语篇理解过程中连贯推理研究的回顾

汪斯斯

摘 要： 连贯推理是语篇理解中最常进行的推理类型。本文回顾了国内外有关连贯推理的研究成果，包括连贯推理的理论模型、影响因素、认知神经科学的研究等，希望能对未来我国在这一领域的研究有所启发和借鉴。

关键词： 语篇理解 连贯推理 阅读

一、引言

阅读者要想成功捕捉到文本中的重要信息，就必须具备良好的因果推理（causal inferences）能力。因果推理，简单地说就是将文本中某一事件的原因和结果进行连接的能力，它包含两种类型：一个是预测推理（predictive inferences），对文本中即将发生的事情进行预测。另一个是连贯推理（bridging inferences），读者将现在正在阅读的文本信息同之前阅读过的或来源于他们自身背景知识的信息进行连接，以保证信息的连贯性[1]。连贯推理是阅读过程中最常进行的推理类型，同时也是区分好的阅读者和差的阅读者的一个关键指标。

二、局部连贯和整体连贯

McKoon和Ratcliff（1992）[2]提出最小限度模型（minimalist hypothesis），认为在没有明确阅读目的的阅读中，只有最小限度地自动推理加工过程，读者不能自动建构能够表征整个语篇情境的推理。在此基础上，他们提出了局部连贯和整体连贯。局部连贯是指当前阅读的信息与仍保留在工作记忆中的信息（距离当前阅读信息1到2个句子内的信息）连接起来。读者比较容易就能建立起局部连贯，因为这些信息都在短时记忆内；整体连贯是指当前阅读的信息与先前阅读过，但已不在工作记忆中的相关信息，或读者额外的背景知识连接起来。在阅读过程中，读者尽量保持的是正在加工的信息与短时记忆中的信息之间的联系，并且只有在局部连贯被打破或是整体连贯可以很容易建立的时候才会在正在加工的信息与长时记忆之间建立联系，即读者不能自动建立或是维持整体连贯。

有学者认为读者在阅读过程中会同时兼顾局部与整体连贯的建构，即他们不仅会将正在阅读的信息与工作记忆中激活的信息联系起来，还会与不在工作记忆中且没被激活的信息联系起来，如基于记忆的文本加工模型和建构主义理论模型，这两种模型均认为整体连贯是阅读中不可或缺的。

围绕整体连贯和局部连贯的问题国内外学者进行了大量的探讨，由于实验过程、实验材料和所选被试的差异，尚未得出一致的看法和结论，有待于未来进一步研究。

三、连贯推理的影响因素

连贯推理在语篇理解的过程中发挥着重要的作用，同时其受多方面因素共同影响，概括地讲主要有文本因素和读者因素两大方面。

（一）文本因素

首先，文本自身的连贯性影响读者连贯推理的进行。从连贯性上来看，我们可以将文本划分为高连贯（high-coherence）文本和低连贯（low-coherence）文本。高连贯文本会减少读者进行以知识为基础的推理，而低连贯文本就迫使读者必须借助背景知识才能完成推理，从而构建文本的连贯性。

其次，对于科技类的文章而言，文本结构也是影响连贯推理的一个重要因素。因为在科技类文章中，作者组织段落的方式不同，构成的文本结构也就不同。对于英文类文献而言，最常采用的便是驳论式题材（refutation text）。有研究证明，当读者阅读非驳论式文章时，原本存在读者心理的错误的背景知识，并不会影响其推理的速度和方式，而只会让读者产生更多的错误推理并减少正确推理的进行；相反，如果读者阅读的是驳论式题材，那么错误的背景知识就会让读者以较低的速度阅读文章，并且在推理过程上也会有异于知识正确的读者，这主要表现在他们会使用更多的概念转变策略[3]。

（二）读者因素

首先，读者工作记忆容量（working memory capacity）的大小对连贯推理的影响。Just和Carpenter提出的理解能力约束理论（the capacity constrained comprehension theory，简称CCC理论）认为当阅读中有新信息呈现时，长时记忆中的相关概念也会得到激活并且成为工作记忆中的一部分，而停留在工作记忆中的信息需保持一定水平的激活量之上，对于个体而言，每个人可以达到的能够维持激活水平的概念数目是不同的。因此，我们可以推断出个体在单位时间内的工作记忆的容量是不同的[4]。Daneman和Carpenter通过阅读广度测试发现，个体工作记忆容量与推理的产生和文本表征之间有着重要关联。他们发现，在两个识别句中插入6到7个填充句时，低广度的读者（low-span readers）不易成功识别出指示代词所对应的名词。相反，对于高广度的读者而言，则不存在这样的问题[5]。

其次，读者的阅读目的对连贯推理的影响。阅读目的的不同会影响提取信息的速度，同时读者也会根据阅读目的的不同而调整阅读策略，而在不同的阅读目的中，差别最明显的就是以学习为目的的阅读和以娱乐为目的的阅读。有学者通过即时的出声报告法和延时的自由回忆法测试不同阅读目的对于大学生推理的影响，结果发现，阅读目的与推理活动的进行有着很大程度的相关：其中在以学习为目的的阅读中，读者会产生更多的推理（如解释性推理、连贯推理和预测推理等），而在以娱乐为目的的阅读中，读者更多进行的是对文章中的事件的联想和评价[6]。

最后，读者的背景知识对连贯推理的影响。背景知识丰富的读者可以利用知识填补文章中的连贯空隙，而不需要通过连贯推理达到文章的连贯整合，而背景知识贫乏的读者则需要借助连贯推理理解文章。研究发现，让被试阅读低连贯和高连贯的文章各两次，如果首先对背景知识丰富的阅读者呈现低连贯的文章和对背景知识贫乏的阅读者呈现高连贯的文章就可以使他们从阅读中获得新知识。这是因为如果对背景知识丰富的阅读者呈现高连贯的文章，就会减少他们进行以知识为基础的推理；而如果对他们呈现高连贯的文章，他们就会通过推理而不是背景知识理解文章。

四、认知神经研究

近年来，随着认知神经科学的发展，人们越来越倾向于从认知神经的角度探讨阅读过程中的连贯推理问题。研究表明，当读者要整合连贯推理时，他们会把当前的文本信息与先前的文本信息或他们的背景知识联系起来填充因果之间的空隙。在感知与连贯推理相关的概念时，大脑的右半球比左半球更敏锐些。对利右手者而言，大量研究证实他们的左脑控制着词和句子水平上的语言加工，但实证研究结果却表明有关文本阅读的加工却位于大脑的右半球。如，对右脑损伤的病人而言，他们很难在阅读内容的词语之间建立起推理信息以整合句子和保持连贯。Beeman[7]提出了一个所谓的粗糙编码设想（coarse coding hypothesis），这个设想认为相关概念的语义激活是受右脑控制的，而限制文本上一些不相关的联结则发生在左半球。因此，他认为，右脑损伤病人难以建立连贯推理是由于他们难以激活一个足够大范围的知识联结。

除此之外，人们还利用脑功能成像的技术解释说明阅读过程中大脑皮层的活动状况。结果发现当推理产生时，右脑主要负责把推理整合到读者对阅读文本的内部表征中去。Virtue等（2006）[8]认为在推理产生的过程中大脑中的两个区域参与得最多：颞上回（STG）和额下回（IFG）。如个体在阅读有因果联系的句子时，他们的颞上回区会得到显著激活。颞上回区还会扩展到颞上回回间沟（STS）和颞中回（MTG），它们在对推理性信息进行语义整合时也都发挥了很重要的作用。额下回在对推理性信息进行语义选择的过程中也起到了很重要的作用，当被试在多个答案间做出选择时，他们的额下回区得到显著激活。

五、连贯推理研究的展望

阅读理解是人类最复杂的认知活动，语篇理解又是阅读理解（字词理解、句子理解、语篇理解）的最高层面，而连贯性问题作为语篇理解过程中最常发生也是影响语篇理解成功与否的关键问题，目前对于连贯推理的探讨有共识，但是更有争论，而不断涌现的新的研究方法一定会给连贯推理研究注入新的活力与生机。

我们以连贯推理为关键词，对中国知网进行搜索，可以发现，近几年我国国内业已对此问题进行了研究，取得了一定的成果，但是我们必须看到的是，在实验设计乃至实验材料上，我国学者多是模仿国外，缺乏独立创新意识。另外，汉语和外语在语篇的结构、语法、句法上存在诸多不同，这样的不同促使我们必须在今后的实验研究中，更注重本土化的研究，而不是简单模仿。

参考文献：

[1][8]Virtue S，Haberman J，Clancy Z，et al. Neural activity of inferences during story comprehension. Brain Research，2006： 104-114.

[2]Mckoon G，Ratcliff R. Inference during reading. Psychological Review，1992，99： 440-466.

[3]Panayiota K，Paul van den B. The effects of prior knowledge and text structure on comprehension processes during reading of scientific texts. Memory & Cognition，2007，37：1567-1577.

[4]Marie St G，Suzanne M，James E H. Individual differences in inference generation： an ERP analysis. Journal of Cognition Neuroscience，1997，9：776-787.

[5]Daneman M，Carpenter P.A. Individual differences in working memory and reading. Journal of verbal learning and verbal behavior. 1980，19：450-466.

[6]Paul van den B，Robert F，Lorch J R，et al. The effects of readersgoal on inference generation and memory for text. Memory & Cognition. 2001，29：1081-1087.

[7]Beeman M. Coarse semantic coding and discourse comprehension，in：Beeman，M.Chiarello，C.（Eds.）.Hemisphere Language Comprehension：Perspectives From Cognitive Neuroscience，Lawrence Erlbaum，Mahwah，NJ，1998： 255-284.

南京特殊教育职业技术学院2012年度青年专项课题“听觉障碍学生语篇理解过程中的连贯推理研究”（[院]2012/立项/02）