Prediction in language comprehension
மொழியியல் முன்கணிப்பு என்பது உளவியல் மொழியியலில் ஒரு சொல் அல்லது பிற மொழியியல் அலகு பற்றிய தகவல்கள் அந்த அலகு உண்மையில் எதிர்கொள்ளப்படுவதற்கு முன்பு செயல்படுத்தப்படும் போதெல்லாம் நிகழும் ஒரு நிகழ்வாகும். கண் கண்காணிப்பு, நிகழ்வு தொடர்பான திறன்கள் மற்றும் பிற சோதனை முறைகளின் சான்றுகள், ஒவ்வொரு அடுத்தடுத்த வார்த்தையையும் முன்பு சந்தித்த சொற்களால் உருவாக்கப்பட்ட சூழலில் ஒருங்கிணைப்பதைத் தவிர, மொழி பயனர்கள், சில நிபந்தனைகளின் கீழ், வரவிருக்கும் சொற்களைக் கணிக்க முயற்சி செய்யலாம் என்பதைக் குறிக்கிறது. குறிப்பாக, ஒரு வாக்கியத்தின் சூழல் இன்னும் வெளிப்படுத்தப்படாத சாத்தியமான சொற்களை பெரிதும் கட்டுப்படுத்தும்போது கணிப்பு தவறாமல் நிகழ்கிறது. உதாரணமாக, "கோடையில் அது சூடாகவும், குளிர்காலத்தில் அது சூடாகவும் இருக்கும்" போன்ற ஒரு வாக்கியத்தைக் கேட்கும் ஒரு நபர், உண்மையில் அதைக் கேட்பதற்கு முன்பே வாக்கியத்தை நிறைவு செய்வதை "குளிர்" என்று கணிக்க அதிக வாய்ப்புள்ளது. முன்னறிவிப்பின் ஒரு வடிவம் சில வகையான லெக்சிகல் ப்ரைமிங்கிலும் நிகழ்கிறது என்று கருதப்படுகிறது, இது ஒரு சொல் தொடர்புடைய வார்த்தைக்கு முன்னதாக இருந்தால் அதை செயலாக்குவது எளிதாகிறது. மொழியியல் முன்கணிப்பு என்பது உளவியல் மொழியியல் மற்றும் அறிவாற்றல் நரம்பியல் அறிவியலில் ஆராய்ச்சியின் ஒரு செயலில் உள்ள பகுதியாகும். கண் சிமிட்டல் காட்சி உலக முன்னுதாரணங்களில் இருந்து சான்றுகள் கண் சிமிட்டல் காட்சி உலக முன்னுதாரணத்தில், சோதனை பாடங்கள் ஒரு கணினி மானிட்டரில் படங்களின் வரிசையைப் பார்க்கும்போது ஒரு வாக்கியத்தைக் கேட்கின்றன. அவர்களின் கண் அசைவுகள் பதிவு செய்யப்படுகின்றன, இது வாக்கியத்தின் உள்ளடக்கம் தொடர்பான படங்களை நோக்கிய கண் அசைவுகளை மொழி எவ்வாறு பாதிக்கிறது என்பதைப் புரிந்துகொள்ள அனுமதிக்கிறது. இந்த வகை சோதனைகள் ஒரு வாக்கியத்தில் வினைச்சொல்லைக் கேட்கும்போது, புரிந்துகொள்வோர் வினைச்சொல்லின் நேரடி பொருளின் படத்திற்கு தங்கள் கண்களை முன்கூட்டியே நகர்த்துகிறார்கள் என்பதைக் காட்டுகின்றன (எ. கா. "சிறுவன் சாப்பிடுவான்" என்று கேட்கும்போது "பந்து" என்பதைக் காட்டிலும் "கேக்" என்று கேட்கலாம்.) அதே சோதனை அமைப்பைப் பயன்படுத்தி அடுத்தடுத்த ஆய்வுகள், வினைச்சொல்லின் பொருள் எந்த