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2025年11月1日，华东师范大学2025语言与认知神经跨界融合论坛于ag平台 333报告厅成功举办。语言学、心理学领域相关专家学者们围绕语言处理神经机制、语言模型与方法论前沿进行了七场主旨报告，推动语言研究与认知神经科学、人工智能等领域的对话合作与交叉融合。该论坛由华东师范大学人文与社会科学研究院、华东师范大学科技处、ag平台-ag真人娱乐-ag亚游官网 共同主办，由ag平台-ag真人娱乐-ag亚游官网 刘晓峦副教授、左百瑶教授、张敏玥副教授共同主持，吸引了校内外师生广泛参与。

活动伊始，ag平台-ag真人娱乐-ag亚游官网 副院长赵朝永教授发表开场致辞，对到场嘉宾表示最热烈的欢迎和最诚挚的谢意。赵教授表示，本次小型论坛围绕语言与脑科学展开，旨在让参与者围绕凝练话题进行充分讨论，探索语言学与神经科学交叉的新方向，追求跨界融合产生“化学反应”。

华东师范大学心理与认知科学学院蔡清教授的开场主旨报告题为“语义加工中的对齐和差异”，介绍SWOW-ZH中文词汇联想数据集如何助力理解大脑的语言组织。该数据集基于大规模人类数据，能真实反映语义关联认知。研究通过将其与GPT-3.5等自然语言处理模型对比发现，在预测语义关系时，人类数据的相关性随参与规模持续上升，而大模型则很快稳定。这一对比凸显了语义的多模态特性及人类数据的不可替代价值。在神经机制层面，研究发现个体差异显著影响神经活动对齐：双语者的神经同步性受语言熟练度调节；母语者的阅读经验相似性则影响文本阅读时的神经模式对齐，其中默认网络起关键作用。报告最后探讨了概念变异性与个体差异对语言及更广泛认知的影响，并指出团队正致力于构建可解释性更强的认知模型，为未来研究指明方向。

问答环节，提问者请教如何对词汇联想的关系进行更细致的标注。蔡清教授表示，构建数据库的核心目标之一是解决标注难题，纯手工标注在大规模节点下工作量巨大，难以推进。现有方法通常先定义属性（如视觉属性），但标注量依然很大，因此主要采用大模型辅助标注，并结合主题模型思路来确定标注维度。目前通过三种方式将属性标注数量控制在1000-2000之间，相关工作已在推进。最终目标是利用这些标注，突出“表征稀疏性”和“可解释性”，从而构建具备这些特点的认知模型。

上海交通大学外国语学院丁红卫教授以“语言加工中的情绪效应：自然句子阅读中的眼动证据”为主题展开报告。报告核心围绕两项已发表的眼动实验展开，旨在解决二语情绪词加工中的关键争议。针对现有研究多局限于词汇层面、未区分情绪标签词（直接表达情绪）与情绪负载词（间接诱发情绪）的不足，团队通过两个精心设计的实验系统考察了这两类词在句子阅读中的加工差异。实验一聚焦情绪标签词，结果显示二语情绪词并未出现母语中的“情绪促进效应”，反而存在“延迟效应”；高熟练度学习者在晚期加工指标上表现更优，但整体仍慢于母语者。实验二针对情绪负载词的发现表明，高熟练度组对积极负载词表现出稳定的加工优势，且在深度加工场景中，语言水平与情绪效价存在显著交互作用。综合两个实验，研究得出以下结论：二语情绪词加工普遍缺乏促进效应；二语水平对情绪词加工具有效价特异性调节作用，特别是对积极词的影响更为稳定；个体情绪状态与眼动指标无显著关联。这些发现不仅支持情感语境学习理论，也为理解二语情绪加工机制提供了新证据，彰显了跨学科研究视角在外语学科创新中的重要价值。

上海纽约大学研究员田兴教授围绕“运动系统在言语学习中的功能”展开主旨报告。围绕言语学习，报告通过三个核心研究佐证运动系统参与认知过程：第一，在二语语音学习中，执行与语音特征（如中文声调方向）相匹配的手势动作，能显著且持久地提升学习效果，证明运动系统可通过形成共同表征来辅助学习。第二，在发音纠错的瞬间学习中，运动补偿效果存在试次间的序列依赖，并受词汇边界等高级认知结构的调节，揭示了运动系统与高级认知系统的交互。第三，在下意识的语音模仿中，脑电证据表明该过程由运动系统主导，而非依赖记忆系统。综上所述，这些发现从不同维度一致证实，言语运动系统绝非被动的输出端，而是与感知、记忆等系统协同，在言语学习中扮演着关键角色，为构建一个运动与感知融合的言语学习框架奠定了坚实基础。

