反應。此外，在命名任務中不需要假字的存在，因而不會擴大形旁或聲旁所攜帶的正字法信息的作用。

本研究采用ERP（event-related potentials）技術，在被試對形聲字進行命名的過程中探究形旁和聲旁的相對作用。操縱的變量為形旁頻率和聲旁頻率，即形旁和聲旁作為獨體字時的使用頻率。頻率是字詞固有的屬性，作為部件時，如果其頻率特征仍可以影響形聲字的識別，那么說明在加工形聲字時，涉及到了部件所代表的亞詞匯水平的加工。同時，如果高頻聲旁與低頻聲旁所誘發的 ERP 波幅在某些時程中存在顯著差異，則說明聲旁在此加工階段對形聲字識別產生了顯著的影響。對于形旁激活時程的探究邏輯與聲旁相同。最后通過對比形旁頻率和聲旁頻率發揮作用的時程和強度，來揭示形聲字識別中形旁和聲旁的作用。

根據以往研究（吳巖等,2015;Hsu,Tsai,Lee,& Tzeng,2009;Taler & Phillips,2007;Wu,Mo,Tsang,& Chen,2012），本研究預期形旁和聲旁頻率的高低會引發P200 和/或N400 的變化，并且在不存在擴大漢字正字法信息的情況下形旁的作用更強。這是因為以往研究表明，在考慮聲調的情況下，只有26%的形聲字的聲旁和整字發音完全相同（周有光,1980）。當用字頻加權時這種比例會更低，因為頻率越高的字往往發音越不相同（Shu,Chen,Anderson,Wu,& Xuan,2003）。但讀者如果通過形旁語義去推知整字的語義，準確性會達到60%以上（Williams & Bever,2010）。可見，聲旁的表音有效性不如形旁的表義有效性。據此，本研究推斷在自然閱讀中形旁應該具有優勢作用，表現在腦電變化上，預期形旁頻率會引發早期腦電成分，如P200 的變化，而且該效應持續的時間也較長。

2 研究方法

2.1 被試

共有19 名大學生參與了實驗，其中男生6 名，女生13 名，平均年齡21.89±2.42 歲。所有被試都為右利手，視力正常，漢語為第一語言，普通話標準，實驗前被試簽署知情同意書。

2.2 實驗設計和材料

本實驗分別操控4 種條件（高、低頻形旁和高、低頻聲旁），每種條件包括40 個形聲字，并通過漢語網絡數據庫（http://lingua.mtsu.edu/chinesecomputing/）確認每個材料形旁和聲旁的頻率。如表1所示，高頻形旁條件與低頻形旁條件僅在形旁頻率上有差異，形旁的平均頻率在兩種條件下分別為1236 次/百萬（范圍:593～3161 次/百萬;SD=562 次/百萬）和209 次/百萬（范圍:4.84～528 次/百萬;SD=155 次/百萬），且二者差異顯著，t(39)=10.38，p<0.001。兩種條件在整字筆畫數、整字頻率、形旁筆畫數、形旁部件結合率（包含形旁的所有漢字數）、聲旁頻率、聲旁筆畫數以及聲旁部件結合率（包含聲旁的所有漢字數）上均相互匹配，配對t檢驗結果顯示這些差異均不顯著，ps>0.10。同樣，高頻聲旁條件與低頻聲旁條件僅在聲旁頻率上有差異，聲旁的平均頻率在兩種條件下分別為1588 次/百萬（范圍:592～3734 次/百萬;SD=1050 次/百萬）和194 次/百萬（范圍:0.52～472 次/百萬;SD=165 次/百萬），t(39)=8.47，p<0.001。