பொருளை புரிந்துகொள்பவர்கள் எதிர்பார்க்கிறார்கள் என்பதையும் தீர்மானிக்க முடியும் என்பதைக் காட்டுகிறது (எ. கா., புரிந்துகொள்பவர்கள் மோட்டார் சைக்கிளை விட மகிழ்ச்சியுடன் சுற்றிப் பார்க்கிறார்கள், "சிறுமி சவாரி செய்வார்".). சுருக்கமாக, புரிந்துகொள்ளுபவர்கள் வரவிருக்கும் சொற்களின் அர்த்தங்களை கணிக்க வாக்கிய சூழலில் உள்ள தகவல்களைப் பயன்படுத்துகிறார்கள். இந்த சோதனைகளில், புரிந்துகொள்ளுபவர்கள் வினைச்சொல்லையும் அதன் பொருளையும் அந்த வார்த்தையைக் கேட்பதற்கு முன்பு வினைச்சொல்லின் நேரடி பொருள் பற்றிய தகவல்களைச் செயல்படுத்த பயன்படுத்தினர். இருப்பினும், மற்றொரு சோதனை, மிகவும் நெகிழ்வான சொல் வரிசை (ஜெர்மன்) கொண்ட ஒரு மொழியில், புரிந்துகொள்வோர் வாக்கியத்தின் பொருளைக் கணிக்க சூழலையும் பயன்படுத்தலாம் என்பதைக் காட்டுகிறது. கணினி திரையில் உரையைப் படிக்கும்போது வாசகர்களின் கண் அசைவுகளைக் கண்காணிக்க இயற்கையான வாசிப்பு ஐட்ராக்கிங் தொழில்நுட்பமும் பயன்படுத்தப்படுகிறது. இயற்கையான வாசிப்பின் போது வரவிருக்கும் சொற்களைக் கணிக்க வாசகர்கள் சூழல் தகவல்களைப் பயன்படுத்துகிறார்கள் என்ற கருதுகோளை இந்த வகையான பரிசோதனையின் தரவு ஆதரிக்கிறது. குறிப்பாக, கட்டுப்படுத்தப்படாத சூழலில் அதே வார்த்தையுடன் ஒப்பிடும்போது, மிதமான அல்லது மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் சொல் நிகழும்போது வாசகர்கள் ஒரு வார்த்தையின் மீது குறுகிய காலத்திற்கு தங்கள் கண்களை நிலைநிறுத்துகிறார்கள். வார்த்தையின் அதிர்வெண் அல்லது நீளத்தைப் பொருட்படுத்தாமல் இது உண்மை. வாசகர்கள் ஒரு வார்த்தையை மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழலில் மட்டுமே தவிர்க்க அதிக வாய்ப்புள்ளது. சீன லோகோ கிராஃபிக் ஸ்கிரிப்ட்டில் வாசிப்பது பற்றிய அடுத்தடுத்த ஆய்வுகள், சீன மற்றும் ஆங்கில எழுத்து வடிவங்களுக்கிடையே பெரிய வேறுபாடுகள் இருந்தபோதிலும், வாசகர்கள் இதே போன்ற வழிகளில் கணிப்புக்காக சூழல் தகவல்களை சுரண்டுகிறார்கள் என்பதைக் காட்டுகின்றன, சீன வாசகர்கள் மிதமான கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் சொற்களைத் தவிர்க்க அதிக வாய்ப்புள்ளது. வாசிப்பின் போது கண் அசைவுகளின் கணக்கீட்டு மாதிரிகள், சொல் முன்கணிப்பு தொடர்பான மாதிரி தரவு, ரீச்சில் மற்றும் சக ஊழியர்களின் ஈ-இசட் ரீடர் மாதிரி