字母位置編碼的模型對(duì)比及其效應(yīng)解釋

摘，要在視覺詞匯識(shí)別過程中，字母的位置信息發(fā)揮了重要的作用。過去幾十年間，關(guān)于字母位置編碼的研究極大地推動(dòng)了各種理論框架的發(fā)展，這些理論旨在解釋不同的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)及其背后的認(rèn)知加工機(jī)制。文章系統(tǒng)介紹了關(guān)于字母位置編碼的6個(gè)理論模型，包括重疊模型（the Overlap Model）、開放雙字母組模型（theOpen-Bigram Model）、序列編碼模型（the SERIOLModel）、空間編碼模型（the Spatial Coding Model）、貝葉斯讀者模型（the Bayesian Reader）以及 N-字母組位置編碼模型（PONG：the Positional Ordering of N-Grams）。這些模型涵蓋了從重疊編碼到序列和空間編碼等不同的認(rèn)知加工機(jī)制，代表了字母位置編碼領(lǐng)域中的重要理論框架。文章從模型結(jié)構(gòu)、理論基礎(chǔ)、詞匯識(shí)別邏輯、跨語(yǔ)言適應(yīng)性解釋以及常見效應(yīng)解釋等方面進(jìn)行對(duì)比分析，并且對(duì)模型尚未能解釋的效應(yīng)進(jìn)行了總結(jié)。基于對(duì)這些模型的分析總結(jié)，未來模型建構(gòu)可以整合更多實(shí)證研究結(jié)果以及不同類型的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以增強(qiáng)模型解釋力度。此外，考慮到跨語(yǔ)言因素以及第二語(yǔ)言的研究成果，探究字母位置加工及相關(guān)模型的跨語(yǔ)言一致性將是一個(gè)有價(jià)值的研究方向。

1引言

視覺詞匯識(shí)別主要涉及對(duì)字母身份信息（identityinformation）和位置信息（positioninformation）的加工。身份信息指視覺對(duì)象的身份，即字母本身所代表的意義，例如“CRASH”一詞中“C”“R”“A”“S”“H\"這5個(gè)字母本身就是其身份信息。位置信息（即字母位置）指視覺對(duì)象在字母串中所在的位置，如\"CRASH\"一詞中“R\"所在的位置是2，或是\"C\"和“A\"的中間（Grainger，2008，2018）。字母身份信息對(duì)詞匯識(shí)別的影響顯而易見前人研究表明字母位置信息同樣對(duì)視覺詞匯識(shí)別有重要影響（Davis，2010；Johnsonetal.，2007;Logan，2021;Whitney et al.，2012）。例如，“STOP”、“POST”、“SPOT\"含有完全相同的字母，但是各個(gè)字母位置不同，導(dǎo)致詞匯含義完全不同。這些現(xiàn)象引發(fā)了研究者們對(duì)人腦如何編碼字母位置信息、字母位置如何影響詞匯識(shí)別以及句子閱讀等問題的探究，并由此構(gòu)建了一系列的模型對(duì)此現(xiàn)象背后的認(rèn)知機(jī)制進(jìn)行模擬和解釋。

基于不同的理論流派，研究者們建構(gòu)了不同的模型框架，主要包含嚴(yán)格加工和靈活加工這兩種。早期模型基于槽的編碼（slot-basedencoding）假設(shè)字母位置加工較為嚴(yán)格。具體而言，字母位置在詞匯加工的早期被編碼，詞匯中的每個(gè)字母獨(dú)立于該詞匯中的其他字母被標(biāo)記在字母串的特定位置，字母位置的變化會(huì)顯著影響詞匯識(shí)別。此類模型包括交互激活模型（InteractiveActivationModel，McClellandamp;Rumelhart，1981）、多重讀出模型（theMultipleRead-outModel，Graingeramp;Jacobs，1996）、雙路徑聯(lián)級(jí)模型（theDual-RouteCascadedModel，Coltheartetal.，2001）交互驗(yàn)證模型（theActivation-verificationModel，Paap etal.，1982）。然而一些研究表明，在閱讀過程中字母位置編碼并非如此嚴(yán)格，大腦以一定程度的靈活性或不確定性對(duì)字母位置進(jìn)行編碼（Andrews，1996;Fernandez-Lopezamp;Perea

2023;Kirkbyetal.，2022;Lupker etal.，2008;Marcetetal.，2019;Pagan etal.，2016;Perea，Gattetal.，2012，Perea，Marcetetal.，2018;Pereaamp;Acha，2009：Pereaamp; Carreiras，2Oo6；Pereaamp;Lupker，2004;Snell，Bertrand et al.，2018，2022;Snell，2024）。基于這些發(fā)現(xiàn)，一些模型致力于解釋字母位置編碼靈活性背后的認(rèn)知機(jī)制。其中重疊模型（the OverlapModel，Gomezetal.，2008）和貝葉斯讀者模型（theBayesianReader，Norris，2Oo6;Norrisetal.，2010;Norrisamp;Kinoshita，2012）基于噪聲通道編碼理論建構(gòu)；空間編碼模型（the Spatial CodingModel，Davis，2010）基于空間編碼理論建構(gòu)；開放雙字母組模型（theOpen-BigramModel，Graingeramp;Heuven，2003）和序列編碼模型（theSERIOLModel，Whitney，2001）基于相對(duì)位置編碼理論建構(gòu);N-字母組位置編碼模型（PONG： the Positional Ordering ofN-Grams， Snell2024）基于分割加工理論建構(gòu)。

迄今為止，針對(duì)字母位置編碼已有大量研究，并且涵蓋了不同的語(yǔ)言類型（包括一些字符語(yǔ)言，如漢語(yǔ)）。目前已有文獻(xiàn)對(duì)字母位置編碼的研究進(jìn)行了總結(jié)分析，但缺乏對(duì)相關(guān)模型的對(duì)比介紹（滑慧敏等，2017）。對(duì)字母位置編碼的相關(guān)模型進(jìn)行系統(tǒng)對(duì)比，可以加深對(duì)字母位置編碼認(rèn)知機(jī)制的了解。本文將系統(tǒng)介紹與字母位置靈活編碼相關(guān)的6個(gè)經(jīng)典模型，包括重疊模型（theOverlapModel）、開放雙字母組模型（theOpen-BigramModel）、序列編碼模型（theSERIOLModel，以下簡(jiǎn)稱SERIOL 模型）、空間編碼模型（the SpatialCodingModel）、貝葉斯讀者模型（theBayesianReader）以及N-字母組位置編碼模型（PONG：PositionalOrderingofN-Grams，以下簡(jiǎn)稱PONG模型），對(duì)比模型的結(jié)構(gòu)、邏輯、理論基礎(chǔ)以及各個(gè)模型對(duì)常見實(shí)驗(yàn)效應(yīng)的解釋，并基于此對(duì)視覺詞匯識(shí)別中字母位置加工模型的未來發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行展望。為了系統(tǒng)直觀的對(duì)比這6個(gè)經(jīng)典模型，各個(gè)模型的特點(diǎn)總結(jié)在表1中。

2模型結(jié)構(gòu)概覽

2.1 開放雙字母組模型（The OpenBigramsModel）

開放雙字母組模型由Grainger和vanHeuven等人基于英文閱讀的研究結(jié)果提出（Graingeramp;vanHeuven，20o3;Graingeramp;Whitney，20o4）。該模型詳細(xì)定義了字母加工以及詞匯表征的過程，模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。在開放雙字母組模型中，視覺詞匯的識(shí)別包含三個(gè)層級(jí)：字母數(shù)組（letterarray）、相對(duì)位置地圖（relativepositionmap）、整詞正字法表征（O-words）。第一層為字母數(shù)組，由專門為閱讀開發(fā)的字母特征（包括空格）檢測(cè)器組成。這些特征檢測(cè)器可以同時(shí)加工有限長(zhǎng)度的字母串中的所有字母。每個(gè)字母檢測(cè)器均能提供有關(guān)其在特定視網(wǎng)膜位置的字母身份信息。以字母串“SILENCE\"為例，字母數(shù)組根據(jù)視覺特征的輸入可以檢測(cè)到“#”、“S”、“I”、“L”、“E”、“N”、“C”、“E”、“#”（“#”表示詞邊界）等身份信息。這些信息隨后被傳遞到第二層—相對(duì)位置地圖。在此層級(jí)中，結(jié)合了來自不同視網(wǎng)膜位置的信息，使用開放雙字母組表征字母串中各個(gè)字母的相對(duì)位置。為簡(jiǎn)化雙字母組的激活隨著組成字母之間的距離增長(zhǎng)而持續(xù)減少的情況，模型假設(shè)雙字母組的最大間隔為兩個(gè)字母。例如，字母串“SILENCE\"在這一層級(jí)可以激活15個(gè)雙字母組，包括\"SI'、“SL\"、“SE\"、“IL\"、“IE\"、“IN\"、“LE”、“LN”、“LC\"、“EN\"、“EC\"、“EE\"、“NC”、“NE”和\"CE”。該模型假設(shè)該層級(jí)中所有激活的雙字母組激活值均為1，而其他未包含在內(nèi)的雙字母組激活值為0。這些激活的開放雙字母組被傳遞到第三層級(jí)——整詞正字法表征。這一層級(jí)包含所有已知的詞匯，通過與相對(duì)位置地圖中的開放雙字母組是否兼容進(jìn)行雙向促進(jìn)和抑制的交互作用以及通過詞匯之間的橫向抑制，實(shí)現(xiàn)最終的詞匯識(shí)別。例如，雙字母組“CE”的輸人可以促進(jìn)“SILENCE\"、“SCIENCE”、“SLICE\"等包含相應(yīng)字母組詞匯的激活，同時(shí)這些詞匯也會(huì)向雙字母組“CE”輸入反饋激活。詞匯層的“SILENCE”、“SCIENCE\"和“SLICE\"等詞相互競(jìng)爭(zhēng)，最終激活值最高的詞匯“SILENCE\"被識(shí)別。

在開放雙字母組模型的理論框架中，相對(duì)位置編碼通過將特定字母標(biāo)記為字母串中的起始位置（通常是通過檢測(cè)字母串的第一個(gè)有效字母信號(hào)以及特殊的符號(hào)來輔助標(biāo)記），將另一個(gè)字母標(biāo)記為字母串的結(jié)束位置（通過檢測(cè)字母串末尾的字母或特定的終止符號(hào)實(shí)現(xiàn)），并通過將最少量的相對(duì)位置信息分配給內(nèi)部字母來進(jìn)行加工。模型重點(diǎn)關(guān)注字母間的相對(duì)位置關(guān)系而非每個(gè)字母的精確位置，從而大幅減少加工的復(fù)雜度并提高了加工效率。

2.2SERIOL 模型（Sequential EncodingRegulated byInputs to Oscillations within Letter Units）

SERIOL模型由Witney等人提出，旨在解釋字母位置是如何編碼的（Whitney，2001；Whitneyamp;Berndt，1999）。SERIOL模型沿用了開放雙字母組表征字母位置信息，但在此基礎(chǔ)上還加入了連續(xù)時(shí)間激活模式與開放雙字母組相關(guān)聯(lián)（Davisamp;Bowers，2006。SERIOL包括5個(gè)層級(jí)，自下而上分別為視網(wǎng)膜層級(jí)、特征層級(jí)、字母層級(jí)、開放雙字母組層級(jí)和詞匯層級(jí)，模型結(jié)構(gòu)如圖2所示。

SERIOL模型假設(shè)每個(gè)層級(jí)具有不同的激活動(dòng)態(tài)，并使用“節(jié)點(diǎn)\"來指代基本計(jì)算單元。在視網(wǎng)膜層級(jí)，一個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)像素。該層級(jí)中的節(jié)點(diǎn)根據(jù)來自外部的視覺輸入在視網(wǎng)膜上進(jìn)行精確的拓?fù)浣M織。由于視錐細(xì)胞在視網(wǎng)膜上的分布特征（視覺中央凹分布最多），感知敏銳度隨著與注視點(diǎn)距離的增加而減弱，因此在該層級(jí)中形成以注視點(diǎn)為中心向左右兩邊逐漸減弱的激活梯度。視網(wǎng)膜層級(jí)到特征層級(jí)的連接對(duì)應(yīng)于從視網(wǎng)膜到大腦半球的信息流，由此將激活梯度輸入特征層級(jí)。在特征層級(jí)的節(jié)點(diǎn)識(shí)別亞正字法特征，通過模擬大腦左右半球在提取特征時(shí)的獨(dú)立性和語(yǔ)言加工的優(yōu)勢(shì)半球?qū)е碌牟町愋裕Y(jié)合閱讀方向?qū)⒏兄翡J度梯度轉(zhuǎn)化為位置信息梯度。具體而言，該模型假設(shè)在左視野（右半球）中，敏銳度梯度的斜率在激活字母特征時(shí)被反轉(zhuǎn)，而在右視野（左半球）中則保持不變。斜率反轉(zhuǎn)機(jī)制是通過兩個(gè)途徑實(shí)現(xiàn)的：在左視野（右半球）中自下而上的促進(jìn)連接和特征層內(nèi)從左到右的抑制連接上設(shè)置更大的權(quán)重。該模型假設(shè)讀者在閱讀習(xí)得過程中可以學(xué)到這些大腦半球間不同的權(quán)重和抑制的方向性。在胼胝體轉(zhuǎn)移之后，組合兩個(gè)部分的梯度，形成一個(gè)從左到右單調(diào)遞減的位置梯度。在字母層級(jí)，節(jié)點(diǎn)識(shí)別各個(gè)字母。特征層級(jí)的激活梯度引起跨字母節(jié)點(diǎn)的時(shí)間激活模式，字母的相對(duì)位置通過與其他字母節(jié)點(diǎn)的激活時(shí)間差來確定，即來自特征層級(jí)的輸入被轉(zhuǎn)換為跨節(jié)點(diǎn)的時(shí)間序列激活模式，通過激活的先后順序標(biāo)記位置信息。這種時(shí)間激活模式通過與神經(jīng)元內(nèi)的亞閾值振蕩（即神經(jīng)元電位的周期性波動(dòng)）交互實(shí)現(xiàn)。根據(jù)低頻 內(nèi)的 4 0 H z 子周期是視覺語(yǔ)言加工的基礎(chǔ)，模型假設(shè)每個(gè)字母位置對(duì)應(yīng)于大約 振蕩周期內(nèi)的一個(gè)連續(xù) 子周期。例如，如果一個(gè)字母位置在 2 0 0 m s 的周期內(nèi)的前 2 5 m s 內(nèi)被激活，這表明它是字母串中最先被識(shí)別的字母;如果是在接下來的 內(nèi)激活，那么它是第二個(gè)被識(shí)別的字母，以此類推。通過這種方式，大腦可以利用神經(jīng)元的時(shí)間響應(yīng)特性來精確地編碼和區(qū)分字母序列中每個(gè)字母的位置。此過程中的橫向抑制可以確保一次僅觸發(fā)一個(gè)字母節(jié)點(diǎn)。在開放雙字母組層級(jí)，模型提供了一種將時(shí)間表征解碼為非時(shí)間編碼的機(jī)制一—有序的字母對(duì)。具體來說，雙字母組節(jié)點(diǎn)的激活取決于包含其組成字母的字母節(jié)點(diǎn)的激活水平（隨著輸入水平的增加而增加）和字母節(jié)點(diǎn)激活之間的時(shí)間間隔（時(shí)間間隔增加，激活水平降低）。例如，在字母串\"CART\"中，字母層級(jí)的輸入可以激活“#”、“CA”、“AR”、“RT”、“CR”、\"AT”、“CT\"和\"#”，其中“CA\"的激活程度高于“CR”。在詞匯層級(jí)，節(jié)點(diǎn)的輸入是開放雙字母組的激活加權(quán)之和，此節(jié)點(diǎn)將識(shí)別整個(gè)詞匯包含的雙字母組集合。“CART\"通過這些激活的雙字母組成為最活躍的詞匯節(jié)點(diǎn)，從而完成對(duì)詞匯的整體識(shí)別。

2.3 空間編碼模型（theSpatial-codingModel）

Davis等人提出空間編碼模型來解釋字母位置的編碼過程（Davisamp;Bowers，1999，2010）。模型假設(shè)每個(gè)節(jié)點(diǎn)只對(duì)應(yīng)一個(gè)唯一的表征：包括視覺特征、單個(gè)字母或詞匯。并且模型中包含了專門用于編碼外部字母（首字母和尾字母）和詞長(zhǎng)的表征層級(jí)。該模型采用Grossberg（1978）提出的空間編碼機(jī)制解決字母位置編碼，協(xié)調(diào)從字母層到詞匯層的信號(hào)傳輸。模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