表1 形聲字材料的樣例及各種屬性

另找15 名不參加正式實驗的在校大學生（男生6 名，女生9 名），要求其判斷形聲字材料的發音規則性，即形聲字是否與其聲旁發音一致（不考慮聲調），采用2 點量表（0 表示“否”，1 表示“是”），將15 名被試均判斷為“1”的形聲字記為發音規則字，最后，采用5 點量表（1 表示“非常不相關”，5 表示“非常相關”），要求被試判斷形聲字材料的語義透明度，最后將平均分大于等于4 的記為語義透明字。高頻形旁、低頻形旁、高頻聲旁和低頻聲旁語義透明字的比例分別為0.48、0.45、0.52 和0.48；發音規則字比例分別為0.33、0.45、0.40 和0.38。卡方檢驗結果顯示這兩種屬性在高頻形旁條件和低頻形旁條件之間，以及高頻聲旁條件和低頻聲旁條件之間差異均不顯著，ps>0.10。

2.3 實驗程序

每個試次開始均呈現屏幕中心的注視點，呈現時間為500 ms，之后隨機出現時長500～700 ms的空屏，空屏消失后呈現500 ms 的形聲字，接著是600 ms 的空屏。空屏之后會出現2000 ms 的“?”，當問號出現時被試需要將之前呈現的形聲字讀出來并用麥克風記錄，接著是600 ms 的空屏。之后會呈現一個符號“≈”，持續時間為1000 ms，在此期間，被試可眨眼或短暫休息。隨后是600 ms的空屏。在實驗開始前進行練習熟悉實驗流程。正式實驗時，被試每完成40 個試次后可進行休息。具體流程如圖1。

圖1 命名實驗流程圖

2.4 腦電數據記錄與分析

通過64 導Ag/AgCl 電極帽記錄ERP 數據，并將左乳突作為參考電極，利用雙電極記錄垂直眼電波幅和水平眼電波幅，所有電極的電阻均在5 kΩ以下。利用Neuroscan 采集并分析腦電信號。分析帶通濾波0.05～30 Hz。軟件自動剔除眨眼偽跡并排除大于±100 μV 的數據。以形聲字出現為零時刻點，分析時程為?150～550 ms。?150～0 ms 為基線。

3 結果

3.1 P200（200～300 ms）

將頭皮平均分為6 個區域，每個區域各包含6 個電極，分別是左前區（F5,F3,F1,FC5,FC3,FC1），右前區（F6,F4,F2,FC6,FC4,FC2），左中區（C5,C3,C1,CP5,CP3,CP1），右中區（C6,C4,C2,CP6,CP4,CP2），左后區（P7,P5,P3,PO7,PO5,PO3）和右后區（P8,P6,P4,PO8,PO6,PO4）。將聲旁/形旁頻率（高/低）、腦區位置（前/中/后）和腦半球（左/右）作為自變量，對時間窗口內的平均腦電波幅進行2×3×2 的重復測量方差分析。結果發現，形旁和聲旁的頻率的主效應均不顯著（ps>0.10）。但形旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=9.96，p=0.005，η=0.356，簡單效應分析結果發現，形旁頻率主效應在左腦邊緣顯著，F(1,18)=4.18，p=0.056，η=0.188。相比低頻形旁，高頻形旁誘發的左腦P200 波幅更小。聲旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=4.72，p=0.043，η=0.208。簡單效應分析在左腦或右腦都未發現顯著的聲旁頻率主效應（ps>0.05），但是在區分高頻聲旁和低頻聲旁后觀察左右腦的差異邊緣顯著，F(1,18)=3.08，p=0.096，η=0.139。除此之外，沒有發現其他顯著性效應（ps>0.10）。

3.2 N400（350～450 ms）

有研究發現，在詞匯識別領域，N400 通常在頂枕區最為明顯（DeLong & Kutas,2020;Wu et al.,2012）。鑒于全腦分析存在掩蔽形旁頻率效應的可能性，因此，結合當前的腦電結果，在N400 時間窗口內，除了對全腦進行分析外，對頂枕區的左右半球進行了單因素重復測量方差分析，自變量為形旁頻率或聲旁頻率。其他亞詞匯加工的文獻更關注頂枕區ERP 波幅的變化，且單獨分析了P 區、PO區和O 區（Davis,Libben,& Segalowitz,2019）。

