《Language, Cognition and Neuroscience》：Does morphology support novel word learning through statistical learning?
编辑推荐：
本文通过精巧的实验设计，将新词学习与视觉统计学习（VSL）任务相结合，首次系统揭示了派生形态学（derivational morphology）通过统计学习机制促进新词习得的内在规律。研究发现，携带真实后缀（如-enza）的新词记忆效果显著优于无意义高频词尾（如-ondo），证实了形态语义的锚定作用；而低频词尾（如-allo）因违反统计预期产生的“惊奇效应”（surprisal）同样促进学习。个体统计学习能力与后缀词、低频词习得效果呈正相关，表明统计学习是架接形态结构与词汇习得的关键认知桥梁。
研究背景与科学问题
人类语言的核心特征在于能产性，即通过有限单元（如词素）组合生成无限表达。派生形态学作为构成新词汇的关键机制，其是否通过统计学习促进新词习得尚不明确。现有研究表明，词素识别是阅读加工的重要环节（Amenta & Crepaldi, 2012），且读者对复杂词存在自动化分解现象（如Longtin等, 2003的掩蔽启动实验）。然而，形态效应究竟源于词频还是语义，以及统计学习在其中的作用机制，仍是领域内争议焦点。
实验设计与方法创新
本研究招募160名意大利母语者，采用三因素被试内设计：新词由虚构词干（如rugob-）与三类词尾组成——（1）真实后缀（如-enza，频率均值4.77）；（2）频率匹配的无意义词尾（如-ondo，均值4.96）；（3）低频无意义词尾（如-allo，均值2.49）。学习阶段要求被试输入所见新词，测试阶段进行二选一迫选任务。同时，采用Siegelman等（2017）开发的视觉统计学习（VSL）任务评估个体统计学习能力，通过模式识别与模式补全测试量化对形状序列过渡概率（TP=1 vs. TP=0.33）的敏感性。
核心发现与机制阐释
- 1.
形态语义的优势效应：后缀词（如rugob-enza）习得准确率（81%）显著高于高频词尾词（75%）（t(159)=6.21, p<0.001），证实语义透明度而非词频本身驱动学习优势。该结果支持词汇系统中存在特异性词素表征（如Crepaldi等, 2010b的双通路模型），后缀通过激活已有形态-语义联结促进新词整合。
- 2.
低频词尾的“惊奇效应”：低频词尾词（80%）反而比高频词尾词（75%）习得更好（t(159)=?5.21, p<0.001），与Beyersmann等（2024）发现一致。此反直觉现象可用Rescorla-Wagner模型的“去学习”（unlearning）原则解释：高频词尾在真实语言中与多词干关联，导致其与新词干的联结强度被削弱；而低频词尾因违反统计预期产生更高 surprisal（Amenta等, 2023），增强记忆编码。
- 3.
统计学习的调节作用：VSL成绩与后缀词（r=0.15, p=0.06）、低频词尾词（r=0.18, p=0.02）习得正相关，但与高频词尾词无显著关联（r=0.05）。表明统计学习能力同时支持形态语义规则（如-er→“施事者”）和正交统计（如字母组合概率）的抽取，但高频词尾因“去学习”干扰削弱了这种关联。
理论启示与未来方向
本研究首次将形态效应分离为语义锚定与统计惊奇双路径，揭示统计学习是词汇习得与形态加工的共同基础。结果挑战了“频率即促进”的传统观点，强调学习机制需区分语境：高频促进熟悉词识别，而低频或高显著性刺激更利新词编码。未来研究可结合神经成像技术，探讨不同统计规则（如形态vs.正交）对应的脑网络差异，并拓展至二语习得或阅读障碍群体中的应用价值。
