话语信息的“质”与“量”

1、话语信息的“质”与“量”摘要：本文首先简要回顾了与话语信息的认知处理研究有关的几大理论，明确了这些理论对本研究的指导意义，也指出了它们在量化研究方面各自的不足之处。然后分析了话语信息“质”的基本特征，并在此基础上提出了话语信息“量”的计算方法。本研究是话语信息认知处理研究的基础阶段，可为进一步研究处理过程、处理能力及能力的培养与测试奠定基础。关键词：话语信息；质；量abstract: this paper first briefly reviews some basic theories concerning the cognitive processing of discourse info

2、rmation, making clear their contributions to the present research and their demerits in information quantification as well. it goes on to probe into the quality characteristics of discourse information, on the basis of which information computing methods are then put forward. the present research is

3、 intended to be a fundamental study that is essential to further studies on processing procedures, processing abilities, and ability cultivation and testing.key words: discourse information; quality; quantity一、 问题的提出语言信息处理研究对“语言信息”一词并没有一个理论上的统一界定，对语言信息质和量的特征也缺乏足够的认识。这不仅导致了对这个词在理解上的模糊和用法上的混乱，也无法对语言信息

4、的处理提供一个量上的解释。那么，话语作为信息究竟具有哪些区别于其他事物的“质”的特征，又该如何计算话语信息的“量”？我们认为两个问题是话语信息认知处理研究的根本性问题，充分认识话语信息的质与量的特征，不仅是话语信息量化处理的前提，更是信息的认知处理过程研究和处理能力及其培养与测试研究的基础。二、 语言信息研究回顾1. 信息论信息是什么？迄今为止还没有一个公认的定义。信息论(information theory)的奠基人申农(shannon)1把信息界定为认识主体接收到的、可以减少或消除不确定性的新内容和新知识，并提出了信息传递的基本模式(参见图 1)。在这个模式中，信源和信宿可以是人、机器、自

5、然界的物体等；信源发出文字、图象、语言、电磁波等消息；消息被编码成信号后经信道传送；信宿接收到信号后将其解码并还原为消息。消息是信息的载体，具有随机性和不确定性。如果消息是事先知道的、确定的，对信宿来说就无甚信息可言。桂诗春2: 197进一步解释说，“消息是否就是信息，主要是看有没有起到减少不确定性的作用”，新内容和新知识之所以是信息，就是因为其有助于不确定性的减少(reduction of uncertainty)。信息论把信息量定义为不确定性的减少或消除程度。这种程度表示一种可能性或概率，跟概率成反比，概率越大，不确定性程度越低，信息量就越小；反之，信息量就越大。概率经转换计算后可表示为一

6、个以比特(bit)为单位的数量，如概率为10的信息，其信息量为3.32比特，而90的概率只等于0.15比特的信息量(计算方式参见2:202-203)。消息信号信号噪音消息信源编码信道译码信宿噪音图 1通信系统的基本模式（转引自2:197）根据信息论的上述观点，话语信息可被定义为能减少或消除受话人的不确定性的话语内容。话语作为信息，其信息价值取决于能否减少或消除受话人的不确定性；其信息含量则取决于不确定性的减少或消除程度。对话语信息和信息量的这种认识对话语信息的认知处理研究具有重要的指导意义：首先，语言在未经表达成话语之前，不可能起到不确定性的消除作用，所以，严格地说，语言并不是信息，所谓的语言

7、信息实际上应该是指话语信息。其次，如果内容是受话方已知的，则不存在不确定性的消除，所以，话语信息应该是话语中的未知内容。不过，信息论为了实现用数学方式来精确地计算信息的量，不得不舍弃信息的内容而把解决问题的焦点放在信息的形式即信息编码上。这种纯粹考虑形式的量化方式，并不能用来计算内容的量，所以，话语信息内容的量化必须另辟新径。2. 信息结构理论二十世纪初，索绪尔(saussure)在语言学中首先发动了一场革命，把语言学从十九世纪的历史比较语言学的窄范围内解放出来，开创了一个结构主义的新时期3。结构主义语言学研究4; 5从信息传递功能的角度提出了句法功能观(functional sentence