空間編碼模型假設(shè)特征和字母層內(nèi)的節(jié)點(diǎn)代表不同位置特定通道的獨(dú)立子集。書面文本的輸入會(huì)激活字母一系列特征。特征層級(jí)的節(jié)點(diǎn)識(shí)別字母各項(xiàng)特征，激活的特征向包含該特征的所有字母節(jié)點(diǎn)發(fā)送促進(jìn)信號(hào)，并向不包含該特征的所有字母節(jié)點(diǎn)發(fā)送抑制信號(hào)。字母層級(jí)的節(jié)點(diǎn)表征抽象字母身份。抽象字母身份是指字母的識(shí)別和加工不依賴于其在具體視覺場(chǎng)景中的形狀、位置或上下文，而是以一種去除具體視覺屬性的方式進(jìn)行識(shí)別和表征，即被抽象化為一個(gè)獨(dú)立的、去除具體視覺和空間屬性的\"身份”。例如字母\"A”無(wú)論是打印字體還是手寫的潦草字體，都能表示字母“A”。在字母層和詞匯層之間存在空間編碼器其主要功能是使用空間相位編碼傳達(dá)位置信息。空間相位編碼通過將字母層級(jí)輸人的信號(hào)轉(zhuǎn)換為一個(gè)二維坐標(biāo)并形成正態(tài)分布，利用正態(tài)分布描述字母的位置。其中分布的中心代表實(shí)際位置，寬度則表示位置的不確定性。字母節(jié)點(diǎn)以固定的周期輸出信號(hào)，不同字母節(jié)點(diǎn)在周期內(nèi)的激活時(shí)間不同，形成不同的相位。這些相位編碼字母的相對(duì)位置，例如較早輸出的字母節(jié)點(diǎn)表示較早的位置。空間編碼器從第一個(gè)字母通道開始，通過周期信號(hào)激活其中的字母節(jié)點(diǎn)，標(biāo)記為相位1。隨后，空間編碼器將其\"注意力\"向右移動(dòng)到下一個(gè)字母通道，通過下一個(gè)周期脈沖激活相位為2的字母節(jié)點(diǎn)。這一過程持續(xù)進(jìn)行，直至空間編碼器處理完最后一個(gè)字母通道。隨后位于字母層和詞匯層之間的接收器節(jié)點(diǎn)攔截空間編碼信號(hào)。每個(gè)接收器節(jié)點(diǎn)通過對(duì)輸入信號(hào)的相位進(jìn)行移位來計(jì)算信號(hào)與預(yù)期位置之間的差異，這些差異反映輸入信號(hào)和存儲(chǔ)模板之間的匹配程度。最后采用“winner-take-all\"的原則將激活值最大的節(jié)點(diǎn)信號(hào)輸入到詞匯層。接收器輸出的信號(hào)在詞匯節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行整合。此外，該模型引入了外部字母庫(kù)和字段長(zhǎng)度模塊。外部字母庫(kù)用于編碼首字母和尾字母。這兩個(gè)庫(kù)中包含字母表中每個(gè)字母的字母節(jié)點(diǎn)，且都和詞匯層之間存在促進(jìn)連接。如圖3所示，首字母庫(kù)中的\"C\"節(jié)點(diǎn)和尾字母庫(kù)中的\"T\"節(jié)點(diǎn)都向\"CAT\"詞匯節(jié)點(diǎn)發(fā)送促進(jìn)連接。空間編碼模型認(rèn)為，基于字母層的總激活和獨(dú)立的視覺輸入信號(hào)，在加工早期就可以利用有關(guān)刺激長(zhǎng)度的信息，因此字段長(zhǎng)度模塊內(nèi)節(jié)點(diǎn)的功能是編碼當(dāng)前輸入刺激的長(zhǎng)度，即詞長(zhǎng)。在詞匯層，節(jié)點(diǎn)通過接收器的輸入、外部字母庫(kù)和詞長(zhǎng)模塊的信號(hào)輸入以及橫向抑制機(jī)制，最終決定詞匯節(jié)點(diǎn)的激活。

2.4 重疊模型（TheOverlap Model）

重疊模型由Gomez等人（2008）基于位置噪聲編碼理論建構(gòu)。不同于其他視覺詞匯識(shí)別模型，重疊模型沒有明確的結(jié)構(gòu)框架，模型對(duì)字母位置的表征如圖4所示。在重疊模型中，一個(gè)字母串在不加掩蔽且不受時(shí)間限制的條件下呈現(xiàn)時(shí)，可以產(chǎn)生準(zhǔn)確的位置編碼；而短暫呈現(xiàn)的字母串在字母位置上有不同的分布（這種位置上的分布僅代表閱讀中的初始編碼過程）。具體而言，對(duì)于一個(gè)字母串中的任意一個(gè)字母，假設(shè)在初始加工階段其至少與一個(gè)以上的位置相關(guān)聯(lián)。例如，對(duì)于字母串\"TRAIL”，字母\"A\"將與位置3相關(guān)聯(lián)，但是根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的大小（模型通過自由參數(shù)設(shè)置每個(gè)字母位置不同的標(biāo)準(zhǔn)差），它也會(huì)在一定程度上與位置2和4，甚至位置1和5相關(guān)聯(lián)。在模擬經(jīng)典實(shí)驗(yàn)效應(yīng)時(shí)，重疊模型通過計(jì)算兩個(gè)字母串之間的重疊度來衡量拼寫相似度。重疊度的計(jì)算機(jī)制如下：對(duì)于每個(gè)位置，將測(cè)試字母串對(duì)應(yīng)槽中的字母曲線下的面積乘以學(xué)習(xí)字母串中相同槽的字母的面積，并將這些乘積在所有槽上求和。模型計(jì)算目標(biāo)刺激與正確備選項(xiàng)和干擾項(xiàng)之間的重疊量，然后使用冪函數(shù)將這種重疊度轉(zhuǎn)換為正確反應(yīng)比例。冪函數(shù)中的縮放參數(shù)使得較小的重疊差異能夠產(chǎn)生較大的準(zhǔn)確性。如圖4的第二個(gè)圖，“TRAIL\"及其轉(zhuǎn)置詞匯TRIAL\"，在位置3和4中的重疊，具體取決于第三和第四字母位置的標(biāo)準(zhǔn)差。而圖4的第一個(gè)圖表示“TRAIL\"和“TRAIN”第五個(gè)位置沒有字母匹配。

2.5貝葉斯讀者模型（TheBayesianReader）

另外一個(gè)基于噪聲通道編碼的模型是Norris等人（2012）提出的加入噪聲的貝葉斯讀者模型。該模型基于英語(yǔ)、法語(yǔ)和荷蘭語(yǔ)等多語(yǔ)種數(shù)據(jù)建構(gòu)，擴(kuò)展了Norris在2006年提出的第一版貝葉斯閱讀者模型（Norris，2006）以及2010年的刺激采樣理論（Norrisetal.，2010）。引入噪聲通道的貝葉斯讀者模型假設(shè)讀者可以在詞匯識(shí)別過程中根據(jù)噪聲通道的輸入做出接近最優(yōu)的決策。由于存在噪聲，字母身份和字母位置存在不確定性，該模型的任務(wù)是充分利用噪聲通道中的可用信息來推斷最有可能被識(shí)別的詞匯。模型結(jié)構(gòu)如圖5（a）所示。

建立于噪聲通道的貝葉斯讀者模型沒有明確的模型結(jié)構(gòu)，而是更偏向于計(jì)算詞匯出現(xiàn)的可能性。該模型假設(shè)每個(gè)字母向量有27個(gè)坐標(biāo)（26個(gè)字母和一個(gè)空字母），每個(gè)字母通過將其中一個(gè)元素設(shè)置為1，其余設(shè)置為0來表示。模型輸入使用固定長(zhǎng)度的窗口，設(shè)置為12個(gè)字母（所有輸入字母串從窗口的第二個(gè)位置開始以滿足之后字母身份信息從相鄰位置泄漏的假設(shè)，其他位置填充空字母）。為了更好地模擬人類視覺的不確定性以及在面對(duì)字母位置錯(cuò)誤或位置模糊時(shí)的閱讀能力，模型假設(shè)視覺輸人經(jīng)過一個(gè)帶有噪聲的通道，這個(gè)通道可能會(huì)引人字母身份和位置的混淆，甚至可能導(dǎo)致字母的插入或刪除。位置噪聲的概念允許字母身份信息在相鄰位置之間“泄漏”。在該模型中，字母的位置和身份的識(shí)別是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過程，依賴于累積證據(jù)和不斷更新的概率分布。在初始狀態(tài)下，每個(gè)字母在特定位置上的身份和位置并不確定，因此模型為每個(gè)位置和字母分配一個(gè)初始概率分布。隨著時(shí)間的推移和采樣次數(shù)的增加，模型從視覺輸入中獲取更多的特征信息，并利用這些觀測(cè)到的特征來更新每個(gè)位置上字母的概率分布。這個(gè)過程使用貝葉斯定理來計(jì)算。

具體而言，每個(gè)位置i上都有一個(gè)字母c出現(xiàn)的先驗(yàn)概率P（ci）。當(dāng)模型接收到視覺輸入時(shí)，會(huì)從中提取觀測(cè)特征E。對(duì)于每個(gè)可能的字母c在位置i上，模型需要計(jì)算給定該字母在該位置上時(shí)，觀測(cè)到當(dāng)前輸入特征E的概率，即可能性P（Elci）。這一步的目的是衡量當(dāng)前輸入特征與每個(gè)可能字母在每個(gè)位置上的匹配程度。然后使用貝葉斯定理，將先驗(yàn)概率P（ci）與可能性P（Elci）結(jié)合，計(jì)算后驗(yàn)概率P ，即在觀測(cè)到輸入特征E后，字母c在位置i上出現(xiàn)的更新后的概率。隨著更多證據(jù)的累積，這些后驗(yàn)概率會(huì)逐步更新，字母身份和位置的不確定性逐漸減少。當(dāng)證據(jù)積累足夠多時(shí)，所有概率分布收斂于一個(gè)最有可能的字母序列。模型的噪聲采樣如圖5（b）所示：早期（較平坦的曲線）字母\"O\"出現(xiàn)在字母\"W\"或\"R\"的位置上的可能性仍然很大，而到了晚期（高窄曲線）這種不確定性降低。在確定可能的字母序列之后，貝葉斯讀者模型使用加權(quán)編輯距離方法來處理字母序列與模型詞表中詞匯之間的差異。編輯距離（edit-distancemetrics） （Levenshtein 1966;Damerau，1964）指將一個(gè)字母串轉(zhuǎn)換為另一個(gè)字母串所需的基本操作（插人、刪除和替換等）的數(shù)量。例如，將\"WORD\"轉(zhuǎn)換為\"WORLD\"需要插人一個(gè)字母，編輯距離為1，再由“WORLD\"轉(zhuǎn)換為\"WORLLD”需要再添加一個(gè)字母，此時(shí)編輯距離為2，以此類推。模型會(huì)通過字母概率以及刪除和插入概率的乘積計(jì)算可能的編輯路徑以估算每個(gè)詞匯的可能性，最后選擇最優(yōu)路徑作為最終的詞匯識(shí)別結(jié)果。

2.6N-字母組位置編碼模型（PONG：thePositionalOrdering ofN-Grams）

最近，Snel1提出了一種關(guān)于大腦如何計(jì)算字母位置的新模型—N-字母組位置編碼模型（PONG：thePositional OrderingofN-Grams，Snell，2024）。PONG模型包含兩個(gè)重要假設(shè)：一是大腦通過編碼N-字母組來進(jìn)行詞匯識(shí)別；二是字母位置通過大腦兩半球激活差異來估計(jì)。PONG模型的核心是引人新的N-字母組（N-字母組類似于雙字母組，其中 作為表征中介，來處理字母和字母之間的位置關(guān)系。模型結(jié)構(gòu)如圖6所示。

在完整框架之外，模型額外設(shè)置了一個(gè)學(xué)習(xí)者模塊（模型原文未在框架圖中繪制）。學(xué)習(xí)者模塊在輸入開始加工之前運(yùn)行，考慮了讀者的先前經(jīng)驗(yàn)。具體而言，該模塊根據(jù)語(yǔ)言輸入進(jìn)行訓(xùn)練，例如文本材料或詞匯表，從中得出詞匯（fw）和N-字母組（fn）的統(tǒng)計(jì)頻率。在這個(gè)部分，模型學(xué)習(xí)到的N-字母組是訓(xùn)練材料中不被詞間空格間隔的所有連續(xù)字母組合。例如，從語(yǔ)料Ido\"中，PONG模型可以學(xué)習(xí)到的N-字母組包括“T”、“D”、“O\"和“DO”，但不包括“ID\"或“IDO”。除了計(jì)算統(tǒng)計(jì)頻率外，學(xué)習(xí)模塊還包括為所有已知詞匯創(chuàng)建空間編碼，將所有組成N-字母組的左右位置轉(zhuǎn)換為-1到1的偏側(cè)性范圍。例如對(duì)于詞匯“right\"來說，包含的N-字母組及其偏側(cè)性為：“R”（-1）、“RI 、“RIG（-0.5）\"、\"I（-0.5）\"、“RIGH ，\"IG 、“RIGHT（O）”、“IGH（O）”、“G（0）”、“IGHT（0.25）”、\"GH （0.25）\"、“GHT（0.5）”、 、\"HT （0.75）\"、“T（1）”。

PONG模型的核心結(jié)構(gòu)一共包含了4個(gè)層級(jí)：（1）視覺和注意力、（2）N-字母組激活、（3）N-字母組偏側(cè)性估計(jì)和（4）詞匯激活。在視覺和注意力層，視覺模塊為后續(xù)N-字母組的激活提供視敏度信息。視敏度的計(jì)算主要由注視點(diǎn)的離心率決定。除此之外，視覺模塊可以提供詞長(zhǎng)信息，在之后的詞匯激活中會(huì)根據(jù)備選詞與預(yù)期詞匯長(zhǎng)度的匹配程度進(jìn)行加權(quán)。該層級(jí)另外一個(gè)部分為注意模塊，為N-字母組提供注意權(quán)重信息。與視覺模塊一致，注意焦點(diǎn)集中在一個(gè)字母位置上。PONG假設(shè)注意根據(jù)以注意焦點(diǎn)為中心的正態(tài)分布調(diào)節(jié)輸入，注意權(quán)重針對(duì)每個(gè)半球單獨(dú)計(jì)算，由注意力焦點(diǎn)的離心率（與視覺模塊計(jì)算一致）和注意寬度（設(shè)定為 視角）決定。在N-字母組激活層，所有存在的N-字母組的激活都是視敏度和注意的函數(shù)。如果一個(gè)N-字母組在視野中多次出現(xiàn)，則對(duì)該N-字母組檢測(cè)器的所有激活進(jìn)行求和。在N-字母組偏側(cè)性估計(jì)層級(jí)，通過偏側(cè)性對(duì)N-字母組的空間位置進(jìn)行精確的判定。偏側(cè)性的計(jì)算采用最小激活檢測(cè)法。首先計(jì)算N-字母組在左半球和右半球的檢測(cè)器激活值 和 。當(dāng) 時(shí)，偏側(cè)性通過取兩個(gè)半球中檢測(cè)器的左右偏性的平均絕對(duì)值，并根據(jù)左半球激活值是否小于右半球激活值將其設(shè)為正或負(fù)來進(jìn)行計(jì)算。當(dāng) 時(shí)，偏側(cè)性為0。這一計(jì)算過程具有一定的不確定性，但模型通過正態(tài)分布采樣加以處理。此外，所有N-字母組的偏側(cè)性之和可以決定整個(gè)詞匯的偏側(cè)性，詞匯的整體偏側(cè)性反過來又作為一個(gè)錨定點(diǎn)，可以根據(jù)這一錨定點(diǎn)調(diào)整和糾正各個(gè)N-字母組的相對(duì)偏側(cè)性，從而確保N-字母組偏側(cè)性不受詞匯位置的影響，可以與詞匯表征匹配。最后在詞匯激活層級(jí)，詞匯的激活程度取決于（a）N-字母組是否出現(xiàn)在詞匯中，（b）該詞匯與預(yù)期詞匯長(zhǎng)度的匹配程度，（c）N-字母組的估計(jì)偏側(cè)性有多大程度匹配學(xué)習(xí)到的偏側(cè)性、（d）詞匯的頻率、（e）N-字母組的頻率和（f）N-字母組的激活值。

3模型對(duì)比

3.1 結(jié)構(gòu)

從總體來講，上述6個(gè)模型都涉及詞匯識(shí)別模塊。但各個(gè)模型在結(jié)構(gòu)上有所差異。重疊模型和貝葉斯讀者模型基于噪聲通道編碼字母身份和位置，沒有引入專門的正字法表征或字詞識(shí)別機(jī)制，而是用噪聲采樣表征字母加工機(jī)制。其他模型大致都包含了視覺層、字母層、詞匯層，但在細(xì)節(jié)方面也稍有不同。在開放雙字母組模型和SERIOL模型中，字母層與詞匯層之間通過雙字母組層表征字母的相對(duì)位置。在PONG模型中，雙字母組層級(jí)被N字母組和N字母組偏側(cè)化估計(jì)層所代替，通過N字母組在不同大腦半球的激活值來標(biāo)記字母的位置。在空間編碼模型中，字母層與詞匯層之間通過使用空間編碼器編碼字母位置。另外該模型還包含了一個(gè)首字母庫(kù)和一個(gè)尾字母庫(kù)，并通過促進(jìn)性連接與詞匯層相連，用于編碼詞匯的首尾字母。除此之外，在空間編碼模型和PONG模型中都包含一個(gè)詞長(zhǎng)估計(jì)模塊用以估計(jì)詞長(zhǎng)，進(jìn)而與詞典中的詞匯進(jìn)行匹配。PONG模型還考慮到先驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)的影響，在模型之外設(shè)置了學(xué)習(xí)者模塊。6個(gè)模型中，SERIOL模型對(duì)低級(jí)視覺加工有更為詳細(xì)的設(shè)置：在特征層級(jí)之前包含視網(wǎng)膜層級(jí)用以激活低級(jí)視覺信息。