மற்றும் எங்பெர்ட் மற்றும் சக ஊழியர்களின் ஸ்விஃப்ட் மாதிரி ஆகியவை அடங்கும். நிகழ்வு தொடர்பான ஆற்றல்களின் சான்றுகள் M100 இங்கே விவாதிக்கப்பட்ட M100 என்பது காட்சி N1 ஆற்றலுக்கு சமமான காந்தமாகும்-இது காட்சி செயலாக்கம் மற்றும் கவனத்துடன் இணைக்கப்பட்ட ஒரு நிகழ்வு தொடர்பான ஆற்றலாகும். நிகழ்வு தொடர்பான காந்த மூளைச்சலவை (எம். இ. ஜி) சோதனைகளின் தொடர்ச்சியில் மொழி புரிதலில் கணிப்புடன் எம் 100 இணைக்கப்பட்டுள்ளது. இந்த சோதனைகளில், பங்கேற்பாளர்கள் முந்தைய மொழியியல் சூழலின் அடிப்படையில் அல்லது சமீபத்தில் பார்த்த படத்தின் அடிப்படையில் கணிக்கக்கூடிய அல்லது கணிக்க முடியாத காட்சி வடிவங்களைக் கொண்ட சொற்களைப் படிக்கிறார்கள். வார்த்தையின் காட்சி வடிவத்தின் முன்கணிப்பு (ஆனால் அதன் பொருளின் முன்கணிப்பு அல்ல) M100 இன் வீச்சை பாதித்தது. இந்த M100 விளைவு ஆரம்பகால இடது முன்புற எதிர்மறையுடன் (eLAN) தொடர்புடையதா என்பது குறித்து தொடர்ந்து சர்ச்சை உள்ளது, இது உள்ளூர் சொற்றொடர் கட்டமைப்பின் மூளையின் ஒதுக்கீட்டை பிரதிபலிக்கும் கோட்பாட்டிற்கு உட்படுத்தப்பட்ட சொற்களுக்கு நிகழ்வு தொடர்பான சாத்தியமான பதில். பி 2 கூறு பொதுவாக உயர்-வரிசை புலனுணர்வு செயலாக்கம் மற்றும் கவனத்தின் மூலம் அதன் பண்பேற்றத்தை பிரதிபலிப்பதாக கருதப்படுகிறது. இருப்பினும், இது காட்சி சொல் வடிவங்களின் முன்கணிப்புடன் இணைக்கப்பட்டுள்ளது. மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் சொற்களுக்கான P2 பதில் பெரும்பாலும் குறைவான கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் சொற்களுக்கான P2 பதிலை விட பெரியது. சோதனை பங்கேற்பாளர்கள் தங்கள் காட்சி நிலைப்பாட்டின் இடது அல்லது வலதுபுறத்தில் வழங்கப்படும் சொற்களைப் படிக்கும்போது (முதலில் மூளையின் எதிர் அரைக்கோளத்தைத் தூண்டுகிறது), மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட சூழல்களில் உள்ள சொற்களுக்கான பெரிய பி 2 வலது காட்சி புல விளக்கக்காட்சிக்கு (இடது அரைக்கோளத்தை குறிவைத்து) மட்டுமே காணப்படுகிறது. மொழியியல் முன்கணிப்பு முக்கியமாக இடது அரைக்கோளத்தின் செயல்பாடாகும் என்ற PARLO கருதுகோளுடன் இது ஒத்துப்போகிறது, இது கீழே விவாதிக்கப்பட்டுள்ளது. N400 என்பது அர்த்தமுள்ள தூண்டுதல்களுக்கு இயல்பான ERP பதிலின் ஒரு