8、 perspective)，认为每个句子都是一个基本单位，并可切分为主位(theme)和述位(rheme)两个组成部分。主位是位于句首的成分，在交际过程中起着引出话题的作用，传递交际双方已经熟悉或有所闻的内容已知信息(given information)。其他成分是述位，是对主位的叙述、描写和说明，传递对方未知的内容新信息(new information)。句子的功能即是利用已知信息导出新信息，信息在句子和语篇中的推进体现出信息的流动和分布状况。韩礼德(halliday)6基于句法功能观的基本思想，提出了信息结构(information structure)的概念，并将句子中新、旧信息之和表示

9、为一个信息单位(information unit)，后来这一思想被称为“信息结构理论”(information structure theory)。信息结构理论把已知内容也称为信息，而不论其是否具有不确定性的消除作用，这是我们不敢苟同的地方；虽然提出了信息的量化单位，但却没有进一步研究信息的量化标准和计算方法，这是我们认为该理论的不足之处。但其“已知导出未知”的信息推进模式能很好解释话语信息的传递方式和过程，并对语言的衔接与连贯研究具有重要的指导意义，也是我们提出“已知假设原则”(见后文)的基础。许多语言学家(参见7;8)都曾致力于发现和描述各种信息推进模式，并用来指导口语、写作、翻译等方面的

10、理论研究和教学实践。3. 信息认知处理观神经认知语言学的创始人兰姆(s. lamb)提出“语言是大脑神经网络中的语言信息系统，它必须不悖于大脑事实”(参见9:17)的观点，把语言信息系统和大脑神经网络系统结合在一起，奠定了语言信息认知处理的基础。神经认知语言学9;10认为神经网络具有巨并行性、联想性、自调节适应性、自学习性和容错性等特征，并且能通过神经元的时空加权学习来快速激活神经连通或产生联想。人脑在处理信息时以空间复杂性代替了时间复杂性，而不像机器处理仅具有分时处理能力，所以，虽然自然神经细胞之间传递信息以毫秒计算，比计算机慢得多，但人们通常能在不到一秒的时间内对外界事物作出判断和决策，这

11、种速度是机器处理绝对达不到的。语音层语法层概念层聚组合在地上在黑板上在桌子上丢挂放废纸公式书学生老师他合ab体现关系表达子系统概念子系统体现图 2 语义的体现关系神经认知语言学还认为，语义的生成和理解是概念信息与表达信息(语音、语法)之间的体现关系，人们是通过声音、文字对语义的体现来表达或获取意思的。图 2a9: 26描述了体现关系的层级性：语言信息系统分为概念子系统和表达子系统，表达子系统又下分语法子系统和语音子系统，两个子系统之间是表达对概念的体现关系；图 2b9: 104-105描述了体现关系的多维性：纵深维度的聚合关系表示词的选择、水平维度的组合关系表示词的排列、垂直维度的体现关系表示

12、语义的表达和理解。神经认知语言学把信息量定义为“输入信息和内部系统所含信息之间的关系”9:30，并认为：外部环境输入所含的新信息越多，信息量就越大，信息量太大时处理就会中断；知识越丰富，语言技能越高，外部环境输入所含的新信息就会越少，信息也就会越容易加工。神经网络的巨并行信息处理能力和神经元的时空加权学习机制，能很好地解释为什么人能够快速处理各种复杂的语义。语义体现关系的层级性和多维性观点，为话语信息的语义体现逻辑和语义范畴划分提供了很好的借鉴作用(见图 3中的语义体现部分)。但是，在信息量的研究方面，该理论仅是用新信息的量来表示信息量。而至于新信息究竟有多少？又该如何计算？仍然无从得知。三、

13、 话语信息的“质”1. 主观性话语信息的主观性主要体现在两个方面：正确性和不确定性。根据马克思主义哲学的认识论思想11，认识是事物在人脑中的反映，是人通过社会实践获得的，并要经历从感性到理性、由表面到本质、从局部到全局的发展过程。这说明：首先，作为认知主体的发话方，由于受经验、知识、能力等自身条件的约束和特定历史条件下整体认知水平的限制，对事物的认识存在着正确和错误之分，或者正确性程度差异，并会在话语中通过语义的表达而体现出来。其次，同样作为认知主体的受话方，由于受到相同的约束和限制，对说话人所表达的语义有已知和未知之分，或不确定性程度差异。受话方通过话语理解，把未知转变为已知之后，即实现了信