3.2 理論基礎(chǔ)

上述6種模型基于4種不同的理論流派：基于噪聲槽位編碼、空間編碼、相對(duì)位置編碼和分割加工理論。每一種理論根據(jù)其假設(shè)對(duì)字母的位置靈活性編碼做出了不同的貢獻(xiàn)。

3.2.1 噪聲槽位編碼理論

McClelland和Rumelhart（1981）提出，給定位置的視覺輸入可能激活周圍位置的探測(cè)器，這意味著大腦必須考慮字母位置不確定性或存在“噪聲”。根據(jù)噪聲編碼理論，字母位置不是一個(gè)點(diǎn)，而是在空間中的一個(gè)分布。在最強(qiáng)靈活性假設(shè)下，即使是位置分布的最遠(yuǎn)端，其激活概率也不等于零而是趨近于零，表明字母在某種程度上會(huì)激活詞匯而與位置無(wú)關(guān)。基于噪聲槽位的編碼原理在重疊模型以及其貝葉斯讀者模型中得到應(yīng)用。但這兩個(gè)模型在應(yīng)用噪聲編碼理論時(shí)也存在一些差異。重疊模型認(rèn)為位置分布的寬度是一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，可以決定給定位置處的字母是否激活相鄰位置或更遠(yuǎn)的位置；而每個(gè)位置的曲線高度反映了該字母存在的可能性。該假設(shè)在多項(xiàng)研究中得以證明（Delooze et al.，2022；Graingeret al.，2014;Snell，Bertrandamp;Grainger，2018）。最新版的貝葉斯讀者模型（Norrisamp;Kinoshita，2012）沿用了噪聲通道編碼字母身份和位置的假設(shè)，同時(shí)添加了編輯距離以解決插入和刪除字母的問題。

3.2.2 空間編碼理論

空間編碼最初受到Grossberg（1978）提出的視覺刺激空間位置的機(jī)制的啟發(fā)，并由Davis（1999，2010）在視覺詞匯識(shí)別的計(jì)算模型中完全實(shí)現(xiàn)。空間編碼理論提供一種不同于傳統(tǒng)槽位編碼的視角：假設(shè)字母的識(shí)別并不依賴于固定位置，而是基于字母在字母串中的相對(duì)位置進(jìn)行匹配。該理論認(rèn)為視覺輸人以“上下文無(wú)關(guān)\"的方式與詞匯表征進(jìn)行匹配。具體而言，視覺輸入被看作是一系列快速的掃描，逐個(gè)激活每個(gè)字母的檢測(cè)器。通過這種方式，模型學(xué)習(xí)到每個(gè)字母的位置，并根據(jù)這些位置來激活詞匯。詞匯的激活程度取決于輸入字母的順序和位置與已知詞匯模式的匹配程度。也就是說，無(wú)論字母出現(xiàn)的位置或周圍的上下文如何，當(dāng)輸入刺激包含字母“A\"時(shí)，編碼“A”的節(jié)點(diǎn)就會(huì)被激活。字母串中字母的相對(duì)位置由字母節(jié)點(diǎn)之間活動(dòng)的相對(duì)模式編碼，不同的字母位置會(huì)導(dǎo)致不同的空間活動(dòng)模式（因此稱為“空間編碼”；“空間”一詞并非指視覺空間坐標(biāo)）。在空間編碼模型中，該理論被納入以解釋字母位置編碼的靈活性。

3.2.3 相對(duì)位置編碼理論

相對(duì)位置編碼理論的核心假設(shè)是大腦通過雙字母組的形式表征字母及其相對(duì)位置。例如，雙字母組“AB\"表明在視覺識(shí)別中字母“A\"位于“B的左側(cè)。這種編碼方式提供了一種適應(yīng)字母位置編碼靈活性的方法。在雙字母組中字母間不相鄰也能觸發(fā)雙字母組的激活，例如，“JUDGE\"可以激活雙字母組“JD”。詞匯的激活是一系列雙字母組激活的函數(shù)。由于雙字母組的表征在位置上具有不變性，因此在詞匯層面上，不涉及字母的絕對(duì)位置。使用此類編碼方式的兩個(gè)主要模型是SERIOL模型和開放雙字母組模型。但在開放雙字母組模型中，相對(duì)位置的激活為0、1編碼；而在SERIOL模型中其為連續(xù)值編碼。另外在PONG模型中，Snel1等人認(rèn)為大腦采用相對(duì)位置和絕對(duì)位置混合編碼的方式對(duì)字母身份和位置進(jìn)行加工這一過程中視覺信息的激活取決于N-字母組（N為 ? 1 的整數(shù)）而非開放雙字母組。

3.2.4 分割加工理論

分割加工理論，通常也稱為中央凹分割理論（Ellisamp;Brysbaert，2010），其出發(fā)點(diǎn)是對(duì)人眼和初級(jí)視覺皮層的解剖結(jié)構(gòu)的探究。該理論認(rèn)為視網(wǎng)膜中央凹約0.5度視角的區(qū)域內(nèi)，信息會(huì)投射到左右兩側(cè)半球共同處理外；其余落在視網(wǎng)膜右半部分的視覺信息最初投射到大腦左半球，而落在視網(wǎng)膜左半部分的信息則投射到大腦右半球。實(shí)驗(yàn)證據(jù)表明詞匯激活很大程度上依賴于“語(yǔ)言主導(dǎo)”半球，特別是左側(cè)枕顳溝中的視覺詞形區(qū)域（Cohen et al.，200o；Dehaene amp; Cohen，2011;Kronbichleretal.，20o4;Rauscheckeretal.，2012）。基于這些信息，分割加工理論認(rèn)為正字法信息的輸入在信息加工流的某個(gè)點(diǎn)上在兩個(gè)半球之間傳輸，如果這個(gè)轉(zhuǎn)換點(diǎn)在大腦表征單個(gè)字母的階段之后，并且每個(gè)字母最開始只在一個(gè)半球出現(xiàn)，那么通過視覺輸入的半球分割就可以知道哪些字母位于左側(cè)，哪些字母位于右側(cè)。PONG模型基于分割加工理論建立了模型的核心假設(shè)，即模型通過左右半球激活差異估計(jì)字母位置，結(jié)合N-字母組合的不同半球表征來解決字母位置的編碼問題。

3.3 詞匯識(shí)別

上述6個(gè)模型對(duì)如何實(shí)現(xiàn)詞匯識(shí)別存在不同的構(gòu)建。開放雙字母組模型認(rèn)為，詞匯的激活依賴于雙字母組與詞匯節(jié)點(diǎn)之間相互促進(jìn)和抑制的連接。在該模型中，詞匯識(shí)別不僅依賴于單個(gè)字母的位置和順序，還依賴于這些字母的組合形式。通過雙字母組的促進(jìn)和抑制的加權(quán)綜合，最終決定詞匯的激活和識(shí)別。在重疊模型和貝葉斯讀者模型中，都是通過計(jì)算字母串之間的相似度來進(jìn)行詞匯識(shí)別。其中，重疊模型的詞匯識(shí)別依賴于整個(gè)詞的模糊匹配，即重疊度。讀者在識(shí)別詞匯時(shí)，會(huì)將輸入的模糊字母序列與詞匯表中的詞進(jìn)行對(duì)比，由于字母表征的模糊性，模型允許部分匹配，即使輸入字母序列與目標(biāo)詞并不完全一致，詞匯識(shí)別也可能成功。貝葉斯讀者模型則認(rèn)為詞匯識(shí)別是基于貝葉斯推理的過程。模型計(jì)算每個(gè)詞匯在給定輸入字母序列下的后驗(yàn)概率，其中后驗(yàn)概率最大的詞匯被識(shí)別。此外，模型會(huì)同時(shí)結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)（如詞頻、上下文信息）來更新和調(diào)整對(duì)詞匯的識(shí)別概率。在SERIOL模型中，詞匯由跨上下文單元的激活模式來表示。該模型采用傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法來構(gòu)建連接，每個(gè)詞匯節(jié)點(diǎn)的輸入由雙字母組層級(jí)的加權(quán)激活之和決定。當(dāng)該詞匯跨雙字母組節(jié)點(diǎn)進(jìn)行表征時(shí)，給定雙字母組節(jié)點(diǎn)到給定詞匯節(jié)點(diǎn)的連接權(quán)重與雙字母組的激活成正比。因此，一個(gè)詞匯的識(shí)別依賴于它所包含的雙字母組的激活強(qiáng)度及其組合方式。空間編碼模型中詞匯識(shí)別的核心是疊加匹配算法。

空間編碼器使用指代相對(duì)字母位置的相位代碼動(dòng)態(tài)標(biāo)記字母信號(hào)。這些信號(hào)由接收器節(jié)點(diǎn)攔截以調(diào)整相位，解決由重復(fù)字母導(dǎo)致的信號(hào)競(jìng)爭(zhēng)，然后接收器輸出的信號(hào)在詞匯節(jié)點(diǎn)處整合，實(shí)現(xiàn)疊加匹配算法。此外來自外部字母庫(kù)的輸入也有助于詞匯節(jié)點(diǎn)計(jì)算匹配值。除了匹配值之外，詞匯節(jié)點(diǎn)還計(jì)算表示輸人刺激與模板之間不匹配的項(xiàng)。通過將這些自下而上的匹配和不匹配的信號(hào)、橫向抑制和促進(jìn)的信號(hào)，以及來自詞長(zhǎng)模塊的長(zhǎng)度匹配或不匹配信號(hào)相結(jié)合來計(jì)算詞匯節(jié)點(diǎn)的輸人，實(shí)現(xiàn)最終的詞匯識(shí)別。在PONG模型中，詞匯的激活依賴于N-字母組的激活。這個(gè)過程取決于N-字母組是否出現(xiàn)在詞匯中、詞匯與預(yù)期詞匯長(zhǎng)度的匹配程度、N-字母組的偏側(cè)性與學(xué)習(xí)到的偏側(cè)性的匹配程度、詞頻信息、N-字母組的頻率和N-字母組的激活等綜合信息輸人，通過對(duì)這些信息的加權(quán)計(jì)算進(jìn)行詞匯識(shí)別。

3.4跨語(yǔ)言適應(yīng)性解釋

拼音文字由線性排列的字母構(gòu)成，且字母音位和字形之間存在較強(qiáng)的映射關(guān)系。這種透明度使得在詞匯加工過程中，讀者可以通過單個(gè)字母-音素轉(zhuǎn)換過程有效地進(jìn)行詞匯識(shí)別，形成“音一形結(jié)合\"加工的路徑（Frost，1998）。相比之下，漢語(yǔ)是由非線性結(jié)構(gòu)、形義結(jié)合的字符構(gòu)成。漢字通常同時(shí)承載語(yǔ)音和語(yǔ)義的信息（Perfettiamp;Tan，1998）。由于漢語(yǔ)字符的表意性和復(fù)雜的形狀結(jié)構(gòu)，在漢語(yǔ)詞匯處理過程中，讀者需要將字符整體的視覺特征與語(yǔ)義信息相結(jié)合（Perfettietal.，2005）。因此，漢語(yǔ)字符的詞匯識(shí)別過程更多地涉及到視覺形狀的整體加工和直接的語(yǔ)義激活（Zhouamp;Marslen-Wilson，1999）。此外，不同于拼音文字，漢語(yǔ)中不存在詞間空格對(duì)詞邊界進(jìn)行標(biāo)記。閱讀漢語(yǔ)文本時(shí)，讀者的首要任務(wù)是對(duì)連續(xù)的字符串進(jìn)行切分，并對(duì)切分出的字符組塊（詞）進(jìn)行識(shí)別和語(yǔ)義通達(dá)。漢語(yǔ)擁有超過6000個(gè)字符，其中大部分具有意義可以作為語(yǔ)素。這些字符/語(yǔ)素既可以獨(dú)立成詞，又可以互相組合成詞。這些顯著區(qū)別于拼音文字的漢語(yǔ)特異性對(duì)字母位置編碼模型的跨語(yǔ)言適應(yīng)性提出了挑戰(zhàn)。

雖然現(xiàn)有的一些字母位置編碼模型可以被用于解釋漢語(yǔ)字符轉(zhuǎn)置效應(yīng)，如開放雙字母組模型與SERIOL模型，但卻不能解釋漢語(yǔ)文本特異性導(dǎo)致的漢語(yǔ)字符轉(zhuǎn)置效應(yīng)與其他語(yǔ)言存在的差異。研究表明，漢語(yǔ)讀者在字符位置編碼方面相較于拼音文本讀者更加靈活。Davis等人（2008）在研究英語(yǔ)母語(yǔ)讀者的極端轉(zhuǎn)置效應(yīng)時(shí)，發(fā)現(xiàn)僅在使用前向啟動(dòng)時(shí)才會(huì)產(chǎn)生啟動(dòng)效應(yīng)，反向轉(zhuǎn)置啟動(dòng)對(duì)英語(yǔ)讀者無(wú)效。Yang等人（2019）考察了漢語(yǔ)中的極端轉(zhuǎn)置現(xiàn)象。在實(shí)驗(yàn)中，使用四字詞語(yǔ)作為目標(biāo)詞，反向書寫的詞作為啟動(dòng)詞（例如“牢補(bǔ)羊亡\"啟動(dòng)\"亡羊補(bǔ)牢\"）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，即使在極端轉(zhuǎn)置情況下，漢語(yǔ)讀者仍能表現(xiàn)出啟動(dòng)效應(yīng)。為了探討這一啟動(dòng)效應(yīng)是否基于正字法，Yang等（2020）進(jìn)行了兩項(xiàng)實(shí)驗(yàn)：同音啟動(dòng)（佟步鎖友（tongbusuoyou）—有所不同（yousuobutong））和語(yǔ)義啟動(dòng)。所有實(shí)驗(yàn)結(jié)果均未發(fā)現(xiàn)語(yǔ)素/語(yǔ)義或音節(jié)/語(yǔ)音因素導(dǎo)致反向啟動(dòng)效應(yīng)，進(jìn)一步確認(rèn)了正字法編碼是極端啟動(dòng)效應(yīng)的主要原因。這些研究表明漢語(yǔ)字符位置編碼比拼音文字中的字母位置編碼更加靈活，而這種語(yǔ)言系統(tǒng)導(dǎo)致的詞匯加工機(jī)制的差異尚不能被現(xiàn)有模型解釋。Lally等人（2020）使用人工語(yǔ)言訓(xùn)練的結(jié)果也表明書寫系統(tǒng)的設(shè)計(jì)顯著影響了字母位置編碼的精確性，強(qiáng)調(diào)在不同語(yǔ)言和書寫系統(tǒng)中，字母位置編碼并非普遍一致，而是可能受特定書寫系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的影響。這些研究都為構(gòu)建發(fā)展可以解釋跨語(yǔ)言差異性的字母位置編碼模型提出了需求。

已有的一些考察漢語(yǔ)詞匯識(shí)別的模型僅在一定程度上可以對(duì)字符位置加工做出解釋和推論。Taft和Zhu （1997）提出的多重交互激活模型（Multi-Level Interactive-ActivationFramework）對(duì)漢語(yǔ)字符結(jié)構(gòu)特性做出了假設(shè)。該模型中，字符識(shí)別是一個(gè)包含多個(gè)層次的過程，不只是停留在字符的整體識(shí)別上，而是深入到字符的不同成分（如義符和筆畫等）。每個(gè)層級(jí)都獨(dú)立運(yùn)作但又互相聯(lián)系：不同層級(jí)之間的信息會(huì)相互傳遞并促進(jìn)或者抑制各個(gè)節(jié)點(diǎn)的激活。具體來說，當(dāng)識(shí)別一個(gè)漢字時(shí)，字符的部件信息會(huì)激活字符的整體信息，而字符的整體信息也會(huì)反過來影響部件的激活，這就形成了一個(gè)雙向的、動(dòng)態(tài)的激活過程。在這個(gè)模型中，Taft和Zhu（1997）強(qiáng)調(diào)了字符部件對(duì)字符識(shí)別過程有顯著影響，主要考慮了字符部件的頻率和結(jié)構(gòu)特征的作用。例如，在漢字中，左右或上下部件的位置會(huì)對(duì)整體字符的識(shí)別產(chǎn)生不同的作用。這一位置敏感性意味著在識(shí)別字符時(shí)，部件的空間位置信息會(huì)直接影響到該字符的處理和識(shí)別難度。另外，漢字部件的出現(xiàn)頻率會(huì)影響識(shí)別過程中相應(yīng)節(jié)點(diǎn)的激活強(qiáng)度：高瀕部件更容易被識(shí)別和激活，而低頻的部件則需要更多的認(rèn)知資源來加工。

