动作动词的潜在语义反映强度和情感内容的语音参数

语言唤起了我们的思想，反映了词语共现的统计模式，进而描述了我们感知世界的方式。无论是统计 Google 搜索查询中名词和动词的组合频率，还是从由维基百科条目和莎士比亚戏剧情节构成的词 - 文档矩阵中提取特征向量，所得的潜在语义不仅捕捉了形成概念的关联链接，还捕捉了嵌入在语言表层结构中的空间维度。鉴于物体的形状和运动已被发现甚至在幼儿阶段就与语音对比相关联，本研究探讨了发音和声学参数是否同样能区分动作动词的潜在语义。我们选取了 3 x 20 个已知能激活大脑前运动区的与情绪、面部和手部相关的动词，使用潜在语义分析 (LSA) 计算了它们的相互余弦相似度，并基于两个大规模文本语料库 HAWIK 和 TASA 对生成的邻接矩阵进行了比较。应用层次聚类来识别两个文本语料库中的共同结构，这些动词大致分为口手联合运动与情感表达两类。将动词转换为其构成音素后，聚类显示的小幅度和大幅度运动似乎通过前元音与后元音加以区分，对应于逐渐增加的唤醒水平。而聚类的情感动词似乎以产生闭颌与开颌音素序列为特征，导致共振峰频率的上下偏移，这可能影响其感知效价。这表明，动作动词的潜在语义反映了强度和情感极性参数，这些参数似乎与音素的发音对比和声学特性相关。