14、息的价值不确定性的消除。第三，随着认识的不断深入，正确性程度会从完全错误不断趋向完全正确，不确定性程度也会从完全不知逐步过渡到全面了解。正确性和不确定性总是处于连续体(continuum)某个点上，当达到或超过了某一个可以被接受的值时，即被认为是正确的或已知的，否则就是错误的或未知的。主观性对话语信息的认知处理能力研究具有重要意义。不同的人由于个人经验、知识、能力的不同，信息处理能力也不一样。由于经验可转化为常识或专业知识，感性和理性认识都涉及认知能力，同时人作为一个高度自动化的生命系统能对自己的状态和行为进行自我调节和控制12，所以，我们可以把影响处理能力的因素概括为两个大类已知知识和实践能

15、力，并把已知知识分为常识知识和专业知识，把实践能力分为认知能力和调控能力(见图 3认知主体部分)。认知对象认知主体静态属性已知知识动态事件认知能力排列时间选择体现语义范畴正确性程度语义体现调控能力不确定性程度语法语音文字词汇句子表层体现层深层存在形式普遍联系策略能力常识知识专业知识时空运动质量变化语言形式语篇语义图 3 话语信息的层级性、多维性和关联性2. 层级性层级性指同时具有层次性和等级性。话语信息的层级性包括语义体现关系和语义范畴分类两个方面(见图 3)。从体现关系来看，语音和文字是话语信息的物质载体，位于最表层；语音和文字分别以声波和光电信号被受话人感知、加工并切分为心理词汇。词汇按时

16、间顺序先后输入，激发词义的提取和语法分析，产生句子意义。句子的有序组合生成段落、篇章等语篇信息，并产生语境意义。词汇、语法、句子、语篇相互作用，共同构成体现层；语义位于最深层，是语言形式的最终体现。从语义范畴的分类来看，语义可反映事物的各个方面，每个方面都可以表示为一个范畴或语义类。借鉴计算机科学的面向对象知识表示理论(object-oriented knowledge presentation theory)，我们可以对语义进行层级分类。该理论认为13;14，类(class)是对同类事物所有共同特征的抽象概括，上可以有父类，下可以有子类，子类继承其所有上层父类的全部特征，构成层级继承关系。对

17、象(object)是所属类的实体(entity)，是类的具体表现形式，既具有所属类的全部属性(attribute)，同时又拥有自身的区别性特征，具有个性差异。如图 3所示，我们把所有事物抽象为认知对象，认知对象由静态属性和动态事件(event)两个不可分割的组成部分构成，属性描述事物的存在形式和普遍联系，事件描述事物的时空运动和质量变化。这种层级关系表示：无论存在形式是客观物质还是主观意识，都是普遍联系并永恒运动和变化的事物，是在特定时间点上的所有静态属性的集合，语言信息处理技术称之为复杂特征集15。认知主体也可以被自身和其他主体认识，因而是认知对象的子类，也具有自己的属性和事件。但同时，认知

18、主体又拥有区别于其他认知对象的个性特征：拥有已知知识和策略能力这两个不可分割的组成部分，既具有常识和专业知识等已知知识，又具备策略能力。存在形式、普遍联系、运动过程、变化过程、常识知识、专业知识、认知能力、调控能力等语义类还可不断向下分割，产生范畴更小、更具体的语义范畴。体现关系和语义范畴的层级性对话语信息认知处理过程的认识具有重要意义。这两个方面的层级性意味着认知处理的正常进行必须同时满足两个条件：共同的语言形式和语义范畴。语言交际双方的语音、文字、词汇、语法知识必须大致相同，或者说，个性特征上有差异，但本质特征必须完全一致。语言不同或方言差别太大，话语信息的处理就无法正常完成。同样，说话人

19、和受话人双方必须共享本质特征完全一致的语义范畴，对事物的本质特征及其运动变化有共同的认识。如果说话方把手机当作通信工具来描述，而受话方把手机当作服装来理解，语言交际也同样无法进行。3. 多维性话语信息的多维性指的是语义建构过程中影响语义体现关系的多个方面。每个方面表示一种关系，如图 3所示的时间关系、选择关系、排列关系和体现关系。这些关系共同作用，反映了语义的建构过程某个时间点上先选择、再排列、到最后体现的过程。这个过程在信息生成时是发话的语义新建过程，在信息理解时是受话的语义重构过程。语义建构是个实时的逻辑运算过程。首先，建构过程具有实时性。无论是发话的语义新建还是受话的语义重构，语义建构都