全腦分析沒有發現形旁顯著的頻率主效應和與形旁有關的任何顯著性效應（ps>0.10）。聲旁頻率主效應顯著，F(1,18)=4.42，p=0.05，η=0.197。相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下N400 波幅更大。且聲旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=15.71，p=0.001，η=0.466。簡單效應分析結果發現，聲旁頻率主效應在左腦顯著，F(1,18)=9.16，p=0.007，η=0.337，在左腦，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下N400 波幅更大。

對于左后腦區（左頂枕區），發現形旁頻率主效應邊緣顯著，F(1,18)=4.10，p=0.058，η=0.186，相對于低頻形旁條件，高頻形旁條件下的波幅更大。聲旁頻率主效應顯著，F(1,18)=7.54，p=0.013，η=0.295，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。右后腦區（右頂枕區）未發現顯著的形旁和聲旁主效應（ps>0.05）。波形圖見圖2、圖3。

圖2 高頻形旁和低頻形旁條件下的平均波幅

圖3 高頻聲旁和低頻聲旁條件下的平均波幅

3.3 時程分析

為了更清楚地分析形旁和聲旁的激活時程，將0～500 ms 的時間窗口以50 ms 為單位進行切分，并在每個小時間窗口內對各個條件下的腦電平均波幅進行三因素重復測量方差分析。在此僅報告顯著性效應（p<0.05）和p≤0.080 的邊緣效應。在前四個時間窗口（0～200 ms）內沒有發現任何顯著性結果，因此不做報告。在300～500 ms（N400 主要窗口）內，分別考察全腦和左右后腦（頂枕區）的波幅差異。各時間窗口上形旁頻率和聲旁頻率的差異情況地形圖見圖4。

圖4 形旁頻率和聲旁頻率的差異在200～500 ms 各個小時間窗口上的地形圖

200～250 ms：形旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=6.127，p=0.023，η=0.254。簡單效應分析在左后腦區發現了顯著的形旁頻率效應，F(1,18)=6.93，p=0.017，η=0.278，相對于低頻形旁條件，高頻形旁條件下的波幅更小。聲旁則沒有發現任何的顯著效應。

250～300 ms：形旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=8.92，p=0.008，η=0.331。簡單效應分析發現，形旁頻率主效應在左腦區顯著，F(1,18)=4.77，p=0.043，η=0.209，相對于低頻聲旁條件，高頻形旁條件下的波幅更小。聲旁則沒有發現任何的顯著效應。

300～350 ms：形旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=4.60，p=0.046，η=0.203。簡單效應分析發現，形旁頻率主效應在左右腦區均不顯著，僅發現在高頻形旁條件下，左腦區激活大于右腦，且邊緣顯著，F(1,18)=3.99，p=0.061，η=0.181。聲旁則沒有發現任何的顯著效應。

左后腦區發現形旁頻率主效應邊緣顯著，F(1,18)=3.64，p=0.072，η=0.168，相對于低頻形旁條件，高頻形旁條件下的波幅更小。聲旁頻率主效應不顯著。右后腦區未發現顯著的形旁和聲旁頻率主效應（ps>0.05）。

350～400 ms：全腦分析未發現形旁顯著的頻率效應或顯著的交互作用。聲旁頻率主效應顯著，F(1,18)=5.08，p=0.037，η=0.22；聲旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=12.08，p=0.003，η=0.402。簡單效應分析發現，聲旁頻率主效應在左腦區顯著，F(1,18)=9.01，p=0.008，η=0.334，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。

左/右后腦區：在左后腦區發現形旁頻率主效應邊緣顯著，F(1,18)=3.40，p=0.082，η=0.159，相對于低頻形旁條件，高頻形旁條件下的波幅更大。聲旁頻率主效應也顯著，F(1,18)=8.05，p=0.011，η=0.309，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。在右后腦區未發現顯著的形旁和聲旁頻率主效應（ps>0.05）。