Li等人（2009）針對(duì)漢語(yǔ)不存在詞間空格的特點(diǎn)提出了一個(gè)詞匯識(shí)別模型。該模型認(rèn)為漢語(yǔ)中的詞切分和詞識(shí)別是統(tǒng)一的過程。漢語(yǔ)詞匯別涉及三個(gè)層級(jí)（特征層級(jí)、字符層級(jí)和詞匯層級(jí)）之間的節(jié)點(diǎn)交互作用。具體而言，一個(gè)注視點(diǎn)可以接收的視覺輸人激活特征層級(jí)的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)，進(jìn)而激活字符層級(jí)的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)。在某一槽位的字符節(jié)點(diǎn)之間相互競(jìng)爭(zhēng)。字符層的激活節(jié)點(diǎn)進(jìn)而又激活詞匯層級(jí)的對(duì)應(yīng)節(jié)點(diǎn)。最終的詞匯識(shí)別由詞匯層級(jí)中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的競(jìng)爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)：激活程度最高的詞匯節(jié)點(diǎn)最先被識(shí)別并同時(shí)完成詞切分。此外，由于漢語(yǔ)閱讀方向?yàn)閺淖蟮接遥撃Ｐ图僭O(shè)左側(cè)的詞匯在競(jìng)爭(zhēng)中具有優(yōu)勢(shì)，因此左側(cè)的詞匯比右側(cè)的詞匯更快加工。由于該模型假定嚴(yán)格的字符位置編碼并和槽位對(duì)應(yīng)，字符位置混亂將導(dǎo)致無(wú)法激活在詞匯層級(jí)的相關(guān)節(jié)點(diǎn)。因此，在該模型的理論框架下，任何情況下轉(zhuǎn)置假詞都不會(huì)對(duì)基詞的識(shí)別起促進(jìn)作用。

Gu等人（2015）考察漢語(yǔ)中轉(zhuǎn)置字符是否跨詞邊界對(duì)詞匯識(shí)別的影響。使用邊界范式，Gu等人發(fā)現(xiàn)在單詞條件下（組成四字詞的字符無(wú)法切分為兩個(gè)雙字詞，如\"劍拔弩張\"），即使中間兩個(gè)字符被轉(zhuǎn)置，預(yù)視仍能激活基詞，轉(zhuǎn)置條件下的目標(biāo)詞閱讀時(shí)間顯著短于替換條件。然而，由于字符位置不精確，基詞激活度較相同預(yù)視條件下降，導(dǎo)致轉(zhuǎn)置條件下的閱讀時(shí)間比相同條件略長(zhǎng)。在雙詞條件下（組成四字詞的字符可切分為兩個(gè)雙字詞，如“莊嚴(yán)肅穆\"，轉(zhuǎn)置假詞預(yù)視對(duì)目標(biāo)詞的加工沒有明顯的促進(jìn)作用，導(dǎo)致閱讀時(shí)間與替換假詞預(yù)視條件相近。這一結(jié)果說明漢語(yǔ)中的字符轉(zhuǎn)置效應(yīng)受到轉(zhuǎn)置字符是否跨詞邊界的影響。相較于跨詞邊界的字符轉(zhuǎn)置，詞內(nèi)部的字符轉(zhuǎn)置更容易引起對(duì)目標(biāo)詞的啟動(dòng)。Gu等人認(rèn)為這一實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)不能被Li等人（2009）的分詞模型解釋。但如果在Li等人（2009）的分詞模型基礎(chǔ)上引入與重疊模型類似的假設(shè)（假設(shè)每個(gè)字符與多個(gè)位置相關(guān)聯(lián)，并且每個(gè)字符與不同位置相關(guān)聯(lián)的程度作為以字符的實(shí)際位置為中心的正態(tài)分布的函數(shù)出現(xiàn)則有希望解釋漢語(yǔ)中靈活的字符位置編碼效應(yīng)。

這也為未來模型的發(fā)展和優(yōu)化提出了新的思考方向。

目前還未有模型可以完備解釋漢語(yǔ)文本特異性及漢語(yǔ)中的字符位置效應(yīng)。本文綜述的6個(gè)模型均是以拼音文本為基礎(chǔ)構(gòu)建的。其中PONG模型本質(zhì)上是一種學(xué)習(xí)模型，它通過訓(xùn)練獲取正字法的統(tǒng)計(jì)特性，進(jìn)而在加工不同語(yǔ)言時(shí)可能會(huì)有不同的表現(xiàn)。雖然目前PONG模型還未在漢語(yǔ)中應(yīng)用，但其可以成功模擬出英語(yǔ)和希伯來語(yǔ)之間的加工差異。PONG模型在對(duì)希伯來語(yǔ)進(jìn)行模擬時(shí)，該模型表現(xiàn)出的位置靈活性程度小于英語(yǔ)，并且還產(chǎn)生了閱讀速度的總體差異，即希伯來語(yǔ)的詞匯識(shí)別速度比英語(yǔ)慢，這與以往研究結(jié)果一致（Trauzettel-Klosinskietal.，2012）。這些結(jié)果證實(shí)了Lerner等人（2014）的主張：即模型的學(xué)習(xí)能力是解釋跨語(yǔ)言差異的關(guān)鍵因素，而不僅僅是依賴于固定的參數(shù)設(shè)置。PONG模型在解釋字母位置編碼中跨語(yǔ)言差異的能力上進(jìn)一步鞏固了假設(shè)N-字母組的優(yōu)勢(shì)。相對(duì)于PONG模型，其他幾個(gè)模型由于構(gòu)建較早，未設(shè)置學(xué)習(xí)訓(xùn)練的機(jī)制，在跨語(yǔ)言的差異性的解釋上相對(duì)較弱。其中貝葉斯讀者模型雖然基于英語(yǔ)、法語(yǔ)、荷蘭語(yǔ)三種語(yǔ)言構(gòu)建，但是沒有納入解釋不同效應(yīng)的模塊或機(jī)制，只對(duì)這幾種語(yǔ)言中的共有效應(yīng)做了模擬和解釋。

4對(duì)常見轉(zhuǎn)置效應(yīng)的解釋

4.1 經(jīng)典轉(zhuǎn)置效應(yīng)

字母位置編碼涉及到字母身份和位置加工，轉(zhuǎn)置字母效應(yīng)的結(jié)果表明這兩個(gè)加工過程是分離的，字母位置信息加工相較于字母身份信息加工更為靈活（Schoonbaertamp;Grainger，20o4；Snell，Bertrandetal.，2018;Winskelamp;Perea，2013）。具體來說，前人研究發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)置字母非詞（將詞匯中的兩個(gè)字母調(diào)換位置，如jugde-JUDGE）相對(duì)于替換字母非詞（將詞匯中的兩個(gè)字母替換，如juyhe-JUDGE）更能促進(jìn)其基詞JUDGE的激活，同時(shí)兩者的促進(jìn)作用都小于基詞本身（Caoetal.，2022;Graingeramp;Holcomb， 2 0 0 9 a ；Guetal.，2015;Johnsonetal.，2007;Perea，Marcetetal.，2018;Warringtonetal.，2019;Zhangetal.，2021）。在開放雙字母組模型中，開放雙字母組的檢測(cè)和激活可以解釋轉(zhuǎn)置字母效應(yīng)。比如，對(duì)于詞匯“WORD\"來說，激活的雙字母組與其轉(zhuǎn)置詞“WROD\"激活的6個(gè)雙字母組中的5個(gè)是相同的，而與其替換詞“WAFD”

僅有1個(gè)雙字母組重疊。因此，根據(jù)開放雙字母組模型的假設(shè)，轉(zhuǎn)置假詞相對(duì)于替換假詞與基詞在編碼上有更大的相似性，表現(xiàn)為更強(qiáng)的啟動(dòng)效應(yīng)。重疊模型中假設(shè)字母的表征分布在字母串中的順序位置上，兩個(gè)字母串之間的相似度是相同身份的字母之間的重疊程度，并且使用冪函數(shù)將重疊度轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確度。例如，如果字母串是“JUDGE”，那么字母“D\"與位置3高關(guān)聯(lián)，但與位置2和位置4相關(guān)聯(lián)的程度較低，與位置1和位置5相關(guān)聯(lián)的程度最低。根據(jù)重疊模型的假設(shè)，“JUDGE\"的轉(zhuǎn)置詞\"JUGDE\"相對(duì)于替換詞\"JUKBE\"與原詞在位置分布上有更多的重疊，更為相似。相對(duì)于替換假詞，轉(zhuǎn)置假詞與原詞重疊程度更大，因此識(shí)別速度更快。貝葉斯讀者模型在解釋轉(zhuǎn)置效應(yīng)時(shí)認(rèn)為模型通過累積輸入中的噪聲樣本進(jìn)行操作。例如在識(shí)別“JUDGE\"的字轉(zhuǎn)置假詞\"JUGDE\"時(shí)，模型首先計(jì)算每個(gè)字母在所有可能位置上的概率。由于字母\"G\"和\"D\"的位置存在不確定性，模型會(huì)將“JUGDE\"中的“G\"視為可能出現(xiàn)在\"JUDGE\"的正確位置上，反之亦然。之后模型通過加權(quán)編輯距離計(jì)算來估計(jì)每個(gè)可能詞匯的可能性。當(dāng)計(jì)算“JUGDE\"與\"JUDGE\"之間的匹配時(shí)，模型會(huì)將轉(zhuǎn)置字母視為較小的編輯距離，給予較高的匹配分?jǐn)?shù)。SERIOL模型中，對(duì)轉(zhuǎn)置效應(yīng)的解釋也采用了開放雙字母組。來自字母層級(jí)中的激活梯度信息會(huì)激活不同的雙字母組，轉(zhuǎn)置條件相對(duì)于替換條件可激活與原詞更多匹配的雙字母組，從而出現(xiàn)轉(zhuǎn)置效應(yīng)。空間編碼模型中，字母的位置通過其相位進(jìn)行編碼，空間編碼確保字母的相對(duì)順序得到有效表示。替換非詞通過改變字母的具體內(nèi)容，擾亂了相位編碼的準(zhǔn)確性和字母與詞匯模板的匹配。而字轉(zhuǎn)置假詞僅改變字母的位置，相位編碼的相對(duì)關(guān)系仍然保持相對(duì)穩(wěn)定。空間編碼模型通過疊加匹配算法進(jìn)一步解釋字母轉(zhuǎn)置效應(yīng)。在疊加匹配中，輸入代碼和學(xué)習(xí)代碼之間的匹配是基于它們共有字母的相對(duì)位置進(jìn)行的。字母轉(zhuǎn)置的情況下，共有字母依然存在，疊加匹配仍然能夠產(chǎn)生較高的匹配值。而替換字母則改變了字母身份，導(dǎo)致共有字母減少，匹配值降低。PONG模型對(duì)轉(zhuǎn)置字母效應(yīng)的解釋是，對(duì)于詞匯\"WORD”，替換條件\"WATD\"僅在對(duì)應(yīng)的半球激活兩個(gè)適當(dāng)?shù)腘-字母組\"W\"和\"D”。轉(zhuǎn)置條件\"WROD\"激活4個(gè)匹配的N-字母組，“W”、“D”、“R\"和\"O”，其中前兩個(gè)具有適當(dāng)?shù)钠珎?cè)性，而后兩個(gè)則稍微偏離從詞典中學(xué)習(xí)到偏側(cè)性。即\"W\"和\"D\"的偏側(cè)性為原本的-1、1，而\"R\"和\"O\"由原來的0.5、 - 0 . 5 變?yōu)?0.5、0.5。完整的刺激“WORD\"會(huì)激活組成詞匯\"WORD\"的所有N-字母組，并且都具有合適的偏側(cè)性。這樣的字母激活值以及偏側(cè)性值導(dǎo)致在最后計(jì)算詞匯激活值時(shí)相同條件最大，轉(zhuǎn)置條件次之，而替換條件最小。

4.2非相鄰字母轉(zhuǎn)置效應(yīng)

在視覺詞匯識(shí)別中，轉(zhuǎn)置效應(yīng)的大小受到字母位置是否相鄰的影響。以往的研究表明，即使是非相鄰字母的轉(zhuǎn)置，也能觸發(fā)啟動(dòng)效應(yīng)，但效應(yīng)相較于相鄰字母轉(zhuǎn)置而言較弱（Aschenbrenneret al.，2017;Leeamp; Taft，2009;Grainger et al.，2006;Gu etal.，2022;Johnsonamp;Eisler，2012）。開放雙字母組模型、重疊模型、空間編碼模型、SERIOL模型以及PONG對(duì)此進(jìn)行了解釋。開放雙字母組模型認(rèn)為，無(wú)論字母是否相鄰，其身份編碼不變，關(guān)鍵在于相對(duì)位置編碼的改變。相對(duì)于相鄰轉(zhuǎn)置，非相鄰轉(zhuǎn)置相對(duì)位置跨度更大，導(dǎo)致激活的雙字母組與原詞的匹配度降低，因此，相鄰字母轉(zhuǎn)置的加工速度通常快于非相鄰字母轉(zhuǎn)置。重疊模型使用重疊度來解釋非相鄰轉(zhuǎn)置效應(yīng)。在所有的字母位置編碼中，相鄰轉(zhuǎn)置的正字法重疊比非相鄰轉(zhuǎn)置更多，因而相鄰的轉(zhuǎn)置啟動(dòng)應(yīng)該比不相鄰的轉(zhuǎn)置產(chǎn)生更強(qiáng)的效應(yīng)。空間編碼模型中字母的位置通過相位編碼進(jìn)行表征，非相鄰轉(zhuǎn)置會(huì)使字母在空間編碼中的位置標(biāo)記變得不一致，導(dǎo)致字母和詞匯模板之間的匹配變得困難，從而影響識(shí)別的效率。在SERIOL模型中，非相鄰轉(zhuǎn)置條件下激活的雙字母組多于替換條件，因此也能從產(chǎn)生轉(zhuǎn)置效應(yīng)。但是相較于轉(zhuǎn)置條件，字母對(duì)之間的間隔增加，激活的與原詞匹配的雙字母組更少，因此產(chǎn)生更小的轉(zhuǎn)置效應(yīng)。PONG模型在解釋非相鄰字母轉(zhuǎn)置效應(yīng)時(shí)認(rèn)為，字母位置通過N-字母組的偏側(cè)性來估計(jì)。相對(duì)于相鄰轉(zhuǎn)置，非相鄰轉(zhuǎn)置可能導(dǎo)致與原詞更大的N-字母組偏側(cè)性估計(jì)偏差。但是無(wú)論是相鄰轉(zhuǎn)置還是非相鄰轉(zhuǎn)置，都比替換條件激活更多的N-字母組，因此，非相鄰轉(zhuǎn)置也可以產(chǎn)生轉(zhuǎn)置效應(yīng)，但要弱于相鄰轉(zhuǎn)置。

4.3字母重復(fù)、插入和刪除

以往的研究發(fā)現(xiàn)字母重復(fù)\"ROCCK”、刪除“ROK\"或者插人新的字母“ROCNK\"雖然改變了原有字母\"ROCK\"的位置編碼，但是相對(duì)于無(wú)關(guān)條件，也能對(duì)目標(biāo)詞的識(shí)別產(chǎn)生促進(jìn)作用（Davisamp;Bowers，2006；Van Asscheamp; Grainger，2006;Schoonbaertamp;Grainger，20o4;Welvaert etal.，2008）。重疊模型、貝葉斯讀者模型、SERIOL模型、空間編碼模型對(duì)此進(jìn)行了解釋。重疊模型通過分析字母位置分布的重疊度來解釋這些現(xiàn)象。該模型認(rèn)為，字母間的重疊度越高，字母序列被正確識(shí)別的可能性就越大。因此，字母的插入或刪除可能會(huì)改變字母間的重疊度，進(jìn)而影響其被識(shí)別的準(zhǔn)確性。對(duì)于字母重復(fù)的情況，重復(fù)的字母增加了字母間的重疊可能性，可能會(huì)對(duì)識(shí)別產(chǎn)生促進(jìn)作用，尤其是在重復(fù)字母不影響其他字母序列的相對(duì)位置的情況下。貝葉斯讀者模型采用了編輯距離的概念來處理字母的插入、刪除和重復(fù)，這些編輯操作通過噪聲通道引入。模型假設(shè)編輯距離越小，字母串越相似。在計(jì)算編輯距離時(shí)，插入和刪除的固定成本為1.0，與替換的成本相同。但是插入和刪除的估計(jì)概率不是恒定的，而是隨著樣本的積累和時(shí)間的推移而減少，而替換的概率并不會(huì)改變。因此插入、刪除和重復(fù)的操作的累計(jì)影響往往低于替換，使得詞匯更容易識(shí)別。在SERIOL模型中，模型可以通過序列編碼的靈活性來解釋字母插入、刪除和重復(fù)對(duì)詞匯識(shí)別的影響。例如，即使插人了額外的字母，只要插入的字母不太干擾原有字母的相對(duì)序列激活模式，詞匯的識(shí)別仍然可以進(jìn)行；同樣，字母的刪除可以通過保留剩余字母的序列激活模式來處理。對(duì)于字母的重復(fù)，SERIOL模型認(rèn)為重復(fù)的字母會(huì)在它們各自的序列激活模式中占有位置，但這種重復(fù)對(duì)識(shí)別過程的干擾不是必然的，尤其是當(dāng)重復(fù)字母的序列位置能夠被識(shí)別系統(tǒng)適當(dāng)加工時(shí)。空間編碼模型解釋字母的重復(fù)主要依賴于克隆字母節(jié)點(diǎn)的假設(shè)。模型認(rèn)為處理重復(fù)字母的關(guān)鍵在于每個(gè)字母需要由多個(gè)節(jié)點(diǎn)編碼，以避免位置編碼沖突。克隆等同原則確保這些節(jié)點(diǎn)在功能上是等價(jià)，每個(gè)接收器都同樣能夠向詞匯節(jié)點(diǎn)傳遞包含該字母的信號(hào)。模型處理插入和刪除情況時(shí)，通過更新字母的相位編碼和調(diào)整相對(duì)位置的信號(hào)，以適應(yīng)新的字母位置。但是替換條件下，除了相位的調(diào)整還需要引入新的身份變量，增加模型的處理難度。因此字母的重復(fù)、替換和刪除相對(duì)于替換的促進(jìn)作用會(huì)更大。