20、是在某个时间点或时间序列上的操作，具有时间属性。虽然有时并不需要处理这个时间属性的值，但时间值总是客观存在的。其次，建构过程是语言要素参与逻辑运算的过程。逻辑运算有三种方式：逻辑或(or)，逻辑与(and)和逻辑非(not)。选择关系是逻辑或的运算，这主要体现在两个方面：语音和文字之间的选择，即语义建构时语音和文字这两种语言形式只能二者选一，要么是语音，要么是文字；用词的选择，即一个句法位上，备选词可以无穷多，但一次能且只能使用一个词。排列关系是逻辑与的运算，即词的组合必须按语法规则有序排列，词汇和语法必须共同作用，才能最终确定语义；体现关系类似于逻辑非的运算，即所体现的语义具有真值(true

21、)和假值(false)之分，真值是认知对事物的正确反映，假值是错误的反映。4. 关联性世界上的所有事物，无论是物质的还是心理的，都是以某种方式直接或间接地普遍联系在一起的。事物之间的普遍联系错综复杂，形式繁多，并且在很多情况下是隐含的，有时甚至是任意的、不可预测的，必须经过深入思考并运用一定的知识或凭借相关经验才能认识到。关联的这种普遍性、多样性、隐蔽性、随意性、偶然性等，是导致语义复杂性的根本原因。如果缺乏相关知识、不具备相应的认知能力，那么，在信息生成过程中关联很难被发觉，在信息获取过程中也难以被理解。作为认知主体的人，能利用已知的常识知识和专业知识，发挥认知能力和自我调节与控制能力，较好

22、地处理各种复杂的关联；而对机器来说，关联的复杂性则是信息处理所面临的最大困难，也是技术突破的“瓶颈”之所在。计算机科学中的统一建模语言(unified modeling language)为描述事物的关联提供了科学的方法。统一建模语言(参见16)把对象之间的关联分为三种：类与子类，整体与部分，对象与对象。类与子类的关联用三角形表示，可参见语义范畴的层级分类；整体与部分关联指多个对象可以组成一个整体，形成部分与整体的团聚(aggregation)关系，用空心菱形表示。如果部分与整体具有不可分割性，则这种团聚的强势模式构成复合(composition)关系，用实心菱形表示；对象之间也可以各种方式相

23、互关联在一起，用实线连接。这种关联按关联元素的多少可分为二元(binary)、三元(ternary)和多元(n-ary)关联。关联本身也是独立的类，称为关联类(association class)，用虚线连接，表示关联类不属于关联元素的任何一方，而是体现元素之间的相互关系，所有的多元关联都可分解为多个三元或二元关联。图 3即是用统一建模语言绘制的。话语信息的关联性指的是语境中各要素之间的关联。图 3中大菱形体现了话语信息在语境中生成和理解时的多元关联。语境由作为认知主体的发话和受话以及认知对象三大要素组成；语言形式是三大环境要素相互作用的结果，体现了三者之间的关联，是一个关联类。正确性程度、确

24、定性程度、语义范畴和体现关系分别表示各要素在关联中的角色：发话能够在一定程度上正确认识事物；受话能利用信息在一定程度上消除对事物认识的不确定性；认知对象的存在形式、普遍联系和运动变化表示语义范畴的分类；语言形式描述了语义的体现关系。另外，信息传递过程中也存在着关联(见图 1)：信源发出消息，消息被编码成信号，信号通过信道传递并在接收后被解码还原为消息。信息传递过程会受到各种噪音的干扰，噪音使得接收到的消息中存在着误差。四、 话语信息的“量”1. 信息单位和信息结构根据图 3可知：认知对象包括静态特征和动态过程两个不可分割的组成部分，是静态属性和动态事件的对立统一。这表示：在单个时间点上，对象是

25、相对静止的，静止对象是对象所有属性的集合；在时间的延伸线上，对象是永恒运动和不断变化的，动态事件的过程可分解为时间连续体上静态对象的集合。面向对象理论13;14用的形式来描述事物的属性，并认为事物的运动和变化就是对属性值(attribute value)的改变，可用函数(function)的执行步骤来表示运动和变化的过程。对静态对象的描述即是给属性直接赋值，对运动和变化的描述即是调用函数来修改属性值。函数以对象或对象属性和时间为参数(parameter)，既可在运行过程中修改属性的值，也可在运行结束后返回属性的新值。借鉴这种理论，我们可以把事物的存在形式、普遍联系、运动变化都抽象为属性，并用属