400～450 ms：全腦分析未發現形旁顯著的頻率效應或顯著的交互作用。聲旁頻率主效應顯著，F(1,18)=15.78，p=0.001，η=0.467；頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=12.08，p=0.003，η=0.402。簡單效應分析結果發現，聲旁頻率主效應在左腦區顯著，F(1,18)=6.96，p=0.017，η=0.279，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。

左/右后腦區：在左后腦區發現有邊緣顯著的形旁頻率主效應，F(1,18)=3.81，p=0.067，η=0.175，相對于低頻形旁條件，高頻形旁條件下的波幅更大。聲旁頻率主效應也顯著，F(1,18)=5.89，p=0.026，η=0.247，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。在右后腦區未發現顯著的形旁和聲旁頻率主效應（ps>0.05）。

450～500 ms：全腦分析未發現形旁顯著的頻率效應或顯著的交互作用。聲旁頻率×左右腦兩因素交互作用顯著，F(1,18)=15.29，p=0.001，η=0.459。簡單效應分析發現，聲旁頻率主效應在左腦區顯著，F(1,18)=6.31，p=0.022，η=0.26，在左腦，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。

左/右后腦區：左后腦區有顯著的形旁頻率效應，F(1,18)=4.98，p=0.039，η=0.217，說明相對于低頻形旁條件，高頻形旁條件下的波幅更大。聲旁頻率主效應邊緣顯著，F(1,18)=4.28，p=0.053，η=0.192，相對于低頻聲旁條件，高頻聲旁條件下的波幅更大。在右后腦區未發現顯著的形旁和聲旁頻率主效應（ps>0.05）。

結合地形圖和上述結果可以發現，形旁的頻率效應大多集中在左后腦區（地形圖中深藍色部分），并從200 ms 開始一直延續到500 ms，而聲旁的頻率效應從350 ms 開始持續到500 ms，整個左半球腦區均有顯著效應。

4 討論

本研究操控形旁和聲旁頻率，結合ERP 技術，在命名任務中考察了形聲字加工中形旁和聲旁的作用。和以往研究結果一致，形旁頻率和聲旁頻率都引發了顯著的腦電變化（王協順等,2016）。形旁的頻率效應在左后腦區顯著或邊緣顯著，此效應從200 ms 持續到500 ms。聲旁的頻率效應表現在整個左腦，從350 ms 開始持續到500 ms。但是，鑒于形旁頻率效應早于聲旁頻率效應，而且持續的時間更長，因此本研究認為形旁在形聲字加工中具有優勢地位。

當前研究發現的形旁優勢作用與Williams（2013）通過3 個不同實驗所得出的結論相同。Williams 發現，對于漢語為第二語言的中高級學習者來說，相比形旁語義和整字語義不同時，當形旁語義與整字語義相近時被試的識別速度更快。無論聲旁發音與整字是否一致，都不影響被試的識別速度。雖然在隨后的漢字判斷任務中，被試對于聲旁被模糊的形聲字也難以識別，但研究者認為這是正字法歧義的消解，并不是對語音特性的加工。因此，Williams 認為形旁透明度在形聲字識別中起主要作用。Wang，Pei，Wu 和Su（2017）的研究同樣證明了形旁語義透明度在形聲字識別中的主要作用。在這兩項研究的基礎上，本研究采用生態效度較高的命名任務，在自然語言理解中進一步肯定了形聲字解碼過程中形旁的主要作用。

本實驗結果與Tong 等（2020），王娟、馬雪梅、李兵兵和張積家（2019）研究結果不一致。Tong 等采用眼動技術，強調了聲旁在形聲字識別中的作用。王娟等通過操縱聲旁和形旁家族大小，進一步肯定了聲旁的重要性。但兩個研究均采用真假字判斷任務，如前文所述，該任務以及假字的存在都會擴大正字法信息的作用。此外，Tong 等的研究中實驗材料均為假字，而假字在實際的閱讀中并不存在，因此很難反映真字的識別情況。可見，在探討形旁和聲旁的作用時，任務和材料的選擇非常重要，采用生態效度高的任務和材料更有利于揭示在自然語言理解中聲旁和形旁的相對作用。