问答环节，提问者针对“中国人学习外语词汇重音（如address不同重音）”的手势实验设计依据展开询问，提及英文词重音对应手势接受度低的问题。田教授回应，实验手势设计以“时间性”为核心，依据重音时间特征设计手势幅度变化，仅提供3种手势位置，未调节幅度，重点通过手势明确重音时间节点。实验证实手势能辅助学习，但泛化性差，因学习者易记住音节边界而非通用规则，且结合时间节点的手势加AI辅助效果更优。

上海外国语大学语言科学研究院蒋晓鸣教授受邀回到母校华东师范大学，带来“解码中国文化语境之声：嗓音自信表情的跨学科机制研究”主旨报告。本次汇报聚焦于嗓音自信表情这一交叉学科研究的核心锚点，系统阐述了其在中文语境下的多维度机制。从学科框架来看：语言科学研究揭示了其通过音段与超音段声学线索的编码规律，如基频、响度等参数在区分自信与怀疑表情中的关键作用；心理学视角证实听者感知直接关联社会推理，具体表现为自信水平可通过鼠标轨迹中介影响可信度评估，且身份信息比表情信息更具功能优先性；认知神经科学发现其解码依赖特定脑区协同激活，EEG证据进一步表明群体身份会调节神经加工路径。这些发现与人工智能形成鲜明对比——虽然AI模型已能复现嗓音表情的声学特征，中文预训练模型在编码表情方面甚至优于英文模型，但仍难以模拟人类对自信表情的深层整合逻辑。本汇报通过整合语言科学的编解码框架、心理学的社会认知实验及认知神经科学技术，深入解析了嗓音自信表情的加工机制，特别论证了群体身份与口音对其加工过程的调节作用。这些发现不仅为构建跨学科理论框架提供支撑，更将为AI语音的类人化优化提供实证依据，推动研究成果从理论向实践转化。

问答环节，提问者结合自身实验指出，听话人判断受母语影响大（如中国人觉同胞英语发音更标准），且方言区与普通话区人群判断存在差异。蒋教授表示，团队实验已通过调整“群体身份”预期探究该问题，发现同口音下“是否同群体”会影响结果，同时认可“刻板印象的影响”可作为后续研究方向。

中国科学技术大学人文与社会科学学院袁家宏教授带来“面向模型-大脑对齐的声调识别和说话人归一化机制研究”主题汇报。本报告从模型-大脑对齐的视角，探讨人工智能在声调识别中模拟人类大脑处理机制的程度。研究采用端到端架构的预训练模型，通过自监督学习与微调相结合的方式，在声调识别任务中取得显著突破：Whisper 2模型将传统方法11%-15%的错误率降至5%-6%。研究特别发现，该模型在模拟儿童“刺激贫乏”学习环境时展现出强大的泛化能力—即使在标签稀疏或错误率高达50%的条件下，识别准确率仍保持92%左右，证明其通过泛化掌握语言结构的能力类似人类。在说话人归一化机制方面，模型无需先验信息即可自主实现不同说话人之间的声调识别，层间分析表明其通过正交维度分别处理声调与性别信息。通过神经科学实验验证，脑电信号解码显示人类对相对音高的感知优于绝对音高，而深部脑区实验通过TMS刺激丘脑，发现其对高音区音高归一化具有特异性影响。这些发现表明，预训练模型与人类大脑在声调处理的泛化能力和归一化机制上存在重要对齐，为理解人工智能如何模拟人类语言处理提供了新的突破口。

问答环节，有提问者结合乔姆斯基“普遍语法（UG）”理论发问：婴幼儿凭有限语言刺激快速学习，源于人脑天生抽象语言规律，而袁教授的大模型也具备类似泛化能力，却无UG，该如何解释？且模型训练数据为语音，与UG关注的语言结构细节存在差异。袁教授回应，人类UG是长期演化结果，大模型预训练过程用大量语音数据模拟这种“长期积累”，可类比人类天生大脑结构的基础语言处理能力；微调则类似儿童语言学习，在预训练基础上优化。例如英语预训练模型能通过声音重构学习汉语声调抽象结构，与UG逻辑相似，且语音和句法均有结构性，模型可从稀疏、错误标签中学习，不过具体关联仍需深入研究。

