The Role of Semantic Priming in Relative Clause Attachment Ambiguity Resolution in Persian
محل انتشار: مجله افق های زبان، دوره: 6، شماره: 1
سال انتشار: 1401
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 131
فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_LGHOR-6-1_012
تاریخ نمایه سازی: 10 خرداد 1401
چکیده مقاله:
The present study investigated the role of semantic priming in the processing of ambiguous sentences containing Relative Clauses (RCs) preceded by a complex Noun Phrase (NP) by Persian native speakers. To this end, in a self-paced reading task using E-prime software, ۶۳ Persian native speakers read sentences containing ambiguous RCs in their L۱, i.e. Persian. The type of semantic relationship in this study was the one between the RC and one of the NPs within the complex NP to find out whether priming one of the NPs through this semantic manipulation would affect Persian native speakers’ attachment preferences. The results of the off-line post interpretive (RC attachment preferences) and on-line data (reading times) revealed that semantic priming affects participants’ attachment preferences, which suggests that their parsing preferences are not guided purely by syntactic information. The findings are in line with constraint-based models of sentence parsing, which assume that, during parsing, multiple sources of information interact and each of them constrains the interpretation in a particular way. The results also support the predictions of the Spreading Activation Model and Lexical Priming Theory.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
اسکندر صمدی
Ph.D. Candidate, Department of Foreign Languages, Kharazmi University, Tehran, Iran,
محمدنبی کریمی
Associate Professor, Department of Foreign Languages, Kharazmi University, Tehran, Iran
عصمت بابایی
Professor, Department of Foreign Languages, Kharazmi University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :