语言学中的认知建模

19/25语言学中的认知建模第一部分认知建模在语言学中的起源和发展 2第二部分认知建模的类型及其在语言学中的应用 4第三部分语言处理中的认知架构 6第四部分句法和语义处理的认知模型 9第五部分词汇处理中的认知建模 11第六部分语篇处理的认知建模 13第七部分认知建模在语言习得和语言障碍中的应用 17第八部分认知建模在语言技术中的展望 19

第一部分认知建模在语言学中的起源和发展认知建模在语言学中的起源和发展

#一、认知建模的起源

认知建模起源于对人类认知过程的研究，特别是对语言理解和生产过程的研究。认知建模通过形式化的方法构建认知系统模型，以模拟人类的语言认知活动。

#二、早期发展阶段

20世纪50-60年代，认知语言学兴起，强调语言是认知系统的一部分。受计算语言学和人工智能的影响，认知建模开始应用于语言学。

1956年：乔姆斯基提出转换生成语法，为形式语言模型提供了理论基础。

1960年：新埃尔模式（Newell&Simon,1960）将人类认知过程视为符号操作，促进了认知建模的发展。

#三、认知建模在语言学中的应用

1.语法建模：

*转换生成语法（Chomsky,1957）：建立了语法树模型，模拟句子的生成过程。

*依赖语法（Hudson,1984）：采用有向图模型，描述句子中词语之间的关系。

2.语篇语义建模：

*语义网络（Collins&Loftus,1975）：用节点和边来表示概念之间的联系，模拟语篇理解和记忆。

*脚本理论（Schank&Abelson,1977）：将文本视为一系列事件，通过因果关系连接，模拟事件理解。

3.心理语言学建模：

*词语识别模型（Rumelhart&McClelland,1986）：基于神经网络，模拟词语识别中的语音到语义的转换。

*句子处理模型（Just&Carpenter,1980）：采用认知架构模型，模拟句子的阅读和理解。

#四、现代认知建模

现代认知建模趋势：

1.集成化：将不同的认知模型集成到一个综合框架中，模拟更加复杂的人类认知行为。

2.数据驱动：利用大规模语料库和实验数据训练和评估认知模型。

3.交互性：构建能够与人类交互的认知模型，促进自然语言处理和人机交互的研究。

#五、结论

认知建模telahmenjadialatyangampuhdalamlinguistik,memberikanwawasanbarukedalamproseskognitifyangmendasaribahasa.Pengembanganmodelkognitifyangberkelanjutanakanterusmemajukanpemahamankitatentangbahasadanpikiranmanusia.第二部分认知建模的类型及其在语言学中的应用关键词关键要点主题名称：类别化建模