பகுதியாகும், அதன் வீச்சு ஒரு குறிப்பிட்ட சூழலில் ஒரு தூண்டுதலின் முன்கணிப்புடன் நேர்மாறாக தொடர்புடையது. வாக்கிய செயலாக்கத்தில், ஒரு வார்த்தையின் முன்கணிப்பு இரண்டு தொடர்புடைய காரணிகளால் நிறுவப்படுகிறதுஃ 'க்ளோஸ் நிகழ்தகவு' மற்றும் 'புலனுணர்வு கட்டுப்பாடு'. நெருக்கமான நிகழ்தகவு வாக்கியத்தின் சூழலைக் கருத்தில் கொண்டு ஒரு இலக்கு வார்த்தையின் எதிர்பார்ப்பைப் பிரதிபலிக்கிறது, இது இறுதி வார்த்தை இல்லாத ஒரு வாக்கியத்தை முடிக்கும்போது வார்த்தையை வழங்கும் நபர்களின் சதவீதத்தால் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. குட்டாக்கள் மற்றும் சக ஊழியர்கள், 90 சதவீதம் க்ளோஸ் நிகழ்தகவு கொண்ட வாக்கியங்களின் இறுதி வார்த்தைகளுக்கு N400 சிறியது (அதாவது, அதிக நேர்மறை) என்று கண்டறிந்தனர், இது 70 சதவீதம் க்ளோஸ் நிகழ்தகவு கொண்ட சொற்களுக்கு N400 ஐ விட சிறியது, இது 30 சதவீதம் க்ளோஸ் நிகழ்தகவு கொண்ட சொற்களுக்கு சிறியது. நெருங்கிய தொடர்புடைய, புலனுணர்வு கட்டுப்பாடு வாக்கியத்தின் சூழல் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய தொடர்ச்சிகளின் எண்ணிக்கையை எந்த அளவிற்கு கட்டுப்படுத்துகிறது என்பதை பிரதிபலிக்கிறது. க்ளோஸ் நிகழ்தகவு என்பது ஒரு குறிப்பிட்ட வார்த்தையைத் தேர்ந்தெடுக்கும் தனிநபர்களின் சதவீதம் என்றாலும், கட்டுப்பாடு என்பது தனிநபர்களின் பிரதிநிதி மாதிரியால் தேர்ந்தெடுக்கப்பட்ட வெவ்வேறு சொற்களின் எண்ணிக்கை. கணிக்கப்படாத சொற்கள் ஒரு பெரிய N400 ஐ வெளிப்படுத்துகின்றன என்றாலும், கணிக்கப்பட்ட வார்த்தையுடன் சொற்பொருள் ரீதியாக தொடர்புடைய N400 முதல் கணிக்கப்படாத சொற்கள், கணிக்கப்படாத சொற்கள் சொற்பொருள் ரீதியாக தொடர்பில்லாததை விட சிறிய N400 ஐ வெளிப்படுத்துகின்றன. வாக்கியச் சூழல் மிகவும் கட்டுப்படுத்தப்படும்போது, சொற்பொருள் தொடர்பான சொற்கள் மேலும் வசதியைப் பெறுகின்றன, இதில் N400 முதல் சொற்பொருள் தொடர்பான சொற்கள் குறைந்த கட்டுப்பாடு வாக்கியங்களைக் காட்டிலும் அதிக கட்டுப்பாடு வாக்கியங்களில் சிறியதாக இருக்கும். குறிப்பிட்ட சொற்களின் முன்கணிப்புக்கான சான்றுகள் டிலாங் மற்றும் பலர் நடத்திய ஆய்வில் இருந்து வருகிறது. டெலொங் மற்றும் சக ஊழியர்கள் முறையே ஒரு மெய் அல்லது உயிரெழுத்துடன் தொடங்கும் ஆங்கில வார்த்தைகளுக்கு 'ஏ' மற்றும் 'ஏஎன்' என்ற வெவ்வேறு காலவரையற்ற