26、性值的改变来描述事物运动和变化。每一个属性都表示一个语义项(semantic item)，话语中涉及了事物的多少个属性，就包含了多少个语义项，因此可以说，语义项是话语的信息单位。属性用的形式来表示，属性名是对特征、关联、运动和变化的抽象概括，属性值则是对属性的具体描述，所以，这种的形式也就是话语的信息结构。下面以句子意义为例，说明如何用对来表示语义项，进而体现受话人对句子意义的一种理解。(1)我支持他去国外留学。语义范畴为本质存在主观意识。语义项有，。(2)李华昨天坐飞机去北京了。语义范畴为运动过程位置移动。语义项包括，。(3)外面结冰了。语义范畴为变化过程形态变化。语义项有，。(4)这本书是

27、我从张三那里借来的。语义范畴为普遍联系人物关系。语义项有，。(5)产品全部合格/产品全不合格。语义范畴为本质存在客观物质。语义项有，。(6)开刀的是他父亲。语义范畴为本质存在客观事实。语义项有：a.，或b.，。2. 话语信息的构成要素信息具有不确定性的减少或消除作用，否则，就不是信息。那么，语义项若为已知内容则不是信息，不能或没有被理解同样也不是信息。若把话语信息的构成要素称为信息点，那么信息点必须同时具备两个条件：已理解且未知。可见，话语信息是由已理解且未知的语义项构成的，信息量也是由已理解且未知的语义项数量决定的。未知和已知都是相对于受话人而言的。未知是发话人认为受话人在说话时刻还不知道的

28、内容。未知是语言交际的意义所在，是信息价值的集中体现。“我们说话总是想告诉人某些信息，至少在他认为有些新的内容，如果说的都是大家知道的情况就失去交际的意义”17: 165。firbas5的交际动力说(communicative dynamism)也认为没有传递新信息的句子是没有交际价值的。我们认为，人们进行语言交流，就是为了把对方未知的内容传递过去，使之成为对方的已知内容，从而达到消除不确定性目的。已知是发话人认为受话人在说话时刻已经熟悉、可以联想到或能推测出来的内容。未知必须与已知相关，是作为已知内容的补充而存在的，缺乏已知，交际同样也没有意义。如例2中，“昨天”、“坐飞机”、“去北京了”是

29、未知内容，是说话人想要传递给受话人的信息，即告诉对方李华去了北京这事件，以及事件发生的时间和方式。“李华”则必须是已知内容，即受话方所熟悉或知道的人，否则，把李华去北京的事告诉对方是没有意义的。所以，我们认为，说话人在传递信息时会遵循一个潜规则，即假定对方已知一定的内容，并以此已知为基础来传递未知，展开对已知的叙述、描写、说明和补充。我们称这个规则为已知假设原则。3. 话语信息的量化计算要实现话语信息量的计算，首先必须以高度抽象的数学形式对话语信息进行形式化表示，然后再确定信息量的计算方式。为此，我们特作出如下假设和定义：设attr为属性名，val为属性值，a为一项属性，o为静态对象，为动态事

30、件，t为时间。定义1：一个语义项或静态属性可用一个对表示。(1)attr为属性名，val为属性值。val也可以是对象，从而构成属性的层级关系。定义2：静态对象是事物所有静态属性的集合。(2)其中：n为属性的数量，ai:为attri=vali。定义：动态事件是按时序排列的静态对象的集合。(4)其中：oi为一个静态对象，n为对象的数量。定义：运动和变化可表示为函数，函数的返回值是运动或变化的结果，表示静态属性值在时间点上的改变。函数也可不返回值而在执行过程直接修改属性的值。(3)其中：o为函数返回的新对象或新的属性值，funname为函数名，参数o表示对象(也可用一至多个属性代替)，参数t表示时间

