词频效应

阅读单词“桌子”和“ urn”。这两个词都很短，都是名词，都是你可以坐在附近的物体。然而，你的大脑标记“桌子”的速度比标记“urn”的速度更快。心理学家将这个差距称为词频效应：一个词在我们周围的语言中出现得越频繁，我们越快和越准确地识别它。

词频效应是什么

你可以自己试试：“桌子”和“ trellis”。都为名词，都有两个音节，都是具体对象。你会几乎瞬间标记其中一个为真实词，另一个则稍微慢一些。它们之间唯一的真正区别在于你接触到每一个的频率，而仅仅这个差异足以改变你的反应时间。

频率： 一个词在真实文本或语音语料库中的原始出现次数，衡量一个词“常见”程度的可测量替代品。

Baayen和同事称其为“在大多数词汇处理任务中的强预测因子”（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。这种预测能力已得到很好证明。但为什么会这样，尚不明确。

词频效应是如何运作的

当你遇到一个词时，你的大脑必须检索关于它存储的所有信息：它的拼写、声音、含义。词频改变了这个检索所需的时间，高频词返回的速度很快，低频词则较慢。有三种解释说明了为什么，使用了三种不同的词汇。

Logogen模型

经典的版本是Morton的Logogen模型。你知道的每个词都有自己的logogen，一个识别单位，一旦足够证据积累，该单位就会激活。频率决定了需要多少证据：高频词的logogen阈值较低，因此更早激活。低频词的logogen需要更多证据，因此激活较晚（Lim, 2016）。

交互激活模型

McClelland和Rumelhart的交互激活模型将这一点构建成一个分层系统：视觉特征输入字母，字母输入整个单词单位。频率设定了每个词单元的静息激活水平，而不是固定阈值。高频词的单位更接近激活状态，而低频词的单位则离激活更远（Lim, 2016）。

辨别学习帐户

一个较新的计算方法则以不同的方式框架化了这一点：将其视为一个预测问题，而非激活赛跑。一个在你实际接触过的语言上训练的系统对它更常见的词的预测误差较小。高频词：预测误差小，识别速度快。低频词：预测误差大，识别速度慢（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。

以上所有理论有一个共同点：接触决定了一个词通过模型测量的速度。三者都一致认为，而这对研究设计而言很重要的是，原始的频率计数本身是一个很差的预测因子。经过log或等级转换的值更加密切地跟踪反应时间（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。你将在下一部分看到这个变换值在真实词中的样子。

词频是如何测量的

预测因子需要一个数字。那么这个数字究竟来自哪里呢？

研究者们测量词频的主要方法之一是计算印刷材料中的出现次数：读者、教科书、圣经、英语经典、流行杂志，甚至一套120本儿童书籍（Thorndike & Lorge, 1944）。

但是，人的说话方式与书本不同。那么为何使用书本作为代表语言频率的主要依据呢？Marc Brysbaert和Boris New从头开始重建了标准的美式英语词汇计数，51百万个单词来自电影和电视字幕（Brysbaert & New, 2009）。

这个赌注赢了。与31,201个真实词进行测试，他们基于字幕的度量，SUBTLEX-US，解释了62.3%的差异，说明人们识别它们的速度。之前的标准，基于1961年印刷的英文散文（Francis & Kučera, 1964），仅能解释57.7%（Brysbaert & New, 2009）。

来自SUBTLEX-US数据集的若干真实条目显示了其分布（Brysbaert & New, 2009），从在5100万个单词中出现一次的词，到“the”，该词在语料库中的8,388部电影和节目中每一个都出现过：

基于SUBTLEXUS数据库的新频率测量，文件名包含语料库中所有74,286个词的Zipped Excel 2007文件

• FREQcount：该词在整个5100万词的SUBTLEX-US语料库中的原始出现次数。
• SUBTLWF：每百万词的词频（FREQcount除以51），标准化数字使来自不同规模语料库的词可比较。
• SUBTLCD：上下文多样性，语料库的8,388部电影和电视节目中至少包含该词的百分比。一个词可以频繁出现，但集中在少数情境中，或者适度频繁但分布广泛，这就是捕捉这种差异的方法。
• Lg10WF：log10转换后的频率。这是实际预测词汇决策实验中反应时间的值，而非原始计数，这就是为什么研究人员在建模时使用它，而不是FREQcount。

这是定义和测量的变量。它实际出现的地方，在心理语言学实验室、在儿童学习阅读的方式、在双语者、在营销文案中，才变得有趣。

研究中的词频效应实例

营销和说服

词频不仅停留在实验室，它塑造了人们对语言的普遍反应。易于处理的词语让人感觉更好，研究者称之为处理流畅性，而词频是其最可靠的杠杆之一（Bullock, Shulman & Huskey, 2021）。

Brady Hodges、Zachary Estes和Caleb Warren直接在品牌口号上进行了测试：他们拆解了800多个真实示例，使用相关分析、实验室实验、眼动追踪和现场研究，发现由常见词汇构成的口号更受欢迎（Hodges, Estes & Warren, 2024）。这意味着由稀有词汇构成的口号更可能被记住！