கட்டுரைகளைப் பயன்படுத்தினர். மிகவும் சாத்தியமான வாக்கிய நிறைவு ஒரு மெய்யெழுத்துடன் தொடங்கும் போது, 'ஏ' ஐ விட 'ஏஎன்' க்கு N400 பெரியதாகவும், அதற்கு நேர்மாறாகவும் இருப்பதைக் கண்டறிந்தனர், இது மொழி செயலாக்கத்தின் போது சொற்பொருள் மற்றும் லெக்சிகல் மட்டத்தில் கணிப்பு நிகழ்கிறது என்பதைக் குறிக்கிறது. (இந்த ஆய்வு ஒருபோதும் பிரதிபலிக்கவில்லை. மிக சமீபத்திய பல ஆய்வக முயற்சியில் (335 பங்கேற்பாளர்கள்), சொல் வடிவம் கணிப்புக்கான எந்த ஆதாரமும் கண்டறியப்படவில்லை (நீவ்லேண்ட் மற்றும் பலர், 2018). பி300, குறிப்பாக பி3பி என்பது சாத்தியமற்ற தூண்டுதல்களுக்கு ஒரு ஈஆர்பி பதில் மற்றும் ஒரு குறிப்பிட்ட தூண்டுதல் ஏற்படும் அகநிலை நிகழ்தகவுக்கு உணர்திறன் கொண்டது. P300 சூழல் புதுப்பிப்புடன் நெருக்கமாக இணைக்கப்பட்டுள்ளது, இது எதிர்பாராத தூண்டுதல்களால் தொடங்கப்படலாம். பி 600 என்பது சொற்பொருள் மீறல்களுக்கான ஒரு ஈஆர்பி பதில், அதே போல் சிக்கலான, ஆனால் பிழை இல்லாத மொழி. கருப்பொருள் ரீதியாக நம்பமுடியாத வாக்கியங்களுக்கும் ஒரு பி 600 போன்ற பதில் காணப்படுகிறதுஃ எடுத்துக்காட்டாக, "காலை உணவுக்கு, முட்டைகள் சிற்றுண்டி மற்றும் ஜாம் மட்டுமே சாப்பிடும்". பி 600 பதில்கள் இரண்டும் பொதுவாக வாக்கியத்தின் பகுப்பாய்வைத் திருத்தும் அல்லது தொடரும் செயல்முறைக்கு காரணமாகின்றன. இரண்டு பதில்களும் ஒத்த கையாளுதல்களுக்கு உணர்திறன் கொண்டவை என்பதில் சொற்பொருள் பி 600 பி 300 உடன் ஒப்பிடப்பட்டுள்ளது; முக்கியமாக, தூண்டுதலின் நிகழ்தகவு. இரண்டு பதில்களுக்கும் இடையிலான ஒற்றுமை P300 சொற்பொருள் P600 பதிலுக்கு கணிசமாக பங்களிக்கிறது என்பதைக் குறிக்கலாம். N400 க்குப் பிந்தைய நேர்மறை விகிதம் பெரும்பாலும் N400 க்கு அடுத்தபடியாகக் காணப்படுகிறது. மொழி செயலாக்கம் குறித்த ஈஆர்பி இலக்கியத்தின் சமீபத்திய மெட்டா பகுப்பாய்வு இரண்டு வெவ்வேறு போஸ்ட்-என் 400 நேர்மறைகளை அடையாளம் கண்டுள்ளது. ஒத்த மற்றும் பொருத்தமற்ற வாக்கிய இறுதி சொற்களுக்கான போஸ்ட்-என் 400 பாசிட்டிவிட்டி (பி. என். பி) ஐ ஒப்பிடுகையில், பொருத்தமற்ற சொற்களுக்கு ஒரு பக்கவாட்டு பி. என். பி காணப்படுகிறது. இந்த பக்கவாட்டு பி. என். பி வழக்கமான பி 600 பதிலைப் போன்றது, இது தொடர்ச்சியான அல்லது திருத்தப்பட்ட பகுப்பாய்வை பரிந்துரைக்கிறது. ஒத்த