1.类别化建模将语言输入分类为不同的离散类别，例如词类、句法功能和语义角色。

2.常见的类别化模型包括基于规则的系统、统计模型和神经网络模型。

3.类别化建模在自然语言处理任务中至关重要，例如词性标注、句法分析和语义解析。

主题名称：表征学习

认知建模的类型及其在语言学中的应用

认知建模的类型

认知建模是一种通过构建计算模型来模拟人类认知过程的方法。语言学中的认知模型主要分为以下几类：

*连接主义模型：基于人工神经网络，模拟神经元和突触之间的连接，通过学习规则更新权重以实现对语言现象的处理。

*符号主义模型：使用符号、规则和表征，模拟人类大脑中符号操作和逻辑推理的过程。

*基于认知语言学的模型：结合连接主义和符号主义方法，模拟认知语言学中对语言认知过程的假设。

*基于生成语法理论的模型：基于生成语言学家（如乔姆斯基）的理论，模拟语言习得和生成过程。

*基于语用学的模型：模拟人类在语境中理解和产生语言的能力，包括会话管理、推理和言语行为。

在语言学中的应用

认知建模在语言学中有着广泛的应用，包括：

一、语言习得

*模拟语言习得过程，包括词汇、语法和语用规则的习得。

*探索不同语言环境和学习策略对语言习得的影响。

*帮助语言教学和外语教学。

二、语言理解

*建模语言理解过程，包括单词识别、句子解析和语义解释。

*探索语义记忆、语用知识和背景知识在理解中的作用。

*辅助自然语言处理和机器翻译任务。

三、语言生成

*模拟语言生成过程，包括词汇选择、语法规划和语用选择。

*研究不同语言任务（如叙述、对话和说明）的生成机制。

*促进文本生成、会话机器人和对话系统的发展。

四、语言障碍

*建模语言障碍，如失语症、阅读障碍和听力障碍。

*探索认知过程中的缺陷和补偿机制。

*为语言康复和干预提供信息。

五、语言进化

*模拟语言进化过程，研究语言结构、功能和多样性的起源。

*探索语言与认知、文化和环境之间的交互作用。

*理解语言变化和多样性的原因。

成功案例

语言学中成功的认知建模案例包括：

*CONNECTIONS模型：连接主义模型，模拟单词识别过程。

*SOAR模型：符号主义模型，模拟一般问题解决和推理能力。

*LIDA模型：集成主义模型，模拟高级认知功能，包括语言理解。

*OptimalityTheory模型：基于生成语言学的模型，模拟语言认知的优化原则。

*TRIPS模型：基于语用学的模型，模拟会话管理和言语行为。

数据支持

*据麻省理工学院技术评论报道，认知建模在自然语言处理领域取得了重大进展，使机器能够更好地理解和生成人类语言。

*根据加州大学伯克利分校发表的一项研究，基于认知语言学的模型在模拟儿童语言习得方面表现出令人鼓舞的结果。

*一项发表在《语言学前沿》上的研究表明，连接主义模型有助于揭示失语症患者单词识别缺陷的神经基础。

结论

认知建模是语言学研究中一种强大而灵活的方法，它使研究人员能够模拟和理解人类语言认知过程的各个方面。通过将语言学理论与计算建模相结合，认知建模为语言习得、语言理解、语言生成、语言障碍和语言进化等领域的深入研究铺平了道路。随着技术的不断进步，认知建模在语言学中的应用有望继续产生丰富的成果。第三部分语言处理中的认知架构关键词关键要点【语言处理认知架构】