4.4 側(cè)翼效應(yīng)

側(cè)翼效應(yīng)是指詞匯識(shí)別受到雙側(cè)刺激的拼寫相關(guān)性的影響。前人研究發(fā)現(xiàn)，即使側(cè)翼雙字母組的順序與詞匯中的順序不一致，也可以促進(jìn)詞匯的識(shí)別（Dareamp; Shillcock，2013;Snell，Bertrandamp; Grainger，2018;Snell， Bertrand，Meeter amp;amp;Grainger，2018；Snellamp;Grainger，2019；Snellamp;Grainger，2018）。例如，在\"ROROCKCK\"與BTROCKMN\"比較中，前者對(duì)\"ROCK\"識(shí)別速度的促進(jìn)作用更大，而\"ROROCKCK\"與\"CKROCKRO\"的促進(jìn)作用則相同。但是在Snell，Bertrand和Grainger （2018）最近的實(shí)驗(yàn)中使用較長(zhǎng)的六字母詞匯與三字母?jìng)?cè)翼探究詞長(zhǎng)對(duì)側(cè)翼效應(yīng)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)，轉(zhuǎn)置側(cè)翼的促進(jìn)作用相比于完整側(cè)翼的促進(jìn)作用更小。例如，“ROCROCKETKET\"對(duì)“ROCKET\"識(shí)別促進(jìn)作用大于‘KETROCKETROC”。開放雙字母組模型、貝葉斯讀者模型和PONG能夠?qū)?cè)翼效應(yīng)進(jìn)行解釋。開放雙字母組中的雙字母組假設(shè)可以很好的解釋四字詞中出現(xiàn)的側(cè)翼效應(yīng)。該模型假設(shè)雙字母組只標(biāo)記相對(duì)位置，在\"RO ROCKCK\"和“CK ROCK RO\"中，雙側(cè)中的開放雙字母組\"RO\"和\"CK\"的不管位置如何都被同等激活，因此無(wú)論側(cè)翼的順序如何，都會(huì)有同等的促進(jìn)作用。但是該模型無(wú)法解釋Snell等人觀測(cè)到的三字母?jìng)?cè)翼現(xiàn)象（Snell，2024）。Snell，Bertrand 和Grainger （2018）認(rèn)為與兩字母的側(cè)翼相比，三字母的側(cè)翼會(huì)導(dǎo)致離心率增加，進(jìn)一步導(dǎo)致幾千個(gè)權(quán)重增加，進(jìn)而使得早期視覺處理階段的橫向激活增加，允許更高水平的加工層級(jí)更好地區(qū)分來自左右視覺的信息。從這個(gè)解釋的角度出發(fā)，Snell等人認(rèn)為大腦可能使用絕對(duì)位置編碼的方法，與開放雙字母組中的相對(duì)位置編碼相悖。貝葉斯讀者模型通過假設(shè)噪聲通道隨機(jī)插入或刪除字母來解釋不同長(zhǎng)度的側(cè)翼啟動(dòng)。但是噪聲通道類似\"黑匣子\"的設(shè)置使得具體的加工機(jī)制不得而知，并且具有不可證偽性。相比之下，根據(jù)一些最新實(shí)驗(yàn)效應(yīng)建構(gòu)的PONG模型能夠很好的解釋兩個(gè)和三個(gè)字母?jìng)?cè)翼之間的差異。PONG 模型認(rèn)為視覺輸人不是完全投射到一個(gè)半球或另一個(gè)半球，而是在某種程度上激活兩個(gè)半球，而且重疊程度較大，以至于雙字母?jìng)?cè)翼在兩個(gè)半球中的激活一定程度上是相等的，但是三個(gè)字母?jìng)?cè)翼的情況下，離心率增大，側(cè)翼范圍超出半球激活的重疊范圍，從而減少了轉(zhuǎn)置側(cè)翼的促進(jìn)作用。

4.5最佳注視位置

在從左向右的語(yǔ)言系統(tǒng)中，最佳注視位置（the OptimalViewingPosition：OVP）指的是讀者對(duì)一個(gè)詞匯的注視位置在中心稍微偏左的時(shí)候，能夠最有效地識(shí)別該詞匯（Shillcocket al.，2000;Brysbaertetal.，1996;Brysbaertamp;Nazir，2005）。對(duì)于最佳注視位置有多種解釋，包括左半球相較于右半球在語(yǔ)言處理中的主導(dǎo)作用，以及視覺空間注意力傾向于閱讀方向的偏好。Shillcock等人（2000）基于分割加工理論，從信息論的角度對(duì)OVP進(jìn)行了解釋。他們認(rèn)為大多數(shù)詞匯都有一個(gè)最佳分割位置，知道哪些字母位于分割位置的左側(cè)或右側(cè)可以最高效的識(shí)別詞匯。這一理論被納入PONG模型中，該模型認(rèn)為當(dāng)保持中心注視時(shí)，詞匯激活最強(qiáng)，因?yàn)镹-字母組在中心注視點(diǎn)上有最高的視敏度。盡管PONG模型沒有對(duì)任何編碼不對(duì)稱性進(jìn)行描述，但該模型描述了與人類閱讀情況一致的對(duì)詞匯中心左側(cè)的注視的輕微偏好，進(jìn)一步證明了N-字母組頻率分布的解釋能力。SERIOL模型指出OVP效應(yīng)中的向左偏差和半球右視野/左半球（RVF/LH）優(yōu)勢(shì)源于相同的潛在機(jī)制。并在進(jìn)一步解釋中提到，OVP效應(yīng)可能與視野掃描方向和主導(dǎo)半球有關(guān)。例如，在閱讀方向從左到右的語(yǔ)言中，右視野/左半球（RVF/LH）有較大的優(yōu)勢(shì)，這種情況下不需要進(jìn)行位置梯度反轉(zhuǎn)和胼抵體傳輸；而在左視野/右半球（LVF/RH）中則需要進(jìn)行這些額外加工，從而增加了加工時(shí)間和復(fù)雜性。SERIOL模型認(rèn)為，當(dāng)注視點(diǎn)中心位于詞匯中心偏左的位置時(shí)，能夠優(yōu)化左視野和右視野信息的傳遞和處理路徑，減少加工時(shí)間和復(fù)雜性，從而提高詞匯識(shí)別的效率。

4.6首字母和尾字母的重要性

首字母和尾字母在詞匯識(shí)別中具有重要作用。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)詞匯的首、中、尾字母被相似或不相似的字母替換時(shí)，與相似字母的替換相比，不相似字母的替換會(huì)增加閱讀的難度。更重要的是，首字母（SASTLE）的變化比中間字母（CACTLE）和尾字母（CASTLA）的變化更具破壞性（Jordanetal.，2003）。在拼音文字中，眼動(dòng)實(shí)證研究表明，無(wú)論在視覺中央凹還是視覺副中央凹，外部字母都比內(nèi)部字母更重要，表現(xiàn)為首字母轉(zhuǎn)置對(duì)詞匯識(shí)別造成的干擾最大，尾字母轉(zhuǎn)置對(duì)詞匯識(shí)別的干擾程度稍低，而內(nèi)部字母轉(zhuǎn)置的干擾最小（Johnsonamp; Eisler，2012;Rayneretal.，2006，Whiteetal.，2008）。相比之下，在漢語(yǔ)文本中雖然同樣發(fā)現(xiàn)首字符具有重要作用，但是尾字符的加工則較為靈活，特別是在語(yǔ)境預(yù)測(cè)性較高時(shí)，其對(duì)整句閱讀的影響相對(duì)較小（徐邇嘉，隋雪，2018）。

開放雙字母組模型、重疊模型、空間編碼模型、SERIOL模型對(duì)拼音文本中的首尾字母效應(yīng)進(jìn)行了解釋。在開放雙字母組模型中，相對(duì)位置編碼對(duì)首尾字母進(jìn)行特殊標(biāo)記，而對(duì)內(nèi)部字母分配最少量的相對(duì)位置信息。因此首字母和尾字母獲得比中間字母更大的激活，首尾字母發(fā)生轉(zhuǎn)置將比內(nèi)部字母影響更大。重疊模型認(rèn)為，由于首字母在詞匯識(shí)別中扮演著錨定作用，其穩(wěn)定性對(duì)于保持字母序列的識(shí)別至關(guān)重要。因此首字母產(chǎn)生任何改變都可能顯著影響詞匯的識(shí)別準(zhǔn)確性。該模型在對(duì)數(shù)據(jù)的擬合中，通過設(shè)置內(nèi)部字母位置的標(biāo)準(zhǔn)偏差大于第一個(gè)位置的標(biāo)準(zhǔn)偏差來模擬首字母的重要性。但是根據(jù)重疊模型無(wú)法解釋尾字母比內(nèi)部字母重要性高的現(xiàn)象。在解釋首尾字母的重要性時(shí)，空間編碼模型通過專門的首字母庫(kù)和尾字母庫(kù)來實(shí)現(xiàn)。該模型假設(shè)每個(gè)字母庫(kù)包含每個(gè)字母的節(jié)點(diǎn)，對(duì)首尾字母進(jìn)行單獨(dú)的運(yùn)算，并且這些庫(kù)通過促進(jìn)連接與詞匯層相連。SERIOL模型中字母位置的編碼是通過激活梯度與亞閾值振蕩相互作用實(shí)現(xiàn)的，每個(gè)字母位置對(duì)應(yīng) 振蕩周期內(nèi)的連續(xù) 子周期，而首字母和尾字母分別對(duì)應(yīng)于詞匯識(shí)別周期的開始和結(jié)束，在識(shí)別過程中具有重要作用。值得注意的是，雖然SERIOL模型可以解釋拼音文本中首字母和尾字母的重要性，但并不能解釋漢語(yǔ)文本中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。漢語(yǔ)中的研究結(jié)果表明，字符的首尾位置對(duì)詞匯的影響并不完全依賴于順序。相較于首字，尾字對(duì)閱讀的影響較小，這與SERIOL模型的假設(shè)有所偏差。由于漢語(yǔ)中的相關(guān)研究較少，未來需要通過更多實(shí)證研究探討漢語(yǔ)與拼音文本中首尾字母/字符位置效應(yīng)的差異。

4.7 文本閱讀方向

不同語(yǔ)言閱讀方向之間有顯著差異。例如，英文和漢語(yǔ)是典型的從左向右閱讀的文本，而阿拉伯語(yǔ)，烏爾都語(yǔ)以及波斯語(yǔ)等文字的閱讀方向則為從右向左。除此之外，蒙古語(yǔ)閱讀方向?yàn)閺纳系较隆?duì)于文本閱讀方向是否會(huì)影響詞匯識(shí)別只有開放雙字母組模型對(duì)此進(jìn)行了假設(shè)。模型提出了一個(gè)關(guān)于視覺空間坐標(biāo)對(duì)詞匯識(shí)別影響的假設(shè)，認(rèn)為字母檢測(cè)器是基于水平線上眼晴注視的相對(duì)位置，非水平呈現(xiàn)詞匯中的字母需要將視網(wǎng)膜坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為特殊的坐標(biāo)系來激活開放雙字母組。這種用于分析非水平呈現(xiàn)詞匯的特殊坐標(biāo)系是通過接觸文字的經(jīng)驗(yàn)發(fā)展起來的，并且受到所閱讀語(yǔ)言特征的影響（Graingeramp;Holcomb，2009b）。相對(duì)于開放雙字母組模型的假設(shè)，還有另一種相反的觀點(diǎn)。Witzel等人（2011）認(rèn)為負(fù)責(zé)正字法啟動(dòng)效應(yīng)的機(jī)制在一個(gè)完全抽象的層面上起作用，在這個(gè)層面上，視覺空間定向不再影響文字加工。并且Witzel等人（2011）假設(shè)字母位置從空間表征（水平或垂直）轉(zhuǎn)換為抽象的序數(shù)表示，成為正字法代碼。據(jù)此，無(wú)論呈現(xiàn)的文本的方向如何，結(jié)果都會(huì)表現(xiàn)出正字法啟動(dòng)效應(yīng)，因?yàn)椴还茉即碳さ囊曈X空間方向如何，輸入的字母會(huì)迅速轉(zhuǎn)換為一個(gè)特定的代碼，然后該代碼將用于訪問詞典（Yangetal.，2019）。實(shí)證研究的結(jié)果也支持了Witzel等人的觀點(diǎn)。目前的研究結(jié)果顯示，文本方向并不會(huì)影響啟動(dòng)效應(yīng)的大小，這種效應(yīng)在英語(yǔ)、西班牙語(yǔ)以及漢語(yǔ)中都有所驗(yàn)證。但是目前研究都聚焦于視覺中央凹，對(duì)于視覺副中央凹加工以及除前所述的其他語(yǔ)言系統(tǒng)是否適用有待進(jìn)一步的探究（Witzeletal.，2011;Perea，Marcetetal.， 2018）。

除了關(guān)于傳統(tǒng)閱讀方向的討論，最近在旋轉(zhuǎn)和鏡像文本中的一些發(fā)現(xiàn)也提供了新的思路。Fermandez-López等人（2023）進(jìn)行了一系列實(shí)驗(yàn)，測(cè)試在不同旋轉(zhuǎn)角度（ 、 、 、 下的字詞判斷和語(yǔ)義分類任務(wù)。結(jié)果表明， 的旋轉(zhuǎn)影響最小， 時(shí)顯著增加了閱讀成本，而 則產(chǎn)生了較大的困難。在字母旋轉(zhuǎn)的情況下，SERIOL模型提出的觀點(diǎn)是：字母旋轉(zhuǎn)的容忍度可以高達(dá) ，即在這個(gè)范圍內(nèi)，盡管字母的形狀發(fā)生了變化，讀者仍能有效地進(jìn)行識(shí)別。另外，Yang和Taikh等人（2022）采用掩蔽啟動(dòng)范式探究了鏡像詞匯是否會(huì)影響詞匯識(shí)別。研究考察了鏡像重復(fù)啟動(dòng)（voq-VO）和鏡像轉(zhuǎn)置字母啟動(dòng)（ovIoq—VO）對(duì)鏡像目標(biāo)詞匯識(shí)別的影響。結(jié)果顯示，在詞匯中鏡像重復(fù)和鏡像轉(zhuǎn)置能夠產(chǎn)生相似的啟動(dòng)效應(yīng)，但是遠(yuǎn)小于正向啟動(dòng)（burm一ИSU）；另外，結(jié)果還顯示，在非詞條件中鏡像轉(zhuǎn)置啟動(dòng)效應(yīng)顯著，但沒有重復(fù)重復(fù)啟動(dòng)效應(yīng)。作者認(rèn)為這些差異表明詞匯中的啟動(dòng)效應(yīng)不是字母層級(jí)，如果是的話，詞匯和非詞之間應(yīng)該沒有差異。此外，作者認(rèn)為通常情況下轉(zhuǎn)置啟動(dòng)促進(jìn)正字法加工，但對(duì)語(yǔ)義加工的促進(jìn)作用很小或沒有，因此在這里作者也將鏡像重復(fù)和轉(zhuǎn)置啟動(dòng)的等價(jià)效果解釋為二者僅涉及正字法加工。這一現(xiàn)象揭示了字母位置編碼可能是分層次的：在早期的正字法處理階段，字母位置的變化可以被大腦系統(tǒng)部分容忍；但在更高層次的語(yǔ)義加工階段，字母位置則需要更加嚴(yán)格的精準(zhǔn)編碼。這一結(jié)果與之前在英文中的反向啟動(dòng)效應(yīng)的結(jié)果不同，即拼音文本讀者未表現(xiàn)出反向啟動(dòng)效應(yīng)，但表現(xiàn)出了鏡像啟動(dòng)效應(yīng)。Yang等人（2021）發(fā)現(xiàn)反向啟動(dòng)效應(yīng)隨著語(yǔ)言系統(tǒng)特征的變化而變化：漢語(yǔ)-英語(yǔ)雙語(yǔ)者在閱讀英語(yǔ)詞匯時(shí)發(fā)現(xiàn)了反向啟動(dòng)效應(yīng)，但在英語(yǔ)單語(yǔ)者和阿拉伯語(yǔ)-英語(yǔ)雙語(yǔ)者中卻沒有。Yang等人（2021）將其歸因于漢語(yǔ)-英語(yǔ)雙語(yǔ)者擁有更靈活的字符位置編碼系統(tǒng)。除此之外，Yang和Taikh 等人（2022）認(rèn)為 Grainger 和 Holcomb（2009b）的感知學(xué)習(xí)模型可以用于解釋反向啟動(dòng)與鏡像啟動(dòng)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的差異。該模型假設(shè)字母的識(shí)別基于眼睛在水平子午線上注視的相對(duì)位置，而非從左至右的線性呈現(xiàn)。為了允許雙字母組合的加工，需要通過特定坐標(biāo)系進(jìn)行轉(zhuǎn)換，而該坐標(biāo)系是由感知經(jīng)驗(yàn)習(xí)得的。盡管該模型沒有直接預(yù)測(cè)閱讀中的鏡像泛化，但人們可能通過早期物體感知經(jīng)驗(yàn)獲得鏡像泛化，并延續(xù)至雙字母組合的坐標(biāo)系中。這解釋了為什么英語(yǔ)讀者對(duì)鏡像啟動(dòng)敏感，即讀者對(duì)鏡像物體已有感知經(jīng)驗(yàn)。但在閱讀中沒有表現(xiàn)出反向啟動(dòng)效應(yīng)，因?yàn)槿粘８兄?jīng)驗(yàn)較少存在反向刺激。鏡像文本中的啟動(dòng)效應(yīng)為后續(xù)字符位置編碼模型層次化建模提供了新視角在之后建模中可以納人更為廣泛的視覺感知理論加以解釋。

