Sentence processing
જ્યારે પણ કોઈ વાચક અથવા સાંભળનાર કોઈ ભાષાના ઉચ્ચારણની પ્રક્રિયા કરે છે ત્યારે વાક્ય પ્રક્રિયા થાય છે, ક્યાં તો અલગથી અથવા વાતચીત અથવા લખાણના સંદર્ભમાં. માનવ ભાષાની સમજણ પ્રક્રિયાના ઘણા અભ્યાસોએ સંદર્ભ વિના એક ઉચ્ચારણ (વાક્યો) વાંચવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે. વ્યાપક સંશોધનોએ દર્શાવ્યું છે કે ભાષાની સમજણ આપેલ ઉચ્ચારણ પહેલાના સંદર્ભ તેમજ અન્ય ઘણા પરિબળો દ્વારા પ્રભાવિત થાય છે. અસ્પષ્ટતા વાક્યની સમજણને બોલાતી અને લેખિત ઉચ્ચારમાં અસ્પષ્ટતા સાથે વ્યવહાર કરવો પડે છે, ઉદાહરણ તરીકે શાબ્દિક, માળખાકીય અને અર્થપૂર્ણ અસ્પષ્ટતા. અસ્પષ્ટતા સર્વવ્યાપક છે, પરંતુ લોકો સામાન્ય રીતે તેને એટલી સરળતાથી ઉકેલી લે છે કે તેઓ તેની નોંધ પણ લેતા નથી. ઉદાહરણ તરીકે, વાક્ય સમય તીરની જેમ ઉડે છે (ઓછામાં ઓછું) અર્થઘટન કરે છે સમય તીરની જેમ ઝડપથી આગળ વધે છે, એક ખાસ પ્રકારની માખી, જેને ટાઇમ ફ્લાય કહેવાય છે, તેને તીર ગમે છે અને માખીઓની ઝડપને માપો જેમ તમે તીરની ઝડપને માપશો. સામાન્ય રીતે, વાચકો માત્ર પ્રથમ અર્થઘટનથી વાકેફ હશે. જોકે શિક્ષિત વાચકો, સ્વયંભૂ સમયના તીર વિશે વિચારે છે પરંતુ તે અર્થઘટનને અટકાવે છે કારણ કે તે મૂળ શબ્દસમૂહથી વિચલિત થાય છે અને ટેમ્પોરલ લોબ સ્વીચ તરીકે કામ કરે છે. અસ્પષ્ટતાના ઉદાહરણોને સ્થાનિક અથવા વૈશ્વિક અસ્પષ્ટતા તરીકે વર્ગીકૃત કરી શકાય છે. એક વાક્ય વૈશ્વિક સ્તરે અસ્પષ્ટ છે જો તેના બે અલગ અર્થઘટન હોય. ઉદાહરણો એવા વાક્યો છે જેમ કે કોઈએ અભિનેત્રીના નોકરને ગોળી મારી હતી જે બાલ્કનીમાં હતી (શું તે નોકર હતો કે અભિનેત્રી જે બાલ્કનીમાં હતી?) અથવા પોલીસે ઝડપી કાર સાથે ગુનેગારનો પીછો કર્યો (શું પોલીસ કે ગુનેગાર પાસે ઝડપી કાર હતી?). સમજનારાઓ પાસે આમાંથી કોઈ પણ કેસ માટે પ્રેફરન્શિયલ અર્થઘટન હોઈ શકે છે, પરંતુ વાક્યરચના અને અર્થપૂર્ણ રીતે, સંભવિત અર્થઘટનોમાંથી કોઈ પણને નકારી શકાય નહીં. સ્થાનિક અસ્પષ્ટતા માત્ર ટૂંકા ગાળા માટે જ રહે છે કારણ કે ઉચ્ચારણ સાંભળવામાં આવે છે અથવા લખવામાં આવે છે અને ઉચ્ચારણ દરમિયાન ઉકેલવામાં આવે છે તેથી સંપૂર્ણ ઉચ્ચારણનું માત્ર એક જ અર્થઘટન હોય છે. ઉદાહરણોમાં વાક્યો શામેલ છે જેમ કે વિવેચકે લખ્યું હતું કે પુસ્તક જ્ઞાનવર્ધક