主题名称：认知建模的成分

1.认知建模包含用于理解语言的认知成分，如工作记忆、语义记忆和语法知识。

2.工作记忆用于暂存处理中的信息，语义记忆存储词汇和概念的意义，语法知识用于理解句法结构。

3.认知建模还涉及执行控制，它协调不同认知成分之间的交互。

主题名称：语言理解的层次

语言处理中的认知架构

1.认知语法

*将语言视为认知系统的一部分，语言结构反映认知过程。

*强调语言的构造性，句法规则由认知原理决定，例如构式语法和头驱动语法。

*认知语法认为语言是符号系统，用来表达和操作思维。

2.认知语用学

*探讨言语运用中涉及的认知过程，包括参考、推论和协商。

*认为语用过程依赖于语境知识，说话者和听者共享的信念和意图。

*认知语用学模型包括对话模型和心理理论模型。

3.连接主义模型

*将语言处理视为连接主义神经网络中的分布式处理。

*强调词汇、句法和语义之间相互连接的节点。

*连接主义模型可以通过训练学习语言结构并进行语义处理。

4.并行分布处理模型（PDP）

*一种连接主义模型，强调并行处理和分布式表征。

*神经元同时激活，处理输入并传递信号。

*PDP模型用于语言处理，例如语音识别和语言理解。

5.互动激活和竞争模型（IAC）

*另一种连接主义模型，强调节点之间的竞争和抑制。

*激活节点传播激活，抑制节点抑制其他激活。

*IAC模型用于语言处理，例如词义消歧和句子理解。

6.认知语言学

*一种综合方法，结合认知科学和语言学。

*探索语言与认知之间的相互作用，包括语言的生成、理解和习得。

*认知语言学模型包括模式语法和概念隐喻理论。

7.生成语法

*一种转换生成模型，强调语言的递归结构和创造力。

*提出语法的普遍原则，由特殊的规则系统（如变迁规则和组合规则）所约束。

*生成语法认为语言处理涉及递归下降解析和结构生成。

8.认知心理学

*为语言学研究提供基本知识，包括记忆、注意力、知觉和问题解决。

*认知心理学模型用于理解语言的习得、处理和使用。

*认知心理学见解还有助于解释语言障碍和语言发展。

9.计算语言学

*适应计算机技术来处理和分析语言数据。

*开发用于自然语言处理的算法和工具。

*计算语言学模型包括语法解析器、文本分类器和机器翻译系统。

10.心理语言学

*探讨语言在心理上的表达和处理过程。

*研究语言理解、语言生成、词义记忆和语法加工。

*心理语言学模型包括词语激活模型和句子加工模型。第四部分句法和语义处理的认知模型关键词关键要点【句法处理的认知模型】：

1.心理句法学：探讨大脑如何处理和理解句子的心理过程，提出规则和成分模型等理论。

2.连接主义句法学：利用神经网络模拟大脑的句法处理，强调记忆和神经元群体的激活模式。

3.量化词组语法：采用数学工具对句法规则和句法结构进行形式化描述，重点关注词组之间的关系和句法的层次结构。

【语义处理的认知模型】：

句法和语义处理的认知模型

认知语言学中的句法和语义处理模型旨在理解人类如何理解和产生语言。这些模型试图描述构建和解释句子所需的认知过程，包括句法分析和语义解释。

句法分析模型

句法分析模型专注于理解句子结构的规则和限制。

*短语结构语法（PSG）：将句子分解为层次结构，其中每个节点表示一个短语。

*转换生成语法（TGG）：使用转换规则将抽象语法树转换为表层结构。

*头部驱动句法（HPSG）：基于单词的特征来构建句法结构。

语义解释模型

语义解释模型旨在理解句子的含义。

*成分语义学：将句子的语义表示为其组成部分的语义的组合。

*模型理论语义学：使用形式逻辑系统来表示句子含义。

*认知语义学：强调语义概念在认知中的基础和与语言的联系。

集成模型

现代认知模型整合了句法和语义分析过程。

*句法-语义接口（SSI）：在句法分析和语义解释之间建立联系。

*连接主义模型：使用神经网络来模拟语言处理过程中的连接主义。

*建设主义模型：强调认知模型是通过与环境的交互逐渐构建的。

心理语言学证据

心理语言学研究提供了支持这些认知模型的证据：

*语调敏感性：人们对句子语调的敏感性表明他们正在进行语义分析。

*语音启动priming：听到一个单词可以促进对相关语义概念的识别，表明语义处理与单词识别相关联。

*词频效应：更常见的单词更容易理解，表明词汇知识在语言处理中起着作用。

*语法错误处理：人们对语法错误的反应时间表明他们正在进行句法分析。

*语义违规处理：人们对语义违规的反应时间表明他们正在进行语义解释。

应用

认知语言学的句法和语义处理模型在许多领域都有应用：

*自然语言处理（NLP）：构建计算机程序来理解和生成人类语言。

*语言习得：了解儿童和非母语人士如何习得语言。

*神经语言学：研究大脑中与语言处理相关的区域。

*语言障碍：诊断和治疗语言障碍，如失语症和诵读困难。

*计算机辅助翻译（CAT）：开发工具来帮助翻译人员进行翻译任务。

结论

认知语言学中的句法和语义处理模型提供了理解人类如何理解和产生语言的深入见解。这些模型整合了来自心理学、语言学和计算机科学的证据，在自然语言处理、语言习得和语言障碍等领域具有广泛的应用。随着研究的不断进行，这些模型有望进一步提高我们对语言认知的理解。第五部分词汇处理中的认知建模关键词关键要点【词汇认知建构】：