5未納入模型解釋的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)

上述模型對(duì)字母位置編碼相關(guān)研究的許多實(shí)驗(yàn)效應(yīng)進(jìn)行了解釋，但是目前仍有一些效應(yīng)沒有被納入模型得到很好的解釋，如元音/輔音差異，字母頻率、語(yǔ)音影響等。這里簡(jiǎn)要整理一些較為常見的影響詞匯識(shí)別但尚未被納入模型解釋的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)。

5.1 預(yù)測(cè)性的影響

預(yù)測(cè)性是指在看到詞匯之前就激活詞匯的過程。研究表明，讀者會(huì)使用上下文來預(yù)測(cè)即將到來的詞匯中的字母身份和位置信息，并且這些預(yù)測(cè)在視覺詞匯識(shí)別的早期產(chǎn)生影響（Lukeamp;Christianson，2012）。徐邇嘉和隋雪（2018）使用眼動(dòng)技術(shù)探究了語(yǔ)境預(yù)測(cè)性如何影響字母位置信息加工。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高預(yù)測(cè)性條件下字轉(zhuǎn)置假詞的干擾降低，而低預(yù)測(cè)性條件下轉(zhuǎn)置的干擾則增大了。表明在漢語(yǔ)閱讀中，預(yù)測(cè)性可以調(diào)節(jié)字母位置編碼。目前，對(duì)于預(yù)測(cè)性如何影響位置編碼的研究較少，模型也未對(duì)預(yù)測(cè)性的影響機(jī)制進(jìn)行模擬和建構(gòu)。了解預(yù)測(cè)性如何影響字母位置編碼，有助于探索在有上下文的閱讀過程中的字母位置編碼機(jī)制，在之后的研究以及模型建構(gòu)中，可以針對(duì)預(yù)測(cè)性進(jìn)行更深入的探討。

5.2 詞頻的影響

詞頻效應(yīng)是指相較于低頻詞，高頻詞更容易被跳讀、其閱讀時(shí)間更短。這種效應(yīng)通常被解釋為高瀕詞在大腦中有更強(qiáng)的、更容易訪問的神經(jīng)表征。作為一個(gè)非常穩(wěn)健的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)，詞頻在字母位置加工中的作用也得到了廣泛的關(guān)注。研究表明，字母位置加工的靈活性會(huì)隨著基詞詞頻的變化而變化。通常表現(xiàn)為高頻詞的字母的身份和位置編碼更為靈活，而低頻詞的身份和位置編碼較為嚴(yán)格（Liuet al.，2019；Pereaetal.，2005;Vergara-Martinezetal.，2013；張妍萃等.，2021）。但也有研究發(fā)現(xiàn)，如果轉(zhuǎn)置發(fā)生在語(yǔ)素邊界上，詞頻的高低對(duì)于轉(zhuǎn)置效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用大大降低，即形態(tài)加工的影響大于詞頻（Lukeamp;Christianson2013）。雖然本文討論的6個(gè)模型并沒有對(duì)詞頻進(jìn)行直接的建模，但是在一些探討詞頻對(duì)轉(zhuǎn)置效應(yīng)的影響的研究中，有研究者使用模型對(duì)詞頻的效應(yīng)進(jìn)行了預(yù)測(cè)。例如，Vergara等人（2013）使用空間編碼模型的預(yù)測(cè)顯示，轉(zhuǎn)置假詞比替換假詞產(chǎn)生更大的詞匯激活（即轉(zhuǎn)置假詞更像真詞），高頻假詞比相應(yīng)的低頻假詞產(chǎn)生更多的詞匯激活。并且Vergara等人認(rèn)為其他模型的預(yù)測(cè)會(huì)與空間編碼模型相似。但詞頻對(duì)字母位置信息編碼影響的機(jī)制是怎樣的，還需要有模型進(jìn)行詳細(xì)建構(gòu)。

5.3跨語(yǔ)素邊界轉(zhuǎn)置

在字母位置編碼過程中的一個(gè)關(guān)鍵爭(zhēng)議是當(dāng)字母換位發(fā)生在語(yǔ)素邊界時(shí)的影響。一些使用巴斯克語(yǔ)、西班牙語(yǔ)的研究中發(fā)現(xiàn)當(dāng)字母轉(zhuǎn)置出現(xiàn)在跨語(yǔ)素邊界時(shí)，轉(zhuǎn)置字母效應(yīng)會(huì)減小（Caoetal.2022；Christiansonet al.，2oo5；Dunabeitia et al.，2014;Zhangetal.，2021）。另外一些研究者對(duì)漢語(yǔ)四字詞中詞邊界對(duì)轉(zhuǎn)置效應(yīng)的影響進(jìn)行了探究。研究結(jié)果表明，詞內(nèi)轉(zhuǎn)置不影響字符位置加工跨詞邊界的字符轉(zhuǎn)置干擾字符位置加工進(jìn)而影響詞匯識(shí)別（Guamp;Li，2015；顧俊娟 等，2020；顧俊娟，石金富，2021）。這表明正字法編碼需要足夠的精度來識(shí)別語(yǔ)素單位（Rastle etal.，2004）。而另一些使用英文以及漢語(yǔ)雙語(yǔ)素詞和三字嵌套詞為材料的研究則發(fā)現(xiàn)轉(zhuǎn)置字母效應(yīng)的大小與轉(zhuǎn)置字母/字符出現(xiàn)的位置無(wú)關(guān)（Beyersmann， et al.，2013;Guetal.，2015；顧俊娟等，2022;Ruecklamp;Rimzhim，2011;Stitesetal.，2016;）。對(duì)于上述不一致的研究發(fā)現(xiàn)，一些研究者認(rèn)為可能是不同形態(tài)特征的語(yǔ)言對(duì)轉(zhuǎn)置字母效應(yīng)產(chǎn)生了不同的影響（Sanchez-Gutierrezamp;Rastle，2013）。例如西班牙文本的拼寫相較于英文文本更為復(fù)雜，需要更大的語(yǔ)素精度（Frost，2009）。同樣漢語(yǔ)特異性可能導(dǎo)致漢語(yǔ)出現(xiàn)與其他語(yǔ)言系統(tǒng)不同的實(shí)驗(yàn)結(jié)果（顧俊娟等，2022）。此外，Yang和Taikh等人（2022）通過對(duì)比漢語(yǔ)中的復(fù)雜單語(yǔ)素詞（如“字八—八字\"）、簡(jiǎn)單單語(yǔ)素詞（如\"瑟蕭—蕭瑟\"）和多語(yǔ)素詞（如“遜謙—謙遜\"），發(fā)現(xiàn)復(fù)雜單語(yǔ)素詞的轉(zhuǎn)置啟動(dòng)效應(yīng)較小，而簡(jiǎn)單單語(yǔ)素詞和多語(yǔ)素詞的啟動(dòng)效應(yīng)則相似。這一現(xiàn)象的可能解釋是，復(fù)雜單語(yǔ)素詞中的語(yǔ)素在獨(dú)立狀態(tài)下具有不同的語(yǔ)義，導(dǎo)致在轉(zhuǎn)置啟動(dòng)條件下，語(yǔ)素之間的語(yǔ)義沖突產(chǎn)生抑制效應(yīng)。此外，復(fù)雜單語(yǔ)素詞可能需要通過語(yǔ)素分解路徑進(jìn)行加工，這與整體詞匯路徑競(jìng)爭(zhēng)，從而減弱了啟動(dòng)效應(yīng)。相比之下，多語(yǔ)素詞的語(yǔ)素與詞匯意義聯(lián)系較為緊密，而簡(jiǎn)單單語(yǔ)素詞在獨(dú)立狀態(tài)下缺乏具體含義，這兩類詞中的每個(gè)字符對(duì)詞匯整體意義的貢獻(xiàn)較大。因此，它們可以通過正字法編碼路徑更快地進(jìn)行加工，也更不容易受到語(yǔ)素轉(zhuǎn)置的干擾。基于這些發(fā)現(xiàn)，研究者認(rèn)為語(yǔ)素結(jié)構(gòu)在字詞加工中的作用可能比以往研究所認(rèn)定的更加復(fù)雜。

目前對(duì)于語(yǔ)素邊界的影響在不同語(yǔ)言中不一致的實(shí)驗(yàn)結(jié)果需要進(jìn)一步探索，上述幾個(gè)模型也未對(duì)此做出模擬和解釋。模型如何建構(gòu)不同的機(jī)制來模擬這一實(shí)驗(yàn)效應(yīng)，對(duì)理解不同語(yǔ)言中語(yǔ)素邊界如何影響字母編碼以及解決這一爭(zhēng)議具有重要作用。

5.4 閱讀水平

對(duì)于閱讀水平如何影響轉(zhuǎn)置效應(yīng)，目前有兩個(gè)爭(zhēng)議性的觀點(diǎn)。一方面，有的研究者認(rèn)為較高的閱讀水平可能與更精確的字母位置編碼能力有關(guān)，即高水平閱讀者相較于低水平閱讀者能夠以更高的精度編碼正字法表征，從而產(chǎn)生更小的轉(zhuǎn)置效應(yīng)（Achaamp;Perea，2008;Andrewsamp;Lo，2012;Castlesetal.，2003，2007;Gomezetal.，2021;Pereaamp;Estevez，2008;Pereaetal.，2016;）。另一方面，有的研究者認(rèn)為較好的閱讀技能可能與不精確的字母位置編碼有關(guān)，隨著閱讀技能的提高，字母轉(zhuǎn)置效應(yīng)可能增強(qiáng)（Colomboetal.，2019；Ziegleretal.，2014）。重疊模型對(duì)閱讀水平的變化對(duì)詞匯識(shí)別的影響做了特殊設(shè)置。在該模型中，通過設(shè)置較大的標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)s來模擬初學(xué)者的字母噪聲位置，即假設(shè)初學(xué)者在字母位置編碼上更不精確。而本文所述的其他模型的效應(yīng)解釋中未包括閱讀水平。在閱讀發(fā)展過程中，閱讀水平的變化是必經(jīng)之路，探索不同閱讀水平的被試如何編碼字母位置有助于深入理解字母位置編碼機(jī)制及其發(fā)展在建模時(shí)將這一因素考慮進(jìn)去或許會(huì)成為解決爭(zhēng)議的突破口。

5.5正字法鄰居詞密度

前人研究發(fā)現(xiàn)，書寫系統(tǒng)的特性尤其是正字法鄰居的特性，會(huì)影響字母位置編碼過程以優(yōu)化閱讀體驗(yàn)（Frost，2012;Lallyetal.，2020;Lerneretal.，2014）。在閱讀過程中，高正字法鄰居密度可能導(dǎo)致部分或不完整的字母信息激活多個(gè)詞匯條目從而增加識(shí)別錯(cuò)誤的風(fēng)險(xiǎn)（Frost，2012）。Meade等人（2021）采用掩蔽啟動(dòng)范式與腦電技術(shù)探究了正字法鄰居密度對(duì)字母轉(zhuǎn)置啟動(dòng)效應(yīng)的影響。結(jié)果顯示，高正字法鄰居密度的詞匯具有更大的N250波幅，表明其正字法表征更為精確，字母位置轉(zhuǎn)換會(huì)引發(fā)更大的神經(jīng)響應(yīng)。此外，Lally等人（2020）通過人工語(yǔ)言學(xué)習(xí)范式比較高正字法鄰居密度書寫系統(tǒng)與低正字法鄰居密度書寫系統(tǒng)，研究正字法鄰居密度對(duì)字母位置編碼的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)高正字法鄰居密度詞的被試在字母位置變化時(shí)表現(xiàn)出更高的混淆率，而學(xué)習(xí)低正字法鄰居密度詞的被試在字母位置變化情況下能更準(zhǔn)確地識(shí)別詞匯。這一發(fā)現(xiàn)表明字母位置編碼受到書寫系統(tǒng)中正字符鄰居密度的顯著影響。這些研究強(qiáng)調(diào)了正字法鄰居密度在視覺詞匯識(shí)別中的重要性。因此，研究者在開發(fā)字母位置編碼模型時(shí)，應(yīng)重視正字法鄰居密度這一重要因素對(duì)詞匯識(shí)別的影響。

5.6第二語(yǔ)言中字母位置編碼

除了對(duì)母語(yǔ)中轉(zhuǎn)置效應(yīng)的研究，部分研究者也關(guān)注第二語(yǔ)言中的字母位置編碼。如漢語(yǔ)-英語(yǔ)（Chen etal.，2020;Congamp;Chen，2022;Linamp;Lin，2016）、西班牙語(yǔ)-英語(yǔ)（Linamp;Lin，2016）、西班牙語(yǔ)-阿拉伯語(yǔ)（Perea etal.，2011）、日語(yǔ)-英語(yǔ)（Witzeletal.，2011）、阿拉伯語(yǔ)-英語(yǔ)（Yangetal.，2021）。這些研究發(fā)現(xiàn)，高熟練度的二語(yǔ)者對(duì)第二語(yǔ)言的字母位置編碼也具有靈活性，且這種靈活性在視覺中央凹的加工中有較為明顯的體現(xiàn)。最近，Yang等人（2021）探討了漢語(yǔ)文本中的極端轉(zhuǎn)置對(duì)其他語(yǔ)言的影響，通過反向轉(zhuǎn)置啟動(dòng)實(shí)驗(yàn)研究不同語(yǔ)言系統(tǒng)的英語(yǔ)二語(yǔ)者如何編碼極端字母轉(zhuǎn)置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，漢語(yǔ)-英語(yǔ)二語(yǔ)者在詞匯判斷任務(wù)中表現(xiàn)出顯著的反向啟動(dòng)效應(yīng)，而西班牙語(yǔ)-英語(yǔ)和阿拉伯語(yǔ)-英語(yǔ)二語(yǔ)者未出現(xiàn)類似效應(yīng)。這一結(jié)果表明第二語(yǔ)言中的字母位置加工容易受到母語(yǔ)書寫系統(tǒng)的影響，即字母位置編碼的靈活性可能具有跨語(yǔ)言遷移性。目前對(duì)于第二語(yǔ)言字母位置加工的靈活性機(jī)制并未被計(jì)算模型納入，未來可以考慮基于這些數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化。

6對(duì)比總結(jié)

對(duì)上述6個(gè)模型的對(duì)比總結(jié)以及效應(yīng)解釋歸納在表1中。總體而言，本文對(duì)比分析了6種視覺詞匯識(shí)別中的字母位置編碼模型，包括重疊模型、開放雙字母組模型、SERIOL模型、空間編碼模型、貝葉斯讀者模型和N-字母組位置編碼模型（PONG）。這些模型旨在解釋字母位置信息如何影響詞匯識(shí)別過程。重疊模型和貝葉斯讀者模型基于噪聲通道編碼理論，不引入專門的正字法表征，將字詞加工簡(jiǎn)化為序列化字母的過程。空間編碼模型采用空間（相位）編碼理論，強(qiáng)調(diào)視覺輸入與詞匯表征的匹配過程。開放雙字母組模型和SERIOL模型基于相對(duì)位置編碼理論，著重于雙字母組的相對(duì)位置信息。PONG模型基于分割加工理論，利用大腦左右半球激活差異估計(jì)字母位置。盡管這些模型在解釋字母位置編碼的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)方面各有優(yōu)勢(shì)，但仍存在理論框架和效應(yīng)解釋的差異。比如，不同模型的理論基礎(chǔ)、對(duì)字母位置加工的靈活性、以及字母位置信息的加工方式有著不同的假設(shè)；對(duì)相鄰轉(zhuǎn)置效應(yīng)、非相鄰轉(zhuǎn)置效應(yīng)、側(cè)翼效應(yīng)、最佳注視位置、首字母和尾字母的重要性等實(shí)驗(yàn)效應(yīng)有不同的解釋。此外，與漢語(yǔ)詞匯識(shí)別模型的對(duì)比也為漢語(yǔ)中字符位置編碼建模和解釋提供了思路。