江苏师范大学语言科学与艺术学院吴燕京教授围绕“亲子交流中情绪信息传递失衡的脑间同步性与青少年抑郁症的相关性”展开报告，突破其过往语言研究领域，聚焦现实需求，具有较强实践应用价值。报告聚焦青少年抑郁症对亲子情绪沟通的神经机制影响，通过创新的"你画我猜"双脑互动实验设计，采用功能性近红外光谱超扫描技术，对56名抑郁症青少年和46名健康青少年及其父母进行系统研究。实验精心设置了情绪信息与非情绪信息传递、亲子角色互换等关键变量，构建了完整的实验设计范式。研究发现，在行为层面，抑郁症组仅在青少年作为发送方传递情绪信息时，父母的猜中率显著低于健康对照组；在神经机制层面，同步记录的脑活动数据显示，正是这种特定情境下，亲子间右侧颞顶联合区的脑间同步性显著降低。这一脑区负责心理理论、共情与自我他人区分等重要社会认知功能。特别值得注意的是，当传递非情绪信息或角色反转时（父母向孩子传递情绪信息），两组间并未出现显著差异。这些精准定位的实验发现表明，抑郁症青少年的沟通障碍具有高度特异性：他们理解父母信息的能力保持完整，问题的核心在于主动表达自身情绪时无法产生清晰的社交信号，导致父母难以"调频"到其情绪频道。这一发现突破了传统认为抑郁症导致普遍沟通障碍的观点，从脑间同步性视角揭示了家庭沟通障碍的神经机制。基于此，研究为临床干预提供了明确方向：应当着重通过情绪标签、叙事表达等训练，提升青少年的情绪表达能力，从而修复亲子间的情绪共鸣与神经同步，这比单纯改善父母的沟通技巧更具针对性。

问答环节，提问者针对“脑同步与交流功能的因果关系”提出疑问，吴教授表示当前仅观测到二者相关性，神经学指标难以直接判定因果，若要明确需借助TMS（经颅磁刺激）技术调控大脑活动并观察交流表现变化，该实验计划在抑郁症患者与健康人群中进一步开展。

复旦大学副研究员徐坤宇教授围绕“婴幼儿语言习得的神经机制”展开主旨汇报。报告聚焦于人类语言习得这一核心科学问题，系统探讨了婴幼儿如何在出生后短短数年内快速掌握语言这一复杂认知符号系统。研究显示，人类婴儿在出生后6个月已具备初步词汇理解能力，1岁左右进入词汇量指数级增长的关键阶段。针对这一高效语言习得过程背后的神经机制，研究发现6-8个月婴儿对各类语言的语音感知具有普遍性，而1岁左右则发展出对母语环境语音的特异性敏感。通过创新的实验设计，包括采用AI助手统一视觉刺激、设置听觉范式和节奏性神经震荡检测等方法，研究揭示了婴幼儿语音感知与词汇学习的动态脑机制。特别值得注意的是，研究通过将人类语言学习与大语言模型对比，发现儿童无需亿万级词汇量就能快速掌握母语，表明人类语言学习的核心优势在于独特的"学习算法"而非数据规模。这些发现不仅为理解人类语言习得的先天潜能与神经发育规律提供了新视角，其研究成果在语言发育迟缓的早期识别、叙事能力发展追踪等临床与实践领域也具有重要应用价值，推动了对人类语言核心认知机制的深度理解。

问答环节，提问者针对0-6岁婴幼儿语言加工是否存在“右脑向左脑过渡”及与年龄段的关联提出疑问，徐教授表示，当前研究发现婴幼儿语言加工的左右脑使用存在显著个体差异，部分孩子倾向用左脑，部分则不然。团队正开展更精细研究，计算左右脑参与度，同时提及相关临床研究：短暂性语言障碍患者接受微创血管扩张手术后，左半球功能恢复显著优于右脑，提示左右脑在语言恢复中存在配合机制，为探索婴幼儿左右脑分工提供参考。

最后，ag平台-ag真人娱乐-ag亚游官网 副院长王静教授发表闭幕致辞，衷心感谢了主讲嘉宾、参会同仁、主持人及工作人员对论坛的支持，并分享了三点核心体会：一是方法论多元化，需通过大数据、眼动、多模态融合等技术，提升研究生态性与语言科学的解释力、可迁移性；二是问题意识需兼顾内外，向内探究个体差异等对语言加工的影响，向外推动青少年心理健康、人机交互等社会应用；三是开放合作是关键，提议建立开放数据分析脚本库、开展学者训练营、筹备专题论文集等，以跨校跨学科协作推动领域发展。

本次语言与认知神经跨界融合论坛以“数据-大脑-机制-应用”为主线，结合大规模数据与神经影像技术，推进语言与认知的融合发展，促进新时代语言研究的理论与应用协同发展，取得了圆满成功。

撰稿：沈王珏

审核：刘晓峦