*

1.将词汇存储为概念框架，这些框架包含单词的含义、语义关系和语法信息。

2.通过特征提取和类比推理进行词汇回想，检索与现有知识相匹配的单词。

3.激活扩散模型，单词的激活会传播到语义相关的单词上，促进词汇关联和语义网络的形成。

【联想记忆】：

*词汇处理中的认知建构

词汇处理是语言学中认知建构的一个重要方面，认知建构是指将知识组织成心理表征的过程。在语言学中，词汇处理涉及对字词意义的表征和获取。

词义表征

词义表征是单词意义的心理表征。有两种主要类型的词义表征：

*概念性表征：代表词语所指的抽象概念，例如词语“狗”的概念性表征可能包括“四足动物”、“哺乳动物”、“吠叫”等属性。

*关联性表征：将单词与其他相关单词或概念联系起来，例如词语“狗”的关联性表征可能包括“猫”、“宠物”、“忠诚”等。

词汇获取

词汇获取是指学习和存储新单词的过程。这涉及以下步骤：

*接触：遇到一个新单词。

*编码：将新单词的语音和正字法形式与它的概念性表征联系起来。

*存储：将新单词表征存储在长期记忆中。

*检索：根据需要从长期记忆中检索单词表征。

词汇处理模型

有多种认知模型试图解释词汇处理的过程，包括：

*激活扩散模型：基于概念性表征间的激活扩散，当一个单词被激活时，它会向相邻的表征扩散激活。

*语义网络模型：将单词表征组织成一个相互连接的网络，节点代表单词，链接代表语义关系。

*联结主义模型：使用神经网络来表示单词表征，单词通过强度的权重连接到其他单词。

*概率模型：单词的意义被建模为各种概念的概率分布，通过贝叶斯推理从上下文中检索。

研究证据

实证研究为词汇处理的认知建构提供了证据，包括：

*语义启动效应：当一个单词被激活时，它会启动相关单词的处理。

*语义关联任务：人们可以通过语义关联将单词组织成不同的类别。

*脑成像研究：显示在词汇处理过程中大脑中特定的区域被激活。

应用

词汇处理中的认知建构在自然语言处理和语言教学等领域具有实际应用，例如：

*信息检索：理解和检索文本中的单词和短语的意义。

*机器翻译：翻译文本时保持单词的语义含义。

*语言习得：帮助学习者学习新单词并理解它们的意义。

结论

词汇处理中的认知建构是一个复杂的过程，涉及词义表征的创建和获取。认知建构模型提供了对这一过程的理论解释，而实证研究提供了支持这些模型的证据。词汇处理的认知建构在语言学和相关领域中具有重要的理论和实际应用。第六部分语篇处理的认知建模关键词关键要点【认知建模与语言理解】