நிலையில், உயர் மற்றும் குறைந்த நெருக்கமான நிகழ்தகவு வாக்கிய இறுதி வார்த்தைகளை ஒப்பிடும்போது, ஒரு பி. என். பி பதில் (அது கவனிக்கப்பட்டால்) பொதுவாக உச்சந்தலையின் முன்புறம் முழுவதும் விநியோகிக்கப்படுகிறது. ஒரு சமீபத்திய ஆய்வு, முன் பி. என். பி ஒரு எதிர்பாராத கருத்துக்கு பதிலாக எதிர்பாராத லெக்சிகல் உருப்படியை செயலாக்குவதை பிரதிபலிக்கக்கூடும் என்பதைக் காட்டுகிறது, இது முன் பி. என். பி உறுதிப்படுத்தப்படாத லெக்சிகல் கணிப்புகளை பிரதிபலிக்கிறது என்பதைக் குறிக்கிறது. செயல்பாட்டு இமேஜிங்கின் சான்றுகள் செயல்பாட்டு காந்த அதிர்வு இமேஜிங் (எஃப். எம். ஆர். ஐ) என்பது ஒரு நரம்பியல் இமேஜிங் தொழில்நுட்பமாகும், இது மூளை மற்றும் முதுகெலும்பு ஆகியவற்றில் இரத்த ஆக்ஸிஜனேற்ற அளவை அளவிட அணு காந்த அதிர்வைப் பயன்படுத்துகிறது. நரம்பியல் செயல்பாடு இரத்த ஓட்டத்தை பாதிக்கிறது என்பதால், ஹீமோடைனமிக் பதிலின் முறை நரம்பியல் செயல்பாட்டின் வடிவத்துடன் நெருக்கமாக ஒத்திருப்பதாக கருதப்படுகிறது. எஃப்எம்ஆர்ஐ வழங்கும் சிறந்த இடஞ்சார்ந்த தீர்மானம் அறிவாற்றல் நரம்பியல் விஞ்ஞானிகள் ஒரு சோதனை பணி தொடர்பாக மூளையின் எந்த பகுதிகள் செயல்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை விரிவாகப் பார்க்க அனுமதிக்கிறது. இருப்பினும், EEG மற்றும் MEG ஆல் அளவிடப்படும் நரம்பியல் செயல்பாட்டை விட ஹீமோடைனமிக் பதில் மிகவும் மெதுவாக உள்ளது. நேரத் தகவல்களுக்கு இந்த மோசமான உணர்திறன் மொழியியல் கணிப்பைப் படிப்பதற்கு EEG அல்லது கண் கண்காணிப்பை விட fMRI ஐ குறைவான பயனுள்ள நுட்பமாக ஆக்குகிறது. ஒரு விதிவிலக்கு மூலோபாய மற்றும் தானியங்கி சொற்பொருள் ப்ரைமிங்கிற்கு இடையிலான நரம்பியல் செயல்பாட்டில் உள்ள வேறுபாடுகளைப் பற்றிய எஃப். எம். ஆர். ஐ சோதனை ஆகும். முதன்மை மற்றும் இலக்கு வார்த்தைக்கு இடையிலான நேரம் குறுகியதாக இருக்கும்போது (சுமார் 150 மில்லி விநாடிகள்), தானியங்கி நரம்பியல் செயல்முறைகளை நம்பியிருக்க ப்ரைமிங் கோட்பாடாக உள்ளது. இருப்பினும், நீண்ட கால இடைவெளிகளில் (1 வினாடி நெருங்குகிறது), சோதனை பாடங்கள் தொடர்புடைய வரவிருக்கும் சொற்களை மூலோபாய ரீதியாக கணிக்கிறது மற்றும் தொடர்பில்லாத சொற்களை அடக்குகிறது என்று கருதப்படுகிறது, இது தொடர்பில்லாத சொல் உண்மையில் ஏற்பட்டால் செயலாக்க அபராதத்திற்கு வழிவகுக்கிறது. இந்த