31、。参数可省略，函数也可不返回新对象。定义5：把第一次出现的特征称为新特征，把已理解且未知的新特征称为信息点(记为i)，那么，对象中所有非重复信息点的集合i为：(5)其中，ir为一个非重复信息点，n为信息点的数量。定义6：信息总量是各相关对象的信息点的数量的和，记为t。(6)其中，ik为一个静态对象信息点集合，n为对象的数量，count()为信息点的计数函数。下面以例3为例，简要分析话语信息的形式化表示和量化计算。该例语境中可能涉及到的对象及其属性有：表示运动和变化的函数有：对象冰固态结冰(室外，0以下，过去时间)；发话方室内进入(房门，现在时间)、认知1感觉(视觉，冰，过去时间)、认知2感觉(

32、触觉，气温，现在时间)、认知3感觉(视觉，受话方，坐着，现在时间)；受话方状态坐(沙发，现在时间)、认知4感觉(视觉，说话人，进入，现在时间)、认知5知觉(结冰否定，现在时间)、认知6思维(说话人，气温，空调状态)。温度、形态、事件、意图、认知1、认知2、认知5和认知6应是未知的，可作为信息点处理；而类属、名称、位置、动作、状态和其他认知事件则是已知内容，不能作为信息点处理。因此，这句话的信息总量可按如下方式求得：count(冰)=类属，名称，温度，形态，事件类属，名称=3。count(发话方)=类属，位置，意图，动作，认知1，认知2，认知3类属，位置，动作，认知3=3。count(受话方)=

33、类属，位置，状态，认知4，认知5，认知6类属，位置，状态，认知4=2。tcount(冰)count(发话方)count(受话方)3328。4. 量化计算的认知特征当然，在日常语言交际过程中，人们并不需要刻意地去计算信息的量，更不会按上面形式逐一列举属性和过程，这是因为人们在理解话语的过程中往往会遵循另外一个原则任务相关原则。人们总能根据任务的需要对属性进行快速取舍，仅选择与交际任务密切相关的属性，而自动舍弃其他无关属性，从而确定语义的范畴和数量。但这并不意味着信息的形式化和量化不重要，相反，高度抽象的形式化表示意味着对语言理解的深刻认识，量化则为信息的计算提供了科学的手段。任务相关原则充分体现

34、了话语信息的认知处理特色：主观性和简约性。受主观性的影响，同样的话语，对于不同的受话人、不同的处理时间，未知的内容也有可能不同，信息量的大小也就有可能不一样；同样的话语，不同的人在不同的语用环境中可能会有不同的理解，语义范畴的划分、属性的概括、语义项的选择也就会不同。这都说明，信息的量化处理具有相对性，是相对于受话人、处理时间和语用环境而言的。另外，日常语言交际过程中，人们会尽可能地简化信息内容和处理方式。在内容方面，人们往往只会根据需要有选择地处理某些信息而不是全部信息；在方法上，只会关注结构中值的部分，而不会去概括出属性的具体名称。不管名称是什么，只要能感觉到有某个属性的存在，犹如有个空槽

35、(slot)，用到时只需往里面填值(表达时)或取值(理解时)就行。例3中，一般情况下，发话只对受话讲述了一个事实看到了冰(认知1)，受话方通过话语理解仅移除了一项不确定性不知道已结冰(认知5)，交际双方只需2个信息点即可完成交际任务。如果话语出现在听力对话中，语义项的取值有可能是气温在0以下，也有可能是对话在室内进行，或者是受话考虑开空调等等。如果是视频中的话语，听者则有可能已经在画面中看到说话人见到过冰，看到了双方对话的交际过程，此时的未知和已知内容又不一样。五、 结语话语信息的主观性、层级性、多维性和关联性等特征，使得话语信息的处理具有极其复杂性的一面。这种复杂性是话语信息机器处理的“瓶颈

36、”之所在，不具备认知能力的机器因而无法从信息的内容即语义上来精确地计算信息的量。但人在处理复杂的话语信息时，能积极调用相关的知识和经验、充分发挥生来与俱的认知和调控能力，从而迅速地将语义限定在一个相对有限的范围之内，因此，在话语信息的认知处理过程中，基于语义计算的信息量化是完全可行的。当然，研究话语信息的量化处理不仅仅是为了对话语信息提供一个量上的解释，更重要的是为进一步研究话语信息的处理过程、处理能力，并最终为处理能力的培养和测试研究奠定基础。参考文献：1 shannon, c.e. a mathematical theory of communicationj. the bell system technical journal, 1948, (27).2 桂诗春.实验心理语言学纲要语言的感知、理解与产生m. 长沙: 湖南教育出版社, 1991.3