1.认知建模通过构建认知模型来模拟人类语言理解的过程，将语言学理论和认知心理学相结合。

2.认知模型可以解释语言理解中的各种现象，如单词识别、句法分析和语义解释。

3.认知建模在语言教学、语言障碍治疗和人机交互等领域有着广泛的应用。

【语篇连贯性建模】

语篇处理的认知建模

语篇处理认知建模旨在理解人类在理解和产生语篇时的心理过程。认知模型为这些过程提供了理论框架，包括注意、记忆、推理和语言生成。

认知模型的类型

1.工作记忆模型：

*认知建模框架中最重要的组件之一。

*工作记忆是用于编码、存储和检索信息的有限容量系统。

*不同的模型提出了工作记忆的不同组件，例如中央执行、语音循环和视觉空间速写本。

2.执行控制模型：

*涉及注意力控制、冲突解决和目标设定。

*这些模型模拟了人类在处理语篇时如何协调不同的心理过程。

*例如，Baddeley的工作记忆模型将中央执行子系统视为分配注意、抑制干扰并协调其他子系统的关键组件。

3.推理模型：

*认知建模中理解语篇至关重要。

*这些模型模拟了人类如何从语篇中提取信息，建立联系并做出推论。

*例如，心智模型理论认为，人们会构建关于语篇的世界模型，以帮助他们理解和记忆信息。

4.语言生成模型：

*模拟了人类产生语言的过程。

*这些模型考虑了不同语言生产组件的相互作用，例如语义规划、语法编码和音韵编码。

*例如，LEVELT模型提出了一种分层框架，其中语篇规划在生成之前发生。

语篇处理中的认知模型应用

1.阅读理解：

*认知模型用于模拟阅读过程，包括文本编码、推理和记忆。

*例如，Kintsch的构造整合模型将阅读理解视为一个构建和整合语篇表征的过程。

2.语言理解：

*认知模型已应用于语言理解的各个方面，包括会话处理、词义加工和语病识别。

*例如，心理语言学中的任务模型提出了一个分阶段的语言理解模型，其中涉及词汇和句法处理的过程。

3.语言产生：

*认知模型已被用于研究语言产生的不同方面，例如句子规划、语法编码和语音实现。

*例如，麦凯·达菲的流利性受损模型提出，流利性受损可能源于语篇规划过程的缺陷。

4.语篇记忆：

*认知模型用于探索语篇信息的编码、存储和检索。

*例如，Anderson和Bower的文本记忆模型提出了一个分阶段的框架，其中涉及表征、存储和检索语篇信息的过程。

基于认知建模的应用

认知建模在语篇处理领域产生了广泛的应用，包括：

*认知损害诊断和康复

*教育技术和学习工具的设计

*人机交互系统的设计

*语言障碍的治疗

研究趋势

语篇处理的认知建模研究领域正在不断发展，一些关键趋势包括：

*跨语言建模：探索认知模型对不同语言的概括性。

*计算建模：使用计算机模拟来验证和扩展认知模型的预测。

*神经建模：结合神经科学和认知建模的见解。

*多模态建模：考虑视觉、语言和其他感觉信息在语篇处理中的相互作用。

结论

语篇处理的认知建模为人类理解和产生语篇的心理过程提供了重要的见解。认知模型在理解阅读、语言、记忆和产生的各个方面发挥着至关重要的作用。随着研究的不断深入，认知建模对于支持相关应用的开发并推进我们对语篇处理的理解具有重要的意义。第七部分认知建模在语言习得和语言障碍中的应用关键词关键要点【语言习得中的认知建模】

1.认知建模可以模拟语言习得过程，识别影响学习者输入和输出的因素，从而获得语言习得过程的洞见。

2.计算模型可以用来探索不同的学习策略、环境和动机如何影响语言习得。

3.认知建模有助于设计个性化教学干预措施，满足个体语言学习者的需求。

【语言障碍中的认知建模】

认知建模在语言习得和语言障碍中的应用

语言习得

*加工模型：研究语言习得的认知过程，模拟个体如何构建语言知识和技能。例如，连接主义模型（如PDP模型）模拟了词汇习得的语义网络的形成。

*动力系统模型：探索语言习得的动态过程，考虑环境反馈和个体因素的相互作用。例如，动态系统理论模型描述了语言习得作为自组织系统的发展轨迹。

*个体差异建模：探索不同个体语言习得的差异性，考虑认知能力、语言环境和学习策略的因素。例如，混合效应模型用于分析语言习得数据中的个体差异。

语言障碍

*诊断和分类：认知建模有助于识别和分类语言障碍，根据特定的认知缺陷。例如，工作记忆模型被用来评估失语症患者的语言加工缺陷。

*干预和治疗：认知建模指导语言障碍的干预和治疗，通过针对特定的认知缺陷设计干预计划。例如，认知治疗策略用于改善失语症患者的语义加工。

*预测和预后：认知建模可以预测语言障碍的预后和治疗结果。例如，语言习得模型用于预测儿童语言障碍的长期语言能力。

认知建模的具体应用

语言习得

*词汇习得：PDP模型模拟了婴儿词汇习得中语义特征的激活和关联过程。

*语法习得：认知语法模型解释了儿童如何从语言输入中归纳语法规则。

*会话习得：动态系统模型描述了会话技能的逐步发展，包括轮流说话、话题管理和语篇连贯性。

语言障碍

*失语症：工作记忆模型解释了失语症患者言语理解和生成中的语言加工缺陷。

*阅读障碍：加工速度模型预测了阅读障碍儿童在单词识别和阅读理解方面的困难。

*自闭症谱系障碍：社交认知模型阐明了自闭症患者在语言交流和社交互动方面的挑战。

优点和限制

优点：

*提高对语言认知过程的理解：认知建模提供了一个框架，用于系统地探索语言习得和语言障碍的认知基础。

*指导干预和治疗：基于认知建模的干预和治疗可以针对特定的认知缺陷，提高其有效性。

*预测和预后：认知建模可以提供对语言障碍预后和治疗结果的洞察。

限制：

*复杂性和数据要求：认知建模通常涉及复杂的计算模型，需要大量的数据来训练和验证。

*个体差异：认知建模可能无法完全解释语言习得和语言障碍的个体差异。

*生态效度：认知建模通常在受控的实验室环境中进行，可能无法完全捕捉现实世界中的语言习得和语言障碍。

结论

认知建模在语言习得和语言障碍的研究和应用中发挥着至关重要的作用。通过模拟认知过程，它提高了我们对语言认知的理解，指导了干预和治疗策略，并预测了预后结果。随着技术的进步和数据可用性的增加，认知建模在语言研究和临床实践中的应用有望继续增长。第八部分认知建模在语言技术中的展望认知建模在语言技术中的展望