હતું, જે અસ્પષ્ટ છે જ્યારે વિવેચકે લખ્યું હતું કે પુસ્તકનો સામનો કરવામાં આવ્યો છે, પરંતુ જ્ઞાનવર્ધક અવશેષો પર પ્રક્રિયા કરવાની બાકી છે. પછી, વાક્ય સમાપ્ત થઈ શકે છે, એમ કહીને કે વિવેચક પુસ્તકનો લેખક છે, અથવા તે સ્પષ્ટ કરી શકે છે કે વિવેચકે કોઈ પુસ્તક વિશે કંઈક લખ્યું છે. અસ્પષ્ટતાનો અંત જ્ઞાનવર્ધક પર થાય છે, જે નક્કી કરે છે કે બીજો વિકલ્પ સાચો છે. જ્યારે વાચકો સ્થાનિક અસ્પષ્ટતા પર પ્રક્રિયા કરે છે, ત્યારે તેઓ વધુ શબ્દો સાંભળવા અથવા વાંચવા માટે રાહ જોયા વિના તરત જ સંભવિત અર્થઘટનોમાંથી એક પર સમાધાન કરે છે જે નક્કી કરવામાં મદદ કરી શકે છે કે કયું અર્થઘટન સાચું છે (વર્તનને વૃદ્ધિશીલ પ્રક્રિયા કહેવામાં આવે છે). જો વાચકો વાક્ય ખરેખર જે વળાંક લે છે તેનાથી આશ્ચર્યચકિત થાય છે, તો પ્રક્રિયા ધીમી થઈ જાય છે અને ઉદાહરણ તરીકે વાંચનના સમયમાં દેખાય છે. તેથી, માનવીય સજા પ્રક્રિયા પર સંખ્યાબંધ વિવિધ પરિબળોની અસરની તપાસ કરવા માટે સ્થાનિક-સંદિગ્ધ વાક્યોનો ઉપયોગ પરીક્ષણના કિસ્સાઓ તરીકે કરવામાં આવે છે. જો કોઈ પરિબળ વાચકોને મુશ્કેલી ટાળવામાં મદદ કરે છે, તો તે સ્પષ્ટ છે કે વાક્ય પ્રક્રિયામાં પરિબળ એક પરિબળ ભજવે છે. સિદ્ધાંતો પ્રાયોગિક સંશોધનોએ વાક્યની સમજણની રચના અને પદ્ધતિઓ વિશે મોટી સંખ્યામાં પૂર્વધારણાઓ પેદા કરી છે. મોડ્યુલરિટી વિરુદ્ધ ઇન્ટરેક્ટિવ પ્રોસેસિંગ અને વિશ્લેષણની સીરીયલ વિરુદ્ધ સમાંતર ગણતરી જેવા મુદ્દાઓ આ ક્ષેત્રમાં સૈદ્ધાંતિક રીતે વિભાજિત થયા છે. આર્કિટેક્ચરલ મુદ્દાઓ મોડ્યુલર વિ. ઇન્ટરેક્ટિવ વાક્ય પ્રક્રિયાનો મોડ્યુલર દૃષ્ટિકોણ ધારે છે કે વાક્ય પ્રક્રિયામાં સામેલ દરેક પરિબળની ગણતરી તેના પોતાના મોડ્યુલમાં કરવામાં આવે છે, જે અન્ય મોડ્યુલો સાથે સંદેશાવ્યવહારના મર્યાદિત માધ્યમો ધરાવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, વાક્યરચના વિશ્લેષણની રચના સિમેન્ટીક વિશ્લેષણ અથવા સંદર્ભ-આધારિત માહિતીના ઇનપુટ વિના થાય છે, જેની અલગથી પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે. મોડ્યુલર એકાઉન્ટ્સની એક સામાન્ય ધારણા એ ફીડ-ફોરવર્ડ આર્કિટેક્ચર છે જેમાં એક પ્રક્રિયા પગલાનું આઉટપુટ પ્રતિસાદ પદ્ધતિઓ વિના આગળના પગલા પર પસાર કરવામાં આવે છે જે પ્રથમ મોડ્યુલના આઉટપુટને