7展望

本文對(duì)字母位置編碼相關(guān)的6個(gè)理論模型進(jìn)行了對(duì)比分析，針對(duì)未來的研究做出如下展望：

（1）優(yōu)化各模型對(duì)字母位置編碼的解釋范圍和力度。雖然已有的字母位置編碼模型能夠解釋大部分的現(xiàn)象，但是隨著研究的深入和發(fā)展，部分影響因素和機(jī)制超出現(xiàn)有模型可以解釋的范圍，例如預(yù)測(cè)性、詞頻以及跨詞邊界轉(zhuǎn)置等。如何將最新的研究成果納入模型當(dāng)中，以提高模型的解釋力是未來的一個(gè)研究課題。

（2）整合字詞識(shí)別和眼動(dòng)控制模型。目前大部分針對(duì)字母位置編碼的模型都是獨(dú)立于一些經(jīng)典的眼動(dòng)控制模型來搭建框架，對(duì)位置編碼機(jī)制進(jìn)行解釋。眼動(dòng)控制模型中OB1Reader（Snellamp;Grainger，2018）通過引入空間主題信息表征模塊在一定程度上解決了詞語(yǔ)激活順序和句子語(yǔ)序之間的矛盾問題。但這種基于詞長(zhǎng)信息的解決方案不適于漢語(yǔ)閱讀。而漢語(yǔ)閱讀模型CRM（ChineseReadingModel，Liamp;Pollatsek.，2020）假設(shè)漢字受到插槽的限制，沒有考慮漢字位置編碼的相關(guān)發(fā)現(xiàn)。未來的工作需要整合字母位置編碼和眼動(dòng)控制模型，提高模型解釋的生態(tài)效度。

（3）關(guān)注漢語(yǔ)的字符位置加工。雖然對(duì)漢語(yǔ)的字符位置編碼機(jī)制已有部分研究，但是相比于拼音文本還有待更深入探索。針對(duì)漢語(yǔ)特異性，例如不存在詞間空格來標(biāo)記詞邊界等特征，還需要進(jìn)一步探索其對(duì)字符位置編碼的影響。另外對(duì)于不同語(yǔ)言中出現(xiàn)的相似或不一致的實(shí)驗(yàn)效應(yīng)，如何通過模型進(jìn)行解釋，是未來在模型構(gòu)建或優(yōu)化過程中需要重點(diǎn)解決的問題。

（4）增加多樣化數(shù)據(jù)以優(yōu)化模型。目前大部分模型都是根據(jù)行為和眼動(dòng)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來建構(gòu)的。隨著實(shí)驗(yàn)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)在已有大量運(yùn)用不同實(shí)驗(yàn)技術(shù)探究字母位置編碼的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，例如腦電數(shù)據(jù)和其他神經(jīng)影像數(shù)據(jù)。將這些數(shù)據(jù)用于模擬和優(yōu)化模型能否補(bǔ)齊目前模型的短板仍然值得探究。

參考文獻(xiàn)

顧俊娟，高志華，馬紹揚(yáng).（2022）.嵌套詞漢字位置加工的亞詞邊界效應(yīng)．心理與行為研究，20（1），1-7.顧俊娟，高志華，屈青青.（2020）.漢字位置加工的詞邊界

效應(yīng)．心理與行為研究，18（2），193-199.

顧俊娟，石金富.（2021）.漢字位置加工和詞邊界效應(yīng)的認(rèn) 知機(jī)制．心理科學(xué)進(jìn)展，29（2），191-201.

滑慧敏，顧俊娟，林楠，李興珊.（2017）.視覺詞匯識(shí)別中 的字符位置編碼．心理科學(xué)進(jìn)展，25（7），1132-1138.

徐邇嘉，隋雪.（2018）.身份信息與位置信息的加工進(jìn)程及 語(yǔ)境預(yù)測(cè)性的影響．心理學(xué)報(bào)，50（6），606-621.

張妍萃，常敏，王敬欣，B.PatersonK.（2021）.中文閱讀中 漢字身份信息和位置信息加工受詞頻調(diào)節(jié)——來自眼動(dòng) 的證據(jù)：第二十三屆全國(guó)心理學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議摘要集（下）， （pp.356-357）.https：//doi.org/10.26914/c.cnkihy.2021.040013

Acha，J.，amp; Perea，M.（20o8）.The effects of length and transposed-letter similarity in lexical decision：Evidence withbeginning，intermediate，and adult readers.British Journal ofPsychology，99，245-264.

Andrews， S.（1996）. Lexical retrieval and selection processes： Effects of transposed-letter confusability.Journal of Memory and Language，35（6）， 775-8o0.https：//doi.org/10. 1006/jmla.1996.0040

Andrews，S.，amp;Lo，S.（2012）.Notall skilled readershave cracked the code：Individual differences in masked form priming.Journal of Experimental Psychology：Learning， Memory，and Cognition，38（1），152-163.https：//doi.org/ 10.1037/a0024953

Aschenbrenner，A.J.，Balota，D.A.，Weigand，A.J.，Scaltritti， M.，amp;Besner，D.（2ol7）.The firstletterposition effectin visual word recognition： The role of spatial attention. Journal of Experimental Psychology：Human Perception and Performance， 43（4）， 700-718. https：//doi.org/10. 1037/xhp0000342

Beyersmann，E.，McCormick，S.F.，amp;Rastle，K.（2013）. Letter Transpositionswithin Morphemes and across MorphemeBoundaries.QuarterlyJournalofExperimental Psychology， 66（12），2389-2410.https：//doi.org/10.1080/ 17470218.2013.78236

Brysbaert，M.，amp; Nazir， T. （2oo5）.Visual constraints in written word recognition： Evidence from the optimal viewing-position effect.Journal of Researchin Reading， 28（3），216-228.https：//doi.org/10.1111/j.1467- 9817.2005. 00266.x

Brysbaert，M.， Vitu，F(xiàn).，amp; Schroyens，W.（1996）.The right visual field advantage and the optimal viewing position effect：On the relation between foveal and parafoveal word recognition.Neuropsychology，10（3），385-395.https：//doi. org/10.1037/0894-4105.10.3.385

Cao，H.-W.， Zhang，E.-H.，amp; Xiang，X.-T.（2022）.An ERP investigation of morpheme transposition in rapid serial visual presentation. International Journal of Psychophysiology， 182，159-168.https：//doi.org/10.1016/j.ijpsycho.2022.10.009

Castles，A.，Davis，C.，amp;Forster，K.I.（2003）.Word recognition development in children：Insights from masked priming.In S.Kinoshitaamp;S.Lupker（Eds.），Maskedpriming：Stateof the art （pp.345-360）.New York：Psychology Press.

Castles，A.，Davis，C.，Cavalot，P.，amp; Forster，K.（2007）. Tracking the acquisition ot orthographic skillsin developing readers： Masked priming effects. Journal of Experimental Child Psychology，97（3），165-182.htps：/ doi.org/10.1016/j.jecp.2007.01.006

Chen，Y.，Liu，H.，Yu，M.，amp;Dang，J.（2020）.The development on transposed-letter effect in English word recognition：Evidence from Late unbalanced Chinese-English bilinguals.Lingua，235，102777.htps：//doi.org/10.1016/ j.lingua.2019.102777

Christianson，K.，Johnson，R.L.，amp;Rayner，K.（2oo5）.Letter transpositions within and across morphemes.Journal of ExperimentalPsychology：Learning，emory，andCognition， 31（6），1327-1339. https：//doi.0rg/10.1037/0278-7393. 31.6.1327

Cohen，L.，Dehaene，S.，Naccache，L.，Lehéricy，S.，DehaeneLambertz，G.，Hénaff，M.A.，amp;Michel，F(xiàn).（20o0）.The visual word form area：Spatial and temporal characterization of an initial stage of reading in normal subjects and posterior split-brain patients.Brain：AJournal of Neurology，123（2）， 291-307.https：//doi.org/10.1093/brain/123.2.291

Colombo，L.，Sulpizio，S.，amp; Peressotti，F(xiàn).（2019）.The developmental trend of transposed letters effectsin masked priming. Journal Of Experimental Child Psychology， 186，117-130. htps：//doi.org/10.1016/j.jecp.2019.05.007

Coltheart， M.，Rastle，K.，Perry， C.，Langdon，R.，amp; Ziegler， J.（2001）.DRC：A dual route cascaded model of visual word recognition and reading aloud. Psychological Review， 108（1），204-256.

Cong，F(xiàn).，amp; Chen，B.（2022）.The leter positioncoding mechanism of second language words during sentence reading：Evidence from eye movements.Quarterly Journal of Experimental Psychology，75（10），1932-1947. https：//doi.org/10.1177/17470218211064539

Damerau， F.J.（l964）.A technique for computer detection and correction of spelling errors.Communications of the ACM，7，171-176. https：//doi.org/10.1145/363958.363994

Dare，N.，amp; Shillcock，R.（2013）.Serial and parallel processing in reading： Investigating the effectsof parafoveal orthographic information on nonisolated word recognition. Quarterly Journal of Experimental Psychology， 66（3），487-504. https：//doi.org/10.1080/17470218.2012. 703212

Davis，C.J.（1999）.The self-organising lexical acquisition andrecognition （SOLAR） model of visual word recognition [Unpublished doctoral dissertation].University of New SouthWales，Sydney，Australia.https：//doi.org/10.26190/ unsworks/13769

Davis，C.J. （201o）. The spatial coding model of visual word identification.Psychological Review，117（3），713-758 https：//doi.0rg/10.1037/a0019738

Davis，C.J.，amp; Bowers，J.S.（2006）.Contrasting five different theories of letter position coding：Evidence from orthographic similarity effects.Journal of Experimental Psychology：Human Perception and Performance，32（3）， 535-557.

Davis，C.，Kim，J.，amp; Forster，K.I.（20o8）.Being forward not backward：Lexical limits to masked priming.Cognition， 107（2），673-684. https：//doi.0rg/10.1037/0096-1523.32.3.535

Dehaene， S.，amp; Cohen，L. （2011）.The unique role of the visual word form area in reading.Trends in Cognitive Sciences，15（6）， 254-262. https：//doi.org/10.1016/j.tics. 2011.04.003

Delooze， M.A.，Langerock，N.，，Macy，R.， Vergauwe，E.，amp; Morey，C.C.（2022）.Encode a letter and get its location forfree？Assessing incidental binding of verbal and spatial features.BrainSciences，12（6），Article685. https：//doi.org/10.3390/brainsci12060685

Dunabeitia，J.A.，Perea，M.，amp; Carreiras，M.（2014）. Revisiting lettertranspositionswithin andacross morphemic boundaries.Psychonomic Bulletin amp; Review， 21（6）， 1557-1575. https：//doi.0rg/10.3758/s13423-014- 0609-2

Ellis，A.W.，amp;Brysbaert，M.（201o）.Split foveatheoryand the role of the two cerebral hemispheres in reading：A review of the evidence.Neuropsychologia，48（2）， 353-365. https：//doi.org/10.1016/j.neuropsy chologia.2009.08.021

Fernandez-López，M.，amp;Perea，M.（2023）.Aletterisaletter and its co-occurrences：Cracking the emergence of position-invariance processing.Psychonomic Bulletinamp; Review，30（6），2328-2337.https：//doi.org/10.3758/s13423- 023-02265-7

Fernandez-López，M.，Gómez，P.，amp;Perea，M.（2023）.Letter rotations：Through the magnifying glass and what evidence found there. Language， Cognition and Neuroscience， 38（2），127-138.

Frost，R. （1998）. Toward a strong phonological theory of visual word recognition：True issues and 1 trails. Psychological Bulletin，123（1），71-99.

Frost，R.（2oo9）.Reading in Hebrew versus reading in English：Is there a qualitative difference？ In K.Pughamp;P. McCradle （Eds.），How children learn to read：Current issuesand new directionsinthe integration ofcognition， neurobiology and genetics of reading and dyslexia researchandpractice （pp.235-254）.New York：Psychology Press.

Frost，R. （2012）. A universal approach to modeling visual word recognition and reading：Not only possible， but also inevitable. Behavioural and Brain Sciences，35（5）， 310-329.https：//doi.0rg/10. 1017/S0140525X12000635

Gomez，P.，Ratcliff，R.，amp; Perea，M. （2008）.The overlap model：A model of letter position coding.Psychological Review，115（3），577-601.https：//doi.org/10.1037/a0012667

Gomez，P.， Marcet，A.，amp; Perea， M. （2021）.Are better young readers more likely to confuse their mother with their mohter？ Quarterly Journal of Experimental Psychology， 74（9），1542-1552. https：//oi.org/10.1177/17470218211012960

Grainger， J. （2oo8）.Cracking the orthographic code：An introduction.Language and Cognitive Processes，23（1）， 1-35.https：//doi.org/10.1080/01690960701578013

Grainger， J. （2018）. Orthographic processing： A“mid-level\" vision of reading：The 44th Sir Frederic Bartlett Lecture. Quarterly Journal ofExperimental Psychology，71（2）， 335-359.https：//doi.org/10.1080/17470218.2017.1314515

Grainger，J.，Granier，J.-P.，F(xiàn)arioli，F(xiàn).，VanAssche，E.，amp;Van Heuven，W. J.B. （20o6）.Letter position information and printed word perception： The relative-position priming constraint. Journal of Experimental Psychology： Human Perception and Performance，32（4），865-884.https：//doi. org/10.1037/0096-1523.32.4.865

Grainger，J.，amp;Holcomb，P.J.（20o9a）.AnERP investigation oforthographicprimingwith relative-position and absolute-position primes.Brain Research，1270，45-53. https：//doi.org/10.1016/j.brainres.2009.02.080

Grainger，J.，amp;Holcomb，P.J.（20o9b）.Watching theword go by： On the time-course of component processes in visual word recognition. Language and Linguistics Compass，3（1），128-156. htps：//doi.org/10.111/j.1749- 818X.2008.00121.x

Grainger，J.，amp;Jacobs，A.M.（1996）.Orthographic processing in visual word recognition：A multiple read-out model.Psychological Review，103（3），518-565.

Grainger，J.，Mathot，S.，amp;Vitu，F(xiàn).（2014）.Tests of a model of multi-word reading： Effects of parafoveal flanking letters on foveal word recognition.Acta Psychologica，146， 35-40. https：//doi.org/10.1016/j.actpsy.2013.11.014

Grainger，J.，amp;vanHeuven，W.J.B.（20o3）.Modeling leter position codingin printed word perception.In P.Bonin （Ed.），Mental lexicon：“Somewordsto talk about words” （pp.1-23）.New York： Nova Science.

Grainger， J.，amp; Whitney， C. （2o04）.Does the huamn mnid raed wrodsasa wlohe？Trends in Cognitive Sciences，8，58-59.

Grossberg，S. （l978）.A theory of human memory： Self-organization and performance of sensory-motor codes， maps，and plans.InR.Rosenamp;F.Snell （Eds.），Progress intheoretical biology （pp.233-374）.New York，NY： Academic Press.

Gu，J.，amp; Li，X. （2015）.The effcts of character transposition within and across words in Chinese reading.Attention Perceptionamp; Psychophysics，77（1），272-281.https：//doi. org/10.3758/s13414-014-0749-5

Gu，J.，Li，X.，amp; Liversedge，S.P.（2015）.Character order processing in Chinese reading.Journal of Experimental Psychology：Human Perception and Performance，41（1）， 127-137. htps：//doi.org/10.1037/a0038639

Gu，J.，Zhou，J.，Bao，Y.，Liu，J.，Perea，M.，amp;Li，X.（2022）. The effect of transposed-character distance in Chinese reading. Journal of Experimental Psychology： Learning， Memory，and Cognition. Advance online publication. https：//doi.org/10.1037/xlm0001180

Jordan，T.R.，Thomas，S.M.，Patching，G.R.，amp; Scott-Brown，K.C.（20o3）.Assessing the importance of letterpairs in initial，exterior，and interior positions in reading.Journal of Experimental Psychology：Learning， Memory，and Cognition，29（5），883-893. https：//doi.org/ 10.1037/0278-7393.29.5.883

Johnson，R.L.，amp; Eisler，M.E.（2012）. The importance of the first and last letter in words during sentence reading. ActaPsychologica，141（3），336-351.https：//doi.org/10. 1016/j.actpsy.2012.09.013

Johnson，R.L.，Perea，M.，amp;Rayner，K.（20o7）.Transposedlettereffectsin reading：Evidencefrom eye movements and parafoveal preview.Journal ofExperimental Psychology： Human Perception and Performance，33（1），209-229. https：//doi.0rg/10.1037/0096-1523.33.1.209

Kirkby，J.A.，Barrington，R.S.，Drieghe，D.，amp;Liversedge， S.P.（2022）.Parafoveal processing and transposed - letter effects in dyslexic reading.Dyslexia，28（3），359-374. https：//doi.org/10.1002/dys.1721

Kronbichler，M.，Hutzler，F(xiàn).，Wimmer，H.，Mair，A.，Staffen， W.，amp;Ladurner，G.（2oo4）.The visual word formarea and the frequency with which words are encountered： Evidence from a parametric fMRI study. NeuroImage，21（3），946-953. https：//doi.org/10.1016/j.neuroimage.2003.10.021

Lally，C.，Taylor，J.S.H.，Lee，C.H.，amp; Rastle，K.（2020）. Shaping the precision of letter position coding by varying properties of a writing system. Language， Cognition and Neuroscience，35（3），374-382.

Lee，C.H.，amp; Taft，M.（2009）.Are onsets and codas important in processing letter position？ A comparison of TLeffects inEnglish and Korean. Journal ofMemoryand Language，60（4）， 530-542. https：//doi.org/10.1016/j.jml. 2009.01.002

Lerner，I.，Armstrong，B.C.，amp;Frost，R.（2014）.What can we learn from learning models about sensitivity to letr-order in visual word recognition？ Journalof Memoryand Language， 77，40-58.htps：//doi.org/10.1016/j.jml.2014.09.002

Levenshtein，V.I. （1966）.Binary codes capable of correcting deletions，insertions，and reversals.Soviet Physics Doklady， 10，707-710.

Li，X.，amp; Pollatsek，A.（2020）.Anintegrated model of word processing and eye-movement control during Chinese reading. Psychological Review，127（6），1139-1162. https：//doi.org/10.1037/rev0000248

Li，X.，Rayner，K.，amp;Cave，K.R.（20o9）.On the segmentation of Chinese words during reading. Cognitive Psychology， 58（4），525-552.

Lin，Y.-C.，amp; Lin，P.-Y.（2016）.Mouse tracking traces the “Camrbidge Unievrsity” effects in monolingual and bilingual minds.ActaPsychologica，167，52-62.https：//doi. org/10.1016/j.actpsy.2016.04.001

Liu，Y.，Yu，L.，amp;Reichle，E.D.（2019）.Theinfluenceof parafoveal preview， character transposition，and word frequency on saccadic targeting in Chinese reading. Journal of Experimental Psychology：Human Perception and Performance，45（4），537-552.

Logan， G.D. （2021）. Serial order in perception，memory，and Ut org/10.1037/rev0000253

Luke，S. G.，amp; Christianson， K.（2012）. Semantic predictability eliminates the transposed-letter effect.Memoryamp; Cognition， 40（4），628-641. https：//doi.org/10.3758/s13421-011-0170-4

Luke，S.G.，amp; Christianson，K.（2013）.The influenceof frequency across the time course of morphological processing：Evidence from the transposed-letter effect. Journal ofCognitive Psychology，25（4），781-799.https：// doi.org/10.1080/20445911.2013.832682

Lupker， S.J.，Perea，M.，amp;Davis，C.J.（2008）.Transposedletter effects：Consonants，vowels and letter frequency. Language and Cognitive Processes，23（l）， 93-116. https：//doi.0rg/10.1080/01690960701579714

Marcet，A.，Perea，M.，Baciero，A.，amp;Gomez，P.（2019）.Can letter position encoding be modified by visual perceptual elements？QuarterlyJournalofExperimentalPsychology， 72（6），1344-1353. htps：//doi.org/10.1177/1747021818789876

McClelland，J.L.，amp;Rumelhart，D.E.（1981）.Aninteractive activation model of context effects in letter perception： I. An account of basic findings. Psychological Review，88（5）， 375-407. https：//doi.org/10.1037/0033-295X.88.5.375

Meade，G.，Mahnich，C.，Holcomb，P.J.，amp; Grainger，J. （2021）.Orthographic neighborhood density modulates the size of transposed-letter priming effects.Cognitive， Affective，amp;BehavioralNeuroscience，21，948-959.

Norris，D. （2006）. The Bayesian reader： Explaining word recognition as an optimal Bayesian decision process. Psychological Review，113（2），327-357.https：//doi.org/10. 1037/0033-295X.113.2.327

Norris，D.，amp; Kinoshita，S. （2012）.Reading through a noisy channel： Why there's nothing special about the perception oforthography.Psychological Review，119（3），517-545. https：//doi.org/10.1037/a0028450

Norris，D.，Kinoshita，S.，amp; van Casteren，M.（2010）.A stimulus sampling theory of letter identity and order. Journal of Memory and Language，62（3），254-271. https：//doi.0rg/10.1016/j.jml.2009.11.002

Paap，K.R.，Newsome，S.L.，McDonald，J.E.，amp; Schvaneveldt， R.W.（1982）.An activation-verification model for letter and word recognition： The word-superiority effect. Psychological Review，89（5），573-594.

Pagan，A.，Paterson，K.B.，Blythe，H.I.，amp;Liversedge，S.P. （2016）.An inhibitory influence of transposed-leter neighborson eye movements during reading.Psychonomic Bulletinamp; Review，23（1），278-284.https：//doi.org/10. 3758/s13423-015-0869-5

Perea，M.，Abu Mallouh，R.，Garcia-Orza，J.，amp;Carreiras，M. （2011）.Masked priming effectsare modulated by expertise in the script.Quarterly Journal of Experimental Psychology，64（5），902-919.Q2.https：//doi.org/10.1080/ 17470218.2010.512088

Perea，M.，amp; Acha，J.（2009）. Does letter position coding depend on consonant/vowel status？ Evidence with the maskeu pimng tcnque. Aciu rsycnoiugica， 1?v（∠）， 127-137. https：//doi.org/10.1016/j.actpsy.2008.11.001

Perea，M.，amp; Carreiras，M.（2006）.Do transposed-letter effects occur across lexeme boundaries？ Psychonomic Bulletin amp; Review，13（3），418-422.https：//doi.org/10. 3758/BF03193863

Perea，M.，amp; Estevez，A.（2oo8）.Transposed-letter similarity effects in naming pseudowords：Evidence from children and adults. European Journal of Cognitive Psychology， 20（1），33-46.

Perea，M.，Gatt，A.，Moret-Tatay，C.，amp;Fabri，R.（2012）.Are all Semitic languages immune to letter transpositions？ The case ofMaltese.Psychonomic Bulletinamp;Review，19（5）， 942-947. https：//doi.org/10.3758/s13423-012-0273-3

Perea，M.，Jimenez，M.，amp;Gomez，P.（2016）.Doeslocation uncertainty in letter position coding emerge because of literacy training？ Journal of Experimental Psychology： Learning，Memory，and Cognition，42（6），996-1001. https：//doi.org/10.1037/xlm0000208

Perea，M.，amp; Lupker，S.J.（2004）.Can CANISO activate CASINO？ Transposed-lettersimilarityeffectswith nonadjacent letter positions.Journal of Memory and Language，51（2），231-246.https：//doi.org/10.1016/j.jml. 2004.05.005

Perea，M.，Marcet，A.，amp;Fernández-López，M.（2018）.Does letter rotation slow down orthographic processing in word recognition？ Psychonomic Bulletin amp; Review，25（6）， 2295-2300.https：//doi.0rg/10.3758/s13423-017-1428-z

Perea，M.，Rosa，E.，amp; Gómez，C.（2005）.The frequency effect for pseudowords in the lexical decision task Perceptionamp;Psychophysics，67（2），301-314.htps：//doi.org/ 10.3758/BF03206493

Perfetti，C.A.，Liu，Y.，amp;Tan，L.H.（2005）.The lexical constituency model： Some implications of research on Chinese for general theories of reading.Psychological Review，112（1），43-59.

Perfetti，C.A.，amp; Tan，L.H.（1998）. The time course of graphic，phonological， and semantic activation in Chinese character identification. Journal of Experimental Psychology： Learning，Memory，andCognition，24（l），101-118.

Rastle，K.，Davis，M.H.，amp; New，B.（2004）.The broth in my brother’s brothel：Morpho-orthographic segmentation in visualword recognition.Psychonomic Bulletinamp;Review， 11（6），1090-1098.https：//doi.org/10.3758/BF03196742

Rauschecker，A.M.，Bowen，R.F.，Parvizi，J.，amp;Wandell，B. A.（20l2）.Position sensitivity in the visual word form area.PNAS Proceedings of the National Academyof Sciences of theUnited StatesofAmerica，109（24），E1568- E1577.https：//doi.org/10.1073/pnas.1121304109

Rayner，K.，White，S.J.，Johnson，R.L.，amp;Liversedge，S.P. （2006）.Raeding wrods with jubmled lettres：There isa cost.PsychologicalScience，17（3），192-193.

Rueckl，J.G.，amp; Rimzhim，A.（2011）.On the interaction of letter transpositions and morphemic boundaries.Language and Cognitive Processes，26（4-6），482-508.https：//doi. org/10.1080/01690965.2010.500020

Rumelhart，D.E.，amp;McClelland，J.L.（1981）.An interactive activation model of context effects in letter perception： Part2.The contextual enhancement effect and some tests and extensions of the model.Psychological Review，88（5）， 375-407.

Sanchez-Gutierrez， C.，amp; Rastle，K.（20l3）.Letter transpositions within and across morphemic boundaries： Is there a crosslanguage difference？ Psychonomic Bulletinamp; Review， 20（5）， 988-996.https：//doi.0rg/10.3758/s13423-013-0425-0

Schoonbaert，S.，amp; Grainger，J.（2o04）.Letter position coding in printed word perception： Effects of repeated and transposed letters. Language and Cognitive Processes， 19（3），333-367. htps：//oi.0rg/10.1080/01690960344000198

Shillcock，R.，Ellison，T.M.，amp; Monaghan，P.（2000）. Eye-fixation behavior， lexical storage，and visual word recognition in a split processing model.Psychological Review， 107（4），824-851. https：//doi.0rg/10.1037/0033- 295X.107.4.824

Snell，J. （2024）.PONG：A computational model of visual wordrecognition through bihemispheric activation. Psychological Review，132（3）， 505-527. https：//oi.org/ 10.1037/rev0000461

Snell，J.，Bertrand，D.，amp; Grainger，J. （2018）.Parafoveal letter-position coding in reading.Memoryamp; Cognition， 46（4），589-599.https：//doi.org/10.3758/s13421-017-0786-0

Snell，J.，Bertrand，D.，Meeter，M.，amp;Grainger，J.（2018）. Integrating orthographic information across time and space.Experimental Psychology，65（1），32-39.https：//doi. org/10.1027/1618-3169/a000386

Snell， J.，amp; Grainger， J. （2018）.Parallel word processing in the flanker paradigm has a rightward bias.Attention， Perception，amp; Psychophysics，80（6），1512-1519.https：//doi. org/10.3758/s13414-018-1547-2

Snell，J.，amp; Grainger，J.（2019）.Readers are parallel processors. Trends in Cognitive Sciences，23（7），537-546. https：//doi.org/10.1016/j.tics.2019.04.006

Snell，J.，Grainger，J.，amp; Meeter，M.（2022）.Relative letterposition coding revisited.Psychonomic Bulletin amp; Review， 29（3），995-1002. https：//doi.0rg/10.3758/s13423-021-02039-z

Stites，M.C.，F(xiàn)edermeier，K.D.，amp; Christianson，K.（2016）. Do morphemes matter when reading compound words with transposed letters？ Evidence from eye-tracking and event-related potentials. Language， Cognitionand Neuroscience，31（10）， 1299-1319. https：//doi.org/10. 1080/23273798.2016.1212082

Taft， M.， amp; Zhu， X. （1997）. Submorphemic processing in reading Chinese.Journal of Experimental Psychology： Learning，emory，and Cognition，23（3），761-75.

Trauzettel-Klosinski，S.，Dietz，K.，amp; the IReST Study Group.（20l2）.Standardized assessment of reading performance： The new international reading speed texts IReST.Investigative Ophthalmologyamp; Visual Science， 53（9），5452-5461. https：//doi.org/10.1167/iovs.11-8284

Van Assche，E.，amp; Grainger， J. （2006）.A study of relativeposition priming with superset primes.Journal of Experimental Psychology：Learning，Memory， and Cognition，32（2）， 399-415.https：//doi.0rg/10.1037/0278-7393.32.2.399

Vergara-Martinez，M.，Perea，M.，Gómez，P.，amp;Swaab，T.Y. （2013）.ERP correlates of letter identity and letter position are modulated by lexical frequency. Brain and Language， 125（1），11-27.https：//doi.org/10.1016/j.bandl.2012.12.009

Warrington，K.L.，McGowan，V.A.，Paterson，K.B.，amp; White， S.J. （2019）.Effects of adult aging on letter position coding in reading： Evidence from eye movements. Psychology and Aging，34（4）， 598-612. https：//doi.org/10. 1037/pag0000342

Welvaert，M.，F(xiàn)arioli，F(xiàn).，amp; Grainger，J.（2008）.Graded effects of number of inserted letters in superset priming. Experimental Psychology，55（1），54-63.

White，S.J.，Johnson，R.L.，Liversedge，S.P.，amp;Rayner，K. （2008）.Eye movements when reading transposed text： The importanceofword-beginning letters.JournalofExperimental Psychology：Human Perception and Performance，34（5）， 1261-1276.https：//doi.0rg/10.1037/0096-1523.34.5.1261

Whitney， C. （2oo1）.How the brain encodes the order of letters in a printed word： The SERIOL model and selective literature review.Psychonomic Bulletin amp; Review，8（2）， 221-243.https：//doi.org/10.3758/BF03196158

Whitney，C.，amp; Berndt，R.S.（1999）.A new model of letter stringencoding： Simulating right neglect dyslexia. ProgressinBrainResearch，121，143-163.

Whitney，C.，Bertrand，D.，amp;Grainger，J.（2012）.Oncoding theposition of letters in words：a test of two models. Experimental Psychology，59（2），109-114. https：//oi.org/ 10.1027/1618-3169/a000132

Winskel，H.，amp;Perea，M. （2013）.Consonant/vowel asymmetries inletter position coding during normal reading：Evidence from parafoveal previews in Thai.Journal ofCognitive Psychology， 25（1）， 119-130. https：//oi.org/10.1080/ 20445911.2012.753077

Witzel，N.，Qiao，X.，amp;Forster，K.（2oll）.Transposed letter priming with horizontal and vertical text in Japanese and English readers.Journal of Experimental Psychology： Human Perception and Performance，37（3），914-920. https：//doi.org/10.1037/a0022194

Yang，H.，Chen，J.，Spinelli，G.，amp;Lupker，S.J.（2019）.The impact of text orientation on form priming effects in four-character Chinese words. Journal of Experimental Psychology：Learning，Memory，and Cognition，45（8）， 1511-1526.https：//doi.org/10.1037/xlm0000655

Yang，H.，Hino，Y.，Chen，J.，Yoshihara，M.，Nakayama，M.， Xue，J.，amp; Lupker， S.J.（2020）.The origins of backward priming effects in logographic scripts for four-character words.Journal of Memory and Language，113，104107. https：//doi.org/10.1016/j.jml.2020.104107

Yang，H.，Jared，D.，Perea，M.，amp;Lupker，S.J.（2021）.Is

letterposition codingwhen readingin L2affectedbythe nature of position coding used when bilinguals read in theirL1？Memoryamp;Cognition，49（4），771-786.https：// doi.org/10.3758/s13421-020-01126-1 Yang，H.，Taikh，A.，amp;Lupker，S.J.（2022）.Areexamination oftheimpact of morphology on transposed character priming effects.Journal of Experimental Psychology： Learning，Memory， and Cognition，48（6），785-797. https：//doi.org/10.1037/xlm0001119 Zhang，E.-H.，Lai，X.-X.，Li，D.，Lei，V.L.C.，Chen，Y.，amp; Cao，H.-W.（2021）.Electrophysiological correlatesof

charactertranspositioninthe left and right visual fields. Frontiers in Psychology，12，684849.https：//doi.org/10. 3389/fpsyg.2021.684849

Zhou，X.，amp; Marslen-Wilson，W.（1999）.Phonology， orthography，and semantic activation in reading Chinese. Journal ofMemory andLanguage，41（4），579-606.

Ziegler，J.C.，Bertrand，D.，Lété，B.，amp;Grainger，J.（2014）. Orthographic and phonological contributions to reading development： Tracking developmental trajectories using masked priming.DevelopmentalPsychology，50（4），1026- 1036.

Comparison of models for letter position encoding and their explanations of experimental effects

LI Huangxia1，CHEN Xinwei2， YAO Panpan1 （ School ofPsychology，BeijingLanguage andCulture University，Beijinglooo83，China） （SchoolofChineseLanguageandLiterature，BeijingForeign Studies University，Beijingoo89，China）

Abstract： Letter position information plays a crucial role in visual word recognition. Over the past decades， research on leter position encoding has significantly advanced various theoretical frameworks to explain experimental findings and their underlying cognitive mechanisms.This article systematically introduces six major computational models of letter position encoding， including the Overlap Model， the Open-bigram Model，the SERIOLModel，theSpatial CodingModel，theBayesian Reader，and the Positional Orderingof N-Grams （PONG） Model. These models encompass various cognitive processing mechanisms，ranging from overlap encoding to sequence and spatial encoding，and represent important theoretical frameworks in the field of letter position encoding. We compare these models in terms of their structures， theoretical foundations，lexical recognition logic，cross-linguistic adaptability explanations，and explanationsof some common efects.Additionall，this article highlights the limitations of these models by summarizing the impacts they failed to explain.Based on these comparisons，future model development could benefit from integrating more empirical research findings and diverse types of experimental data to enhance explanatory power. Furthermore，considering cros-linguistic factors and the findings from second language studies， further explorations of cross-linguistic consistency will be a valuable direction for future research.

Keywords： computational models of leter position encoding， word recognition， transposition effect， model comparison