무지개 정원

심리학 유쾌하고 명료하고 깊게 알아가기

  • 2024. 4. 9.

    by. 심리학 파도

    목차

      심리 언어학의 개요 기원 심리 언어학의 이해 생산에 대하여
      심리 언어학 관련

      심리 언어학의 개요

      심리 언어학으로의 최초의 진출은, 주로 응용과학 이외의 부문(예: 인간의 뇌가 어떻게 기능하는지에 관한 정리가 있는 데이터)에 있어서의 철학적 및 교육적인 분야였습니다. 현대의 연구에서는 생물학, 신경과학, 인지과학, 언어학, 정보과학을 이용하여 심뇌가 언어를 처리하는 방법을 연구하고 있지만, 사회과학, 인간의 발달이나 커뮤니케이션 이론이나 유아의 발달의 알려진 과정을 연구하고 있지는 않습니다.

      언어의심리학또는심리학은언어적요인과심리학적측면의상호관계에대한연구이고,인간이언어를획득하고,사용하고,이해하고,생산하고,규율은주로언어가처리되고마음과뇌로표현되는메커니즘을가능하게하는심리적및신경생물학적요인과관련되어있습니다.

      심리언어학은언어의문법적구조를생성하기위해필요한인지능력과과정에관련되어있습니다.또한듣는사람에의한이러한구성의지각과도관계가있습니다.

      뇌의신경학적작용을연구하기위한비침습적인기술을가진몇가지하위분야가있습니다.예를들어,신경언어학은그자체의분야가되고,발달심리언어학은심리언어학의한분야로서자녀의언어학습능력에관심을가지고있습니다.

      심리 언어학의 기원

      심리언어학의 이론적 틀은 19세기말 이전에 '언어의 심리학'으로 개발되기 시작했습니다. 에드워드 손다이크와 프레드릭 바틀렛의 연구는 심리언어학으로 알려지게 되는 것의 기초를 마련했습니다. 1936년 당시 저명한 심리학자였던 제이콥 캔터는 저서 문법의 객관적 심리학에서 심리언어학이라는 용어를 사용했습니다.

      그러나 '심리언어학'이라는 용어가 널리 쓰이게 된 것은 1946년 칸타 학생 니콜라스 브롱코가 '심리언어학: 리뷰'라는 기사를 발표했을 때뿐이었습니다. 브롱코의 바람은 무수한 관련된 이론적 접근법을 단일한 이름으로 통일하는 것이었습니다. 심리언어학은 '일관성이 있을지도 모르는' 학제 간 과학에 대해 이야기하는 데 처음 사용되었습니다.

      심리 언어학의 이해

      심리적 언어이해의 영역에서 한 가지 질문은사람들이글을읽을 때어떻게이해하는가입니다(즉문장처리).실험적인연구는문장이해의구조와메커니즘에관한몇가지이론을만들어내고있습니다.이러한이론들은보통글에포함된정보의종류와관련이있으며,독자가의미를구축하기위해사용할수있으며,그정보는어느시점에서독자가이용할수있게됩니까?'모듈러'대'인터랙티브'처리와같은문제는이분야의이론적차이였습니다.

      언어의구조와사용은존재론적통찰의형성과관련이있습니다.이시스템을'언어이용자간의구조화된협력'으로보는사람도있습니다. 그들은개념과의미의차이를이용하여의미와지식을교환하고언어에의미를부여하며,그에따라'통상적인지연의경우가아닌'정지'제약에얽매인의미의프로세스'를검토하고기술합니다연기는보통이유가있어서이루어지며,합리적인사람은정당한이유가있으면연기하는경향이있습니다.

      언어의 생산 중요성

      언어생산은사람들이문자나구어를통해다른사람에게이해가능한의미를전달하는과정입니다.이과정은규칙에지배된언어사용을통해의미를표현하는방법을포함하며,잘못된시작,반복,변형,단어또는문장사이의일시정지,혀의활설,like-blending과같은언어오류의예를관찰하고분석하는것을통해더잘이해될수있습니다.이러한오류는치환,교환(예:스푼리듬)및다양한발음오류를포함할수있습니다.언어생산의이해는언어학습,언어장애진단및치료,인공지능개발등다양한분야에서중요한역할을합니다.

      언어생산의구성요소

      언어오류의유형:잘못된시작,반복,변형,단어또는문장사이의일시정지,혀의활설,like-blending,치환,교환(예:스푼리듬)및다양한발음오류등이포함됩니다.

      언어생산의중요성:언어학습,언어장애의진단및치료,인공지능개발등다양한분야에서중요합니다.

      언어생산과관련된기술

      자연어처리(NLP):컴퓨터와인간언어간의상호작용을가능하게하는기술로,2019년11.8조원에서2024년30.5조원으로성장할것으로예상됩니다.NLP연구는1950년대기계번역으로시작되어기계학습,통계기법및대량의텍스트에서의미있는정보를추출하기위한딥러닝기반NLP의최근발전을포함하여발전해왔습니다.

      자연어생성(NLG):자연어출력을생성하는소프트웨어과정으로,이미지캡셔닝,챗봇등다양한애플리케이션에서널리사용됩니다.NLG는입력문장을단어로표현하는방법을결정함으로써자연어이해(NLU)를보완합니다.