સુધારવાની મંજૂરી આપે છે. વાક્યરચના પ્રક્રિયાને સામાન્ય રીતે સૌથી મૂળભૂત વિશ્લેષણ પગલું તરીકે લેવામાં આવે છે, જે સિમેન્ટીક પ્રક્રિયા અને અન્ય માહિતીનો સમાવેશ કરે છે. એક અલગ માનસિક મોડ્યુલ વાક્યોને વિશ્લેષણ કરે છે અને લેક્સિકલ એક્સેસ પહેલા થાય છે. પછી, એક સમયે એક વાક્યરચના પૂર્વધારણાને ધ્યાનમાં લેવામાં આવે છે. અર્થ અથવા શબ્દાર્થનો કોઈ પ્રારંભિક પ્રભાવ નથી. વાક્ય પ્રક્રિયાને ટેમ્પોરો-ફ્રન્ટલ નેટવર્ક દ્વારા ટેકો આપવામાં આવે છે. નેટવર્કની અંદર, લૌકિક પ્રદેશો ઓળખના પાસાઓ અને આગળના પ્રદેશો વાક્યરચના અને સિમેન્ટીક સંબંધોના નિર્માણને આધાર આપે છે. આ નેટવર્કમાં મગજના સક્રિયકરણનું કામચલાઉ વિશ્લેષણ વાક્યરચના-પ્રથમ મોડેલોને ટેકો આપે છે કારણ કે તેઓ દર્શાવે છે કે વાક્યરચના રચનાનું નિર્માણ સિમેન્ટીક પ્રક્રિયાઓથી પહેલા થાય છે અને તે પછીના તબક્કા દરમિયાન જ ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરે છે. ઇન્ટરેક્ટિવ એકાઉન્ટ્સ ધારે છે કે તમામ ઉપલબ્ધ માહિતી પર એક જ સમયે પ્રક્રિયા કરવામાં આવે છે અને તે અંતિમ વિશ્લેષણની ગણતરીને તરત જ પ્રભાવિત કરી શકે છે. વાક્ય પ્રક્રિયાના ઇન્ટરેક્ટિવ મોડેલમાં, પદચ્છેદન માટે કોઈ અલગ મોડ્યુલ નથી. લેક્સિકલ એક્સેસ, વાક્યરચના માળખું સોંપણી, અને અર્થ સોંપણી એક જ સમયે સમાંતર થાય છે. કેટલીક વાક્યરચના પૂર્વધારણાઓને એક સમયે ધ્યાનમાં લઈ શકાય છે. ઇન્ટરેક્ટિવ મોડેલ વાક્ય પ્રક્રિયાના માળખાકીય અને શાબ્દિક અને ધ્વન્યાત્મક સ્તરો વચ્ચે ઑનલાઇન ક્રિયાપ્રતિક્રિયા દર્શાવે છે. દરેક શબ્દ, જેમ કે તે સામાન્ય પ્રવચનના સંદર્ભમાં સાંભળવામાં આવે છે, તરત જ વર્ણનના તમામ સ્તરે પ્રક્રિયા પ્રણાલીમાં દાખલ કરવામાં આવે છે, અને સાથે સાથે વાક્યની પ્રક્રિયામાં તે સમયે દરેક સ્તરે જે પણ માહિતી ઉપલબ્ધ હોય તેના પ્રકાશમાં આ તમામ સ્તરે તેનું વિશ્લેષણ કરવામાં આવે છે. ભાષા પ્રક્રિયાના ક્રિયાપ્રતિક્રિયાશીલ નમૂનાઓ ધારે છે કે માહિતી નીચેથી ઉપર અને ઉપરથી નીચે બંને તરફ વહે છે, જેથી દરેક સ્તરે રચાયેલી રજૂઆતો ઉચ્ચ તેમજ નીચલા સ્તરોથી પ્રભાવિત થઈ શકે. ઇન્ટરેક્ટિવ સક્રિયકરણ માળખું તરીકે ઓળખાતું માળખું જે આ મુખ્ય ધારણાને અન્ય લોકો વચ્ચે એમ્બેડ કરે છે, જેમાં એવી ધારણા પણ સામેલ છે કે વિવિધ સ્રોતોમાંથી