Hsiao，Shillcock 和Lavidor（2006）從腦干預的角度探討了形旁和聲旁的作用，利用重復經顱磁刺激（repetitive transcranial magnetic stimulation,rTMS）分別對形旁或聲旁進行干擾，然后觀察形旁結合率在形聲字語義透明度判斷中的作用。結果發現，在無干擾的情況下，被試對形旁結合率高的形聲字反應更快。而干擾負責形旁加工時，形旁結合率效應仍然顯著。但當干擾負責聲旁加工的腦區時，形旁結合率效應不顯著。可見，聲旁加工的抑制反而對形旁的作用產生了影響。該研究并未否認形旁的優勢效應。無論對形旁還是聲旁加工腦區進行干擾，形旁透明度效應都穩定存在，說明形旁在形聲字加工中一直發揮作用。遺憾的是，本研究并未探究形旁和聲旁的交互作用，未來研究需要對這一問題進行探討。

本研究所選取的實驗材料均為形旁和聲旁可以獨立成字的形聲字。在形聲字中，大部分的聲旁可以獨立成字，而形旁獨立成字的情況相對較少。選取形旁和聲旁均能獨立成字是因為，在形聲字識別過程中，漢字形旁和聲旁的形、音、義都有可能被激活，而在形旁不獨立成字的情況下，會缺失對形旁語音表征的過程，得出的結論可能有失偏頗。Zhou，Peng，Zheng，Su 和Wang（2013）在啟動命名實驗中也發現形旁獨立成字的形聲字，其形旁的語音和語義都會被激活。為了保證形旁和聲旁激活的相對“平等性”，實驗中選取了兩個部件均獨立成字的材料。與此同時也造成生態效度的損失，未來研究需要將兩種情況下（即形旁和聲旁獨立成字和不獨立成字）形聲字的加工進行比較，以確定漢字亞成分是否獨立成字對形聲字識別的影響。

本研究結果中，形旁在形聲字識別中的重要作用可以從形聲字特征角度進行解釋。首先，以往研究發現在整個形聲字字集中，聲旁能夠正確提示形聲字語音信息的情況不足30%，因此，僅依靠聲旁去推斷整字發音并不可靠（Lee,Tsai,Su,Tzeng,& Hung,2005），語音偏向的任務也需要同時整合聲旁和形旁的信息才能準確地完成。其次，漢語是表義文字，漢語中的詞匯語義通達包含了語音的通達，但這不是必需過程。例如，一項同時考察兒童和成人的眼動研究發現，相比于無關條件，只有與真詞發音相同的假詞可以在一定程度上彌補兒童在閱讀中的困難，并將其歸因為兒童對拼音的熟練程度，而在成年被試中并沒有發現這樣的效果，表明熟練的讀者不需要依靠這樣的信息（Zhou,Shu,Miller,& Yan,2018）。因此，漢語的特點決定了形旁的表義作用更強。

語言文字的加工涉及詞/字形、語音和語義的加工。關于漢語加工過程中的解碼問題，有研究者認為文字可以由字形直接通達（韓在柱,畢彥超,2009;Taft & van Graan,1998），還有研究者認為需要以語音為中介（高立群,彭聃齡,2005;Tan & Perfetti,1999），并提出形聲字的存在是漢語語音中介的基礎。鑒于本研究發現形旁和聲旁都可影響形聲字的識別，當前研究認為兩條通路都存在，但是在偏向自然語言理解的任務中，形–義通路為主要通路，比較穩定，而且可以較快地進行加工；由語音為中介的通路相對次要，發揮作用的時間相對較晚。

5 結論

在不存在擴大漢字正字法信息的漢字命名任務中，形旁具有優勢作用，表現在其發揮作用的時間較早，而且持續時間較長。聲旁也會影響到形聲字的識別，但其是在晚期階段發揮作用。