具体描述
《外研社高等英语教育学术文库·中国应用语言学新视野》由外语教学与研究出版社出版。
跨越边界：当代语言学前沿探索 本书聚焦于当代语言学领域中最为活跃、最具挑战性的几个核心议题，旨在为读者提供一个全面、深入且富有洞察力的学术景观。它不是对既有知识体系的简单梳理，而是对语言现象本质的重新审视与探索，强调跨学科对话与新兴研究范式的确立。 本书的结构围绕三大核心板块展开：认知神经语言学的新进展、社会语言学的生态学转向，以及计算语言学的范式革命。每一章节都力邀相关领域的顶尖学者执笔，确保内容的严谨性、前沿性与理论深度。 --- 第一部分：心智的解码：认知神经语言学的新边界 本部分深入探讨了语言认知机制的最新突破，超越了传统的生成语法框架，将视野投向大脑的实时运作与经验塑造。 第一章：具身认知与语言表征的动态重构 本章挑战了“语言存储在特定模块中”的经典假设。我们审视了具身认知（Embodied Cognition）理论在理解句法结构和词汇语义中的应用。重点分析了运动皮层激活在处理动词和空间关系时的作用。通过整合肌电图（EMG）和功能性近红外光谱（fNIRS）数据，本章展示了语言处理如何与身体经验和感知系统紧密耦合。我们探讨了“理解”行为不仅仅是符号操作，更是一种基于经验的模拟（Simulation）过程。 第二章：语言习得的塑料性与关键期之后的神经可塑性 传统观点认为，母语习得存在一个不可逾越的“关键期”。本章通过对双语者和失语症患者的纵向研究，提出了“敏感期”而非“关键期”的观点。我们详细剖析了神经元重塑（Neural Plasticity）机制如何影响二语习得的效率与最终水平。特别关注了年龄对语用能力和篇章组织能力影响的差异，并提出了一种基于强化学习（Reinforcement Learning）的二语习得模型，用以解释成人学习者在特定语言层面的持续进步。 第三章：情感、注意力和语言处理的交互作用 语言并非孤立的心智活动。本章致力于解析情感（Affect）和注意力（Attention）如何调节语言的接收、编码和生成。我们考察了杏仁核（Amygdala）在处理带有强烈情感色彩的词汇时的反应模式，并讨论了自上而下（Top-down）的注意力分配如何影响句法歧义的消解速度。研究结果表明，情感效价不仅影响词语的记忆提取，还能通过调制前额叶皮层活动，重塑句子层面的信息流处理优先级。 --- 第二部分：社会脉络中的语言生态：深度转向与功能分化 本部分将语言置于复杂的社会结构和动态的互动情境中进行考察，关注语言变异、身份构建与权力关系。 第四章：数字原生代与新型语篇形态的涌现 随着社交媒体和即时通讯工具的普及，语言实践正在经历深刻变革。本章聚焦于数字语言学（Digital Linguistics），分析了表情符号（Emoji）、网络迷因（Meme）以及文本缩写词（Acronyms）如何作为非线性文本符号参与到意义的协商中。我们提出了一种“多模态语篇负载”（Multimodal Discourse Load）的概念，用以描述在有限空间内信息传递的效率与复杂性。研究特别关注了这些新型语篇形态如何影响代际间的身份认同与群体归属。 第五章：语言接触、混合与“后语言”身份建构 在全球化背景下，语言接触日益频繁，催生了大量的语码转换（Code-Switching）和混合语（Hybridization）现象。本章超越了传统的“混合语”描述，深入探讨了语言混合作为一种能动性（Agency）表达的社会政治功能。我们分析了在跨国公司、国际学术会议等特定微观环境中，混合语如何被策略性地运用以确立专业权威、表达文化张力或进行边缘群体的身份韧性展示。重点案例研究了特定移民社群中，语言混合如何成为抵抗同化压力的工具。 第六章：公共话语的微观权力分析：隐含的意识形态建构 本章采用了批判性话语分析（CDA）的深度方法，考察了主流媒体和政策文件中潜藏的意识形态预设。我们不再满足于识别表层偏见，而是着重于分析句法选择、论域划分（Domain Framing）以及修辞手段的重复性使用如何系统性地构建和维护特定的权力关系。特别是对“发展”、“安全”和“进步”等核心概念在不同政治语境下的语义漂移进行了精细的词汇计量分析。 --- 第三部分：数据驱动的语言本体论：计算模型与可解释性挑战 本部分探讨了人工智能和大数据如何重塑我们对语言结构和功能的理解，并聚焦于当前计算方法论的局限与未来方向。 第七章：大规模语言模型（LLMs）的内在表征与符号主义的回归 随着Transformer架构的成熟，LLMs展现出惊人的语言生成能力。本章的核心问题是：这些模型是否真正“理解”了语言的深层结构，还是仅仅掌握了高维度的统计关联？我们利用“探针”（Probing）技术，试图从LLMs的隐藏层中提取出可解释的句法依赖关系和语义角色标签。研究发现，虽然模型展现出对局部语境的精妙把握，但在处理需要长程依赖推理和常识性知识的任务时，其内部表征的符号性结构依然模糊不清，这为符号主义与联结主义的融合指明了方向。 第八章：语料库的偏见与语言学研究的伦理困境 大规模语料库（如Common Crawl）是现代计算语言学的基础，但其构建过程本身就内含了巨大的偏见——时间偏见、地域偏见和代表性不足。本章系统性地梳理了这些“数据污染”（Data Contamination）如何放大社会不公，并阻碍我们对少数语言或边缘方言的准确建模。我们提出了一套“伦理驱动的语料库构建框架”，强调研究者在数据选择、标注和模型训练中的责任，并探讨了如何利用对抗性学习来减轻已存在的偏见。 第九章：从描述到干预：计算方法在语言教学与治疗中的应用潜力 本章展望了计算语言学在应用领域的实践价值。我们考察了自然语言生成（NLG）技术在定制化语言学习材料开发中的优势，以及自动语音识别（ASR）在评估非母语者发音准确性方面的精度提升。在语言治疗方面，本章重点分析了基于机器学习的工具如何帮助早期识别和干预特定学习障碍（如阅读障碍）的生物标记，并讨论了将复杂的语言模型结果转化为临床可操作建议的技术挑战。 --- 本书汇集了对人类语言最本质问题的多维度思考，它不仅是语言学研究者案头的必备参考，也是认知科学、人工智能、教育学及社会学领域学者进行跨界对话的有力工具。
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