પ્રભાવ બિનરેખીય રીતે જોડાય છે. બિનરેખીયતાનો અર્થ એ છે કે કેટલીક પરિસ્થિતિઓમાં નિર્ણાયક હોઈ શકે તેવી માહિતી અન્ય પરિસ્થિતિઓમાં ઓછી અથવા કોઈ અસર કરી શકશે નહીં. ઇન્ટરેક્ટિવ સક્રિયકરણ માળખામાં, જ્ઞાન કે જે પ્રક્રિયાને માર્ગદર્શન આપે છે તે સમાન અને નજીકના સ્તરો પરના એકમો વચ્ચેના જોડાણોમાં સંગ્રહિત થાય છે. તેઓ જે પ્રક્રિયા એકમોને જોડે છે તે સંખ્યાબંધ વિવિધ સ્રોતોમાંથી ઇનપુટ પ્રાપ્ત કરી શકે છે, જે તે જ્ઞાનને મંજૂરી આપે છે જે પ્રક્રિયાને સંપૂર્ણપણે સ્થાનિક હોવાનું માર્ગદર્શન આપે છે, જ્યારે તે જ સમયે, એક સ્તર પર પ્રક્રિયાના પરિણામોને ઉપર અને નીચે બંને સ્તરે પ્રક્રિયાને પ્રભાવિત કરવાની મંજૂરી આપે છે. માળખાની મૂળભૂત ધારણા એ છે કે પ્રક્રિયા ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ હંમેશા પારસ્પરિક હોય છે; તે આ દ્વિ-દિશાત્મક લાક્ષણિકતા છે જે પ્રણાલીને ક્રિયાપ્રતિક્રિયાશીલ બનાવે છે. સ્તરો વચ્ચે દ્વિ-દિશાત્મક ઉત્તેજક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ નજીકના સ્તરો વચ્ચે પરસ્પર એક સાથે અવરોધને મંજૂરી આપે છે, અને સ્તરની અંદર દ્વિ-દિશાત્મક અવરોધક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ ઇનપુટના ભાગના પરસ્પર અસંગત અર્થઘટનો વચ્ચે સ્પર્ધા માટે પરવાનગી આપે છે. પરસ્પર સુસંગત પ્રક્રિયા એકમો વચ્ચેના દ્વિ-માર્ગી ઉત્તેજક જોડાણોમાં મોડેલોમાં વચ્ચે-સ્તરની ઉત્તેજક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ પકડવામાં આવે છે. વાક્યરચના અસ્પષ્ટતા હકીકતમાં લેક્સિકલ સ્તરે આધારિત છે. વધુમાં, વધુ સંવેદનશીલ આંખ ટ્રેકિંગ મશીનો સાથેના તાજેતરના અભ્યાસોએ પ્રારંભિક સંદર્ભ અસરો દર્શાવી છે. આવર્તન અને સંદર્ભિત માહિતી વિકલ્પોના સક્રિયકરણને ત્યારે પણ સંશોધિત કરશે જ્યારે તેઓ સરળ અર્થઘટનની તરફેણમાં ઉકેલાય છે. માળખાકીય સરળતા આવર્તન સાથે સહ-સ્થાપિત છે, જે બગીચાના માર્ગ સિદ્ધાંતની વિરુદ્ધ છે સીરીયલ વિ. સમાંતર સીરીયલ અહેવાલો ધારે છે કે મનુષ્ય શરૂઆતમાં માત્ર એક જ સંભવિત અર્થઘટન બનાવે છે અને જો પ્રથમ અર્થઘટન ખોટું સાબિત થાય તો જ બીજાનો પ્રયાસ કરે છે. સમાંતર અહેવાલો એક જ સમયે બહુવિધ અર્થઘટનોની રચના ધારે છે. સામાન્ય રીતે તેઓ જે સાંભળે છે તેના એક સંભવિત વિશ્લેષણથી