这些启示可以应用于真实的商业决策。一个较新的品牌，或者一个争夺市场份额的品牌，或者一个进入陌生领域的品牌，实际上可以从更难处理的语言中受益，因为这会使人们在以后记住这个名字。对于一个成熟品牌而言，情况正好相反：可遗忘性几乎不会让他们付出任何代价，人们已经知道他们是谁，但不被喜欢却会造成严重危害。这就是为什么对他们来说，安全的选择是简单、受欢迎的词，即使这种词记忆性较差（Hodges, Estes & Warren, 2024）。

心理语言学和词汇决策

听起来几乎简单到不值得一提：看一串字母，决定它是否是一个真实的词，尽快按下按钮。这个感觉琐碎的判断是词频效应最大的地方，超越了词长、邻域密度或其他心理语言学家通常归咎于反应时间迟缓的任何东西。

Heitmeier及其同事直接测量了这一点：频率“远远”解释了人们反应速度的最大方差（Heitmeier, Chuang, Axen & Baayen, 2023）。

在上面的视频中，可以看到双重词汇决策任务的一个示例。这个任务向参与者提供两个单词，参与者必须决定这两个单词是否都是英语单词，还是其中一个不是。

阅读发展

Sarah Gerth和Julia Festman在一项研究中利用了眼动追踪，研究对象是66名年龄在10到12岁之间的德语儿童，他们在阅读普通句子，而不是在屏幕上孤立的单词，真实的句子，以儿童在学校实际阅读的方式进行。结果显示，低频词的注视时间比高频词多62毫秒，在仍在积极学习流利阅读的读者中（Gerth & Festman, 2021）。

但频率结果显示只是故事的一半。一些孩子的阅读速度显然快于其他孩子，单靠词频无法解释原因。

词长是缺失的部分。阅读速度较快的儿童读者已经养成了一种习惯，而慢速读者尚未养成：一眼识别常见单词，而不是逐字理解，这是一小步，但是真正向成年人阅读方式迈进的一步。

一项基于这项研究设计的实验，在普通句子中嵌入高频和低频关键单词，按词长匹配，自动记录每个单词的注视度量，已在Labvanced的文本分割页面上展示，利用文本分割对象构建。

双语和第二语言词汇识别

这是大多数人从未注意到的关于自己双语能力的一个模式：词频效应在你较弱的语言中更为明显。Jens Schmidtke对此进行了测量，双语者的词频效应比单语者要大（Schmidtke, 2014）。

很容易将其解读为双语大脑以不同的方式处理语言。对于这一特定效应，他们不必如此：将你的接触分散在两种语言之间，每一种语言的练习量都少于单语者的单一语言。

变得更加流利后，这一差距缩小。更高的熟练度直接与较小的频率效应相关。

常见问题

关键要点

• 常见单词比稀有单词更快、更准确地被识别，这一发现被称为词频效应。
• 它超越了心理语言学家测试的每一个其他变量，包括词长、邻域密度，成为反应时间的预测因子。
• 使用对数或排名转换的频率，而不是原始计数，原始频率几乎无法预测行为。
• 双语者感受到的效应比单语者更强，因为他们对每种语言的接触量被分散。
• 在品牌口号中，常见词在可喜欢性上获胜，而在记忆性上失利。
• Labvanced的双重词汇决策任务是研究这一效应的现成范式，记录试验级别的反应时间和准确性数据。
• 对于连续句子的阅读而非孤立词，文本分割对象自动记录每个单词的注视度量，展示了基于Gerth和Festman（2021）模型的词频阅读研究。

更多心理学概念和效应的解释。

参考文献

1. Brysbaert, M., & New, B. (2009). Moving beyond Kučera and Francis: A critical evaluation of current word frequency norms and the introduction of a new and improved word frequency measure for American English. Behavior Research Methods, 41(4), 977–990.
2. Bullock, O. M., Shulman, H. C., & Huskey, R. (2021). Narratives are persuasive because they are easier to understand: Examining processing fluency as a mechanism of narrative persuasion. Frontiers in Communication, 6, 719615.
3. Francis, W. N., & Kučera, H. (1964). A Standard Corpus of Present-Day Edited American English (the Brown Corpus). Brown University.
4. Gerth, S., & Festman, J. (2021). Reading development, word length and frequency effects: An eye-tracking study with slow and fast readers. Frontiers in Communication, 6, 743113.
5. Heitmeier, M., Chuang, Y.-Y., Axen, S. D., & Baayen, R. H. (2023). Frequency effects in linear discriminative learning. Frontiers in Human Neuroscience, 17, 1242720.
6. Hodges, B. T., Estes, Z., & Warren, C. (2024). Intel inside: The linguistic properties of effective slogans. Journal of Consumer Research, 50(5), 865–886.
7. Lim, S. W. H. (2016). The influence of orthographic neighborhood density and word frequency on visual word recognition: Insights from RT distributional analyses. Frontiers in Psychology, 7, 401.
8. Schmidtke, J. (2014). Second language experience modulates word retrieval effort in bilinguals: Evidence from pupillometry. Frontiers in Psychology, 5, 137.
9. Thorndike, E. L., & Lorge, I. (1944). The Teacher's Word Book of 30,000 Words. Teachers College, Columbia University.