கருதுகோளின் எஃப்எம்ஆர்ஐ சோதனை நீண்ட இடைவெளியில், தவறான கணிப்புக்கான செயலாக்க அபராதம் முன்புற சிங்குலேட் கைரஸ் மற்றும் ப்ரோக்காவின் பகுதியில் அதிகரித்த செயல்பாட்டுடன் தொடர்புடையது என்பதைக் காட்டுகிறது. PARLO கோட்பாட்டின் கோட்பாடுகள் PARLO ("உற்பத்தி இடதுபுறத்தில் மட்டுமே வரவேற்பைப் பாதிக்கிறது") கட்டமைப்பானது மொழி முன்கணிப்பை ஆதரிக்கும் நரம்பியல் களங்களின் கோட்பாடாகும். இது மொழி புரிதலுக்கு இடது மற்றும் வலது அரைக்கோளங்கள் வேறுபட்ட பங்களிக்கின்றன என்பதைக் காட்டும் ஆதாரங்களை அடிப்படையாகக் கொண்டது. பொதுவாக, மொழி உற்பத்தியை ஆதரிக்கும் நரம்பியல் கட்டமைப்புகள் பெரும்பாலும் இடது அரைக்கோளத்தில் உள்ளன, பெரும்பாலான தனிநபர்கள் அரைக்கோள சமச்சீரற்ற தன்மையை உருவாக்குகிறார்கள், இதன் விளைவாக இரண்டு அரைக்கோளங்களின் வேறுபட்ட மொழி செயலாக்க திறன்கள் ஏற்படுகின்றன. இடஞ்சார்ந்த நெருக்கமான உறவுகள் மற்றும் மொழி உற்பத்தியுடன் ஒருங்கிணைப்பு காரணமாக, இடது அரைக்கோள மொழி புரிதல் எதிர்பார்ப்பு மற்றும் சூழலால் மேல்-கீழ் முறையில் இயக்கப்படுவதாகத் தெரிகிறது, அதே நேரத்தில் வலது அரைக்கோளம் தகவல்களை கீழ்-மேல் முறையில் ஒருங்கிணைப்பதாகத் தெரிகிறது. PARLO கட்டமைப்பு, கணிப்பு மற்றும் ஒருங்கிணைப்பு இரண்டும் மொழி செயலாக்கத்தின் போது நிகழ்கின்றன, ஆனால் மூளையின் இரண்டு அரைக்கோளங்களின் தனித்துவமான பங்களிப்புகளை நம்பியுள்ளன என்று கூறுகிறது. ஆச்சரியக் கோட்பாடு என்பது தகவல் கோட்பாட்டை அடிப்படையாகக் கொண்ட வாக்கிய செயலாக்கக் கோட்பாடு ஆகும். ஆச்சரியக் கோட்பாட்டில், ஒரு வார்த்தையை செயலாக்குவதற்கான செலவு அதன் சுய தகவல் அல்லது அதன் சூழலைக் கருத்தில் கொண்டு அந்த வார்த்தை எவ்வளவு கணிக்கக்கூடியது என்பதன் மூலம் தீர்மானிக்கப்படுகிறது. மிகவும் சாத்தியமான ஒரு சொல் ஒரு சிறிய அளவிலான சுய தகவலைக் கொண்டுள்ளது, எனவே குறைக்கப்பட்ட எதிர்வினை நேரம், ஒரு சிறிய N400 பதில் அல்லது கண் இமைக்கும் வாசிப்பு ஆய்வில் குறைக்கப்பட்ட நிலைப்படுத்தல் நேரங்கள் ஆகியவற்றால் அளவிடப்படுகிறது. இந்தக் கோட்பாட்டின் அனுபவ ரீதியான சோதனைகள் செயலாக்க செலவு நடவடிக்கைகளுக்கும் சொற்களுக்கு ஒதுக்கப்பட்ட சுய தகவல் மதிப்புகளுக்கும் இடையே அதிக அளவிலான பொருத்தத்தைக் காட்டியுள்ளன. குறிப்புகள் நரம்பியல் மொழியியல் உளவியல் மொழியியல்