જ સામાન્ય રીતે સમજી શકતા લોકો શા માટે વાકેફ હોય છે તે સમજાવવા માટે, નમૂનાઓ એવું માની શકે છે કે તમામ વિશ્લેષણ ક્રમાંકિત છે, અને ઉચ્ચતમ ક્રમાંકિત વિશ્લેષણનું મનોરંજન કરવામાં આવે છે. માનવ વાક્ય પ્રક્રિયાના સંખ્યાબંધ પ્રભાવશાળી નમૂનાઓ છે જે સ્થાપત્ય પસંદગીઓના વિવિધ સંયોજનો પર આધારિત છે. ગાર્ડન પાથ મોડેલ ગાર્ડન પાથ મોડેલ એ સીરીયલ મોડ્યુલર પાર્સિંગ મોડેલ છે. તે સૂચવે છે કે એક જ પાર્સનું નિર્માણ વાક્યરચના મોડ્યુલ દ્વારા કરવામાં આવે છે. સંદર્ભિત અને સિમેન્ટીક પરિબળો પછીના તબક્કે પ્રક્રિયાને પ્રભાવિત કરે છે અને વાક્યરચના વિશ્લેષણનું ફરીથી વિશ્લેષણ કરી શકે છે. પુનઃ વિશ્લેષણ ખર્ચાળ છે અને વાંચનમાં નોંધપાત્ર મંદી તરફ દોરી જાય છે. જ્યારે પાર્સર અસ્પષ્ટતાનો સામનો કરે છે, ત્યારે તે બે સિદ્ધાંતો દ્વારા સંચાલિત થાય છેઃ વિલંબિત બંધ અને ન્યૂનતમ જોડાણ. આ મોડેલને પ્રારંભિક ડાબી અગ્રવર્તી નકારાત્મકતા પર સંશોધન સાથે સમર્થન આપવામાં આવ્યું છે, જે ઘટના-સંબંધિત સંભવિતતા છે જે ઘણીવાર શબ્દસમૂહ માળખાના ઉલ્લંઘનના પ્રતિભાવ તરીકે બહાર આવે છે. વિલંબિત બંધ થવાથી વર્તમાન કલમ સાથે નવા શબ્દો અથવા શબ્દસમૂહો જોડાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, "જ્હોને કહ્યું હતું કે તે ગઈકાલે જશે" નું વિશ્લેષણ કરવામાં આવશે કારણ કે જ્હોને કહ્યું હતું (તે ગઈકાલે જશે), અને જ્હોને ગઈકાલે કહ્યું હતું (એટલે કે, તેણે ગઈકાલે વાત કરી હતી) તેમ નહીં. લઘુતમ જોડાણ એ પાર્સિમોનીની વ્યૂહરચના છેઃ પાર્સર શક્ય તેટલું સરળ વાક્યરચના માળખું બનાવે છે (એટલે કે, સૌથી ઓછા ફ્રેસલ નોડ્સ સાથેનું). ભાષાની સમજણના અવરોધ-આધારિત સિદ્ધાંતો ભારપૂર્વક જણાવે છે કે લોકો ભાષાકીય સંકેતમાં ઉપલબ્ધ સંભવિત માહિતીનો વિશાળ માત્રામાં ઉપયોગ કેવી રીતે કરે છે. આંકડાકીય શિક્ષણ દ્વારા, ભાષાકીય વાતાવરણમાં ઘટનાઓની આવૃત્તિઓ અને વિતરણને પસંદ કરી શકાય છે, જે ભાષાની સમજણની જાણ કરે છે. જેમ કે, ભાષાના વપરાશકર્તાઓ આ સંભવિત અવરોધોને ઝડપથી એકીકૃત કરીને અસ્પષ્ટ વાક્યની સમજણ દરમિયાન બીજા પર ચોક્કસ અર્થઘટન પર પહોંચે છે. ફર્નાન્ડા ફેરેરા અને અન્ય લોકો દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલ ભાષાની સમજણ માટેનો સારો પર્યાપ્ત અભિગમ ધારે છે કે શ્રોતાઓ હંમેશા ભાષાકીય ઇનપુટની સંપૂર્ણ વિગતવાર પ્રક્રિયામાં રોકાયેલા નથી. તેના બદલે, જ્યારે કેટલીક મુશ્કેલીઓનો સામનો કરવો પડે ત્યારે સિસ્ટમમાં છીછરા અને સુપરફિસિયલ રજૂઆતો વિકસાવવાનું વલણ હોય છે. આ સિદ્ધાંત એક એવો અભિગમ અપનાવે છે જે કંઈક અંશે બગીચાના માર્ગ મોડેલ અને અવરોધ આધારિત મોડેલ બંનેને જોડે છે. આ સિદ્ધાંત બે મુખ્ય મુદ્દાઓ પર કેન્દ્રિત છે. પ્રથમ એ છે કે જટિલ અથવા મુશ્કેલ સામગ્રીમાંથી રચાયેલી રજૂઆતો ઘણીવાર છીછરા અને અપૂર્ણ હોય છે. બીજું એ છે કે જ્યાં સમજણ પ્રણાલી મુશ્કેલીનો સામનો કરે છે તેવા કિસ્સાઓમાં ઘણીવાર મર્યાદિત માહિતી સ્રોતોની સલાહ લેવામાં આવે છે. આ સિદ્ધાંતને મનોભાષાવિજ્ઞાનના વિવિધ પ્રયોગોનો ઉપયોગ કરીને ચકાસી શકાય છે જેમાં બગીચાના માર્ગનું ખોટું અર્થઘટન વગેરે સામેલ છે. પદ્ધતિઓ વર્તણૂકીય કાર્યો વર્તણૂકીય અભ્યાસોમાં, વિષયોને ઘણીવાર ભાષાકીય ઉત્તેજના સાથે રજૂ કરવામાં આવે છે અને ક્રિયા કરવા માટે કહેવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, તેમને કોઈ શબ્દ (શાબ્દિક નિર્ણય) વિશે ચુકાદો આપવા, ઉત્તેજનાનું પુનઃઉત્પાદન કરવા અથવા દૃષ્ટિની રીતે પ્રસ્તુત શબ્દને મોટેથી નામ આપવા માટે કહેવામાં આવી શકે છે. ગતિ (ઘણીવાર પ્રતિક્રિયા સમયઃ ઉત્તેજનાને પ્રતિસાદ આપવા માટે લેવામાં આવતો સમય) અને ચોકસાઈ (સાચા પ્રતિસાદોનું પ્રમાણ) સામાન્ય રીતે વર્તણૂકીય કાર્યોમાં કામગીરીના માપનો ઉપયોગ કરે છે. સંશોધકો અનુમાન કરે છે કે કાર્ય દ્વારા જરૂરી અંતર્ગત પ્રક્રિયા (એસ) ની પ્રકૃતિ તફાવતોને જન્મ આપે છે; આ કાર્યો પર ધીમા દર અને ઓછી ચોકસાઈ વધેલી મુશ્કેલીના પગલાં તરીકે લેવામાં આવે છે. કોઈપણ વર્તણૂકીય કાર્યનો એક મહત્વપૂર્ણ ઘટક એ છે કે તે 'સામાન્ય' ભાષાની સમજણ માટે પ્રમાણમાં સાચું રહે છે-કોઈ પણ કાર્યના પરિણામોને સામાન્ય બનાવવાની ક્ષમતા મર્યાદિત હોય છે જ્યારે કાર્યમાં લોકો ખરેખર ભાષાનો સામનો કેવી રીતે કરે છે તેની સાથે બહુ ઓછી સમાનતા હોય છે. એક સામાન્ય વર્તણૂકીય નમૂનારૂપમાં પ્રાથમિક અસરોનો સમાવેશ થાય છે, જેમાં સહભાગીઓને પહેલા મુખ્ય અને પછી લક્ષ્ય શબ્દ સાથે રજૂ કરવામાં આવે છે. લક્ષ્ય શબ્દ માટેનો પ્રતિભાવ સમય મુખ્ય અને લક્ષ્ય વચ્ચેના સંબંધથી પ્રભાવિત થાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, ફિશલર (1977) એ લેક્સિકલ નિર્ણય કાર્યનો ઉપયોગ કરીને શબ્દ એન્કોડિંગની તપાસ કરી. તેમણે સહભાગીઓને પત્રોના બે શબ્દમાળાઓ અંગ્રેજી શબ્દો છે કે કેમ તે અંગે નિર્ણય લેવા કહ્યું. કેટલીકવાર શબ્દમાળાઓ "હા" જવાબની જરૂર હોય તેવા વાસ્તવિક અંગ્રેજી શબ્દો હશે, અને અન્ય સમયે તેઓ "ના" જવાબની જરૂર હોય તેવા બિન-શબ્દો હશે. અધિકૃત શબ્દોનો એક ઉપગણ અર્થપૂર્ણ રીતે સંબંધિત હતો (દા. ત., બિલાડી-કૂતરો) જ્યારે અન્ય અસંબંધિત હતા (દા. ત., બ્રેડ-સ્ટેમ). ફિશલરને જાણવા મળ્યું કે અસંબંધિત શબ્દ જોડીઓની સરખામણીમાં સંબંધિત શબ્દ જોડીઓ પર ઝડપથી પ્રતિક્રિયા આપવામાં આવી હતી, જે સૂચવે છે કે સિમેન્ટીક સંબંધિતતા શબ્દ એન્કોડિંગને સરળ બનાવી શકે છે. આઈ-મૂવમેન્ટ્સ આઈ ટ્રેકિંગનો ઉપયોગ ઓનલાઇન ભાષા પ્રક્રિયાનો અભ્યાસ કરવા માટે કરવામાં આવ્યો છે. આ પદ્ધતિ વાંચનના જ્ઞાનની માહિતી આપવામાં પ્રભાવશાળી રહી છે. વધુમાં, ટેનેનહૌસ એટ અલ. (1995) દ્રશ્ય વિશ્વ નમૂનાની સ્થાપના કરી, જે ઑનલાઇન બોલાતી ભાષા પ્રક્રિયાનો અભ્યાસ કરવા માટે આંખની હિલચાલનો લાભ લે છે. સંશોધનનું આ ક્ષેત્ર જોડાણની પૂર્વધારણા પર ભાર મૂકે છે કે આંખની હિલચાલ ધ્યાનના વર્તમાન કેન્દ્ર સાથે નજીકથી જોડાયેલી છે. ન્યુરોઇમેજિંગ અને વિકસિત ક્ષમતાઓ બિન-આક્રમક તકનીકોનો ઉદય ભાષાની સમજણના મગજના પાયાની તપાસ કરવા માટે અસંખ્ય તકો પૂરી પાડે છે. સામાન્ય ઉદાહરણોમાં પોઝિટ્રોન એમિશન ટોમોગ્રાફી (પી. ઇ. ટી.), ફંક્શનલ મેગ્નેટિક રેઝોનન્સ ઇમેજિંગ (એફ. એમ. આર. આઈ.), ઇવેન્ટ-રિલેટેડ પોટેન્શિયલ (ઇ. આર. પી.) ઇન ઇલેક્ટ્રોએન્સેફલોગ્રાફી (ઇ. ઇ. જી.) અને મેગ્નેટોએન્સેફલોગ્રાફી (એમ. ઇ. જી.), અને ટ્રાન્સક્રાનિયલ મેગ્નેટિક સ્ટિમ્યુલેશન (ટી. એમ. એસ.) નો સમાવેશ થાય છે. આ તકનીકો તેમના અવકાશી અને અસ્થાયી રિઝોલ્યુશનમાં બદલાય છે (એફએમઆરઆઈમાં પિક્સેલ દીઠ થોડા હજાર ચેતાકોષોનું રિઝોલ્યુશન હોય છે, અને ઇઆરપીમાં મિલિસેકન્ડની ચોકસાઈ હોય છે), અને દરેક પ્રકારની પદ્ધતિ ભાષાની સમજણમાં ચોક્કસ સમસ્યાનો અભ્યાસ કરવા માટે ફાયદા અને ગેરફાયદાઓનો સમૂહ રજૂ કરે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગ કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગ એ અન્ય માધ્યમ છે જેના દ્વારા ભાષાની સમજણનું