1.语言理解中的认知建模

*认知模型提供了一种模拟人类语言理解过程的框架，包括语义和语用分析。

*认知模型可以提高机器翻译、信息检索和问答系统等语言理解任务的性能。

*例如，神经认知翻译模型将认知推理集成到神经机器翻译中，提高了翻译的准确性和可理解性。

2.语言生成中的认知建模

*认知模型可以帮助生成自然且连贯的文本，模仿人类的语言生产过程。

*认知模型在文本摘要、对话代理和创意写作等语言生成任务中具有应用潜力。

*例如，叙事推理模型通过将因果推理和生成语言相结合，生成连贯且有意义的故事。

3.人机交互中的认知建模

*认知模型可以促进人机交互的自然性和高效性，理解用户的意图和生成个性化的响应。

*认知模型在聊天机器人、语音助手和虚拟代理等人机交互系统中得到应用。

*例如，基于认知推理的对话代理可以根据用户的知识和推理能力调整其响应，提供更具个性化和有帮助的交互。

4.跨语言应用中的认知建模

*认知建模为跨语言理解和生成任务提供了统一的框架，降低了语言之间的差异性。

*认知模型可以促进多语言翻译、跨语言信息检索和跨语言对话代理等应用。

*例如，多模态语义表示模型利用视觉、语言和认知信息来跨语言转义语义，提高了多语言理解的准确性。

5.语言认知障碍的建模

*认知建模有助于理解语言认知障碍，例如失语症和阅读障碍。

*认知模型可以模拟病变患者的语言处理缺陷，为诊断和治疗提供见解。

*例如，认知神经语言学模型结合认知和神经成像技术，研究大脑语言处理系统中的病理生理机制。

6.语言学习中的认知建模

*认知模型可以指导语言习得过程，提供个性化的学习路径和评估方法。

*认知建模在语言教学、外语习得和第二语言评估等领域具有应用价值。

*例如，基于认知建模的语言学习系统可以根据学习者的认知特征和学习进度进行定制，提高学习效率。

7.语言政策和规划中的认知建模

*认知建模可以为语言政策和规划提供科学依据，理解语言多样性对认知和文化的影响。

*认知模型可以模拟语言接触、语言习得和语言态度等因素，为语言政策制定提供预测和决策支持。

*例如，基于认知建模的语言接触模型可以预测语言多样性对少数民族认知发展的影响。

8.语言进化中的认知建模

*认知建模有助于揭示语言进化中的认知机制，解释语言多样性和人类语言能力的起源。

*认知模型可以模拟原始语言系统的发展，并探索语言和认知之间的相互作用。

*例如，进化语言学模型利用认知建模来模拟语言演变过程，研究语言结构和功能的起源。

9.认知建模的挑战

*认知建模在语言技术中面临着一些挑战，包括数据稀疏性、计算复杂性和人类认知的复杂性。

*需要开发新的算法和模型来克服这些挑战，提高认知模型的精度和鲁棒性。

10.未来展望

*认知建模预计在语言技术中发挥越来越重要的作用，促进语言理解、生成、交互、跨语言应用和语言认知研究的发展。

*未来研究重点将包括多模态认知建模、跨文化认知建模和认知建模在语言技术中的伦理影响。关键词关键要点主题名称：认知语言学

关键要点：

1.认知语言学将语言视为认知过程的一部分，强调语言和认知之间的密切联系。

2.认知语言学采用认知科学的方法和理论来研究语言，探讨语言在思维、记忆和理解中的作用。

3.认知语言学家认为语言受制于普遍认知原则，这些原则决定了语言的结构和使用方式。

主题名称：心理语言学

关键要点：

1.心理语言学研究语言的认知加工过程，包括语言理解、语言产生和语言习得。

2.心理语言学家使用各种方法，如行为实验、脑成像和计算机建模，来探索语言在人类心理中的表征和处理。

3.心理语言学研究结果有助于理解语言的本质，以及语言与其他认知过程之间的关系。

主题名称：神经语言学

关键要点：

1.神经语言学研究语言与大脑之间的关系，探索语言在大脑中的表征和加工。

2.神经语言学家使用脑成像技术，如功能性磁共振成像(fMRI)和脑电图(EEG)，来定位语言加工的大脑区域。

3.神经语言学成果提供了对语言在神经系统中组织和运作的深入了解。

主题名称：话语分析

关键要点：

1.话语分析研究语言在实际使用中的社会和认知维度，包括会话、书面文本和其他话语类型。

2.话语分析家考察话语的结构、功能和意义，以理解话语如何影响沟通和社会互动。

3.话语分析为理解语言在社会和文化背景中的作用提供了宝贵的见解。

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