回归未来：过去与未来情境可预测性在增量语言生产中的作用

情境可预测性塑造了我们在生产中选择和编码单词的方式。虽然在生产和理解中，一个单词给定前导或过去情境的可预测性效应通常被充分理解，但在自然语言生产研究中也发现了一个尚未充分理解却稳健的逆向可预测性效应，即仅给定未来情境即可预测单词，这可能与未来规划有关。我们通过两项自然语音研究的回顾，采用改进的实证方法，引入一种概念驱动的信息论度量，用于量化在过去情境约束下，单词与未来情境之间共享的信息。研究1表明，这一度量在解释音标化简方差时产生了与逆向可预测性相似的效应。研究2在生成框架中检验替换错误，该框架模型化了词汇、情境和交际对词语选择的影响，以预测表面出现的错误词的身份。在该框架中，我们发现过去条件化的可预测性会增加错误概率，而未来条件化的可预测性则会降低它。进一步，我们提出的度量成为错误身份最强的情境预测器，吸收了逆向可预测性。对错误类型的分析进一步揭示了说话者在词汇规划过程中在形式、意义和情境信息优先级之间的分层权衡。综上，这些发现阐明了过去与未来情境如何塑造词语选择和编码，将情境可预测性与句子生产中的增量规划机制联系起来。