અન્વેષણ કરવામાં આવે છે. નમૂનાઓ, જેમ કે ન્યુરલ નેટવર્ક્સમાં તાત્કાલિક, ખાસ કરીને ઉપયોગી છે કારણ કે તેમને સિદ્ધાંતવાદીઓને તેમની પૂર્વધારણાઓમાં સ્પષ્ટ રહેવાની જરૂર છે અને કારણ કે તેનો ઉપયોગ સૈદ્ધાંતિક નમૂનાઓ માટે સચોટ આગાહીઓ પેદા કરવા માટે થઈ શકે છે જે એટલા જટિલ છે કે તેઓ વિવેચક વિશ્લેષણને અવિશ્વસનીય બનાવે છે. ભાષા સંશોધનમાં કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગનું ઉત્તમ ઉદાહરણ મેકક્લેલેન્ડ અને એલ્મેનનું ભાષણની ધારણાનું ટ્રેસ મોડેલ છે. વાક્ય પ્રક્રિયાનું એક મોડેલ હેલ (2011) ના 'તર્કસંગત' સામાન્યીકૃત લેફ્ટ કોર્નર પાર્સરમાં મળી શકે છે. આ મોડેલ બગીચાના માર્ગની અસરો તેમજ સ્થાનિક સુસંગત ઘટનાઓને મેળવે છે. કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગ વાક્ય પ્રક્રિયાને ભાષાના અન્ય કાર્યો સાથે સંબંધિત કરવામાં પણ મદદ કરી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, વાક્ય પ્રક્રિયામાં ઇઆરપી અસરોનું એક મોડેલ (દા. ત., એન 400 અને પી 600) દલીલ કરે છે કે આ ઘટનાઓ શીખવાની પ્રક્રિયાઓમાંથી ઉદ્ભવે છે જે ભાષા સંપાદન અને ભાષાકીય અનુકૂલનને ટેકો આપે છે. ભાષાની સમજણમાં ભાષા પ્રક્રિયા ન્યુરોલિંગ્યુસ્ટિક્સ આગાહી મનોભાષાવિજ્ઞાન વાંચન સમજણ વાણીની ધારણા નોંધો સંદર્ભો ફેરેરા, એફ., બેઇલી, કેજી, અને ફેરારો, વી. (2002) પણ જુઓ. મનોવૈજ્ઞાનિક વિજ્ઞાનમાં વર્તમાન દિશામાં ભાષાની સમજણમાં પૂરતી સારી રજૂઆત, 11 (1), 11-15. ફર્નાન્ડા ફેરેરા, પોલ ઇ. એન્જેલહાર્ટ, મેનોન ડબલ્યુ. જોન્સ (મનોવિજ્ઞાન વિભાગ, એડિનબર્ગ યુનિવર્સિટી) (2009) સારી પર્યાપ્ત ભાષા પ્રક્રિયાઃ જ્ઞાનાત્મક વિજ્ઞાન સમાજની 31મી વાર્ષિક પરિષદની કાર્યવાહીમાં એક સંતોષકારક અભિગમ. ઓસ્ટિનઃ કોગ્નિટિવ સાયન્સ સોસાયટી. વધુ વાંચન કેરોલ, ડેવિડ, ધ સાયકોલોજી ઓફ લેંગ્વેજ (વેડ્સવર્થ પબ્લિશિંગ, 2003)) ફેરેરા, એફ., અને પેટસન, એન. ડી. (2007). ભાષા અને ભાષાવિજ્ઞાનમાં ભાષાની સમજણ માટે 'પર્યાપ્ત સારો' અભિગમ, 1 (1-2), 71-83. હ્યુમન સેન્ટેન્સ પ્રોસેસિંગઃ માનવ વાક્ય પ્રક્રિયાના કોમ્પ્યુટેશનલ સાયકોલિંગ્વિસ્ટિક પાસાઓ પર એક પ્રારંભિક વેબસાઇટ, જે ભાષાશાસ્ત્ર, મનોવિજ્ઞાન અથવા કમ્પ્યુટર વિજ્ઞાનના વિદ્યાર્થીઓ માટે વિકસાવવામાં આવી છે. મનોભાષાવિજ્ઞાન