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A010 PNAS | 双语大脑如何处理“意义”？一项研究发现中英文共享语义表征

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2026-03-12 ｜原文链接

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基本信息

Title:Bilingual language processing relies on shared semantic representations that are modulated by each language

发表时间：2026.2.24

发表期刊: PNAS

影响因子：9.1

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引言

会说两种语言的人，往往有一种很直观的体验：

同一个意思，用母语说出来和用第二语言说出来，感觉并不完全一样。

过去的行为学研究也不断提示这种复杂性：一种语言会干扰另一种语言的语义加工，似乎说明两种语言共用一套意义系统；但与此同时，情绪强度、记忆提取和数字加工等现象又提示，母语和非母语在处理上并不完全相同。

问题在于，这些差异究竟发生在什么层面——是两种语言使用了同一套脑内语义表征，还是分别依赖不同的神经系统？

既往神经影像研究虽然常能看到“双语激活相似脑区”，却很难进一步说明这些脑区内部究竟如何表征意义；不少研究也缺少同一受试者内的跨语言比较，或者使用较为人工化的刺激，离真实语言理解还有距离。

基于此前关于“语义调谐会随任务情境改变”的研究，作者提出一个更有整合力的设想：双语者在不同语言中可能主要共享同一套语义表征，但每种语言又会像一种情境变量，对这套表征做细粒度调节。本文要回答的，正是这两个层面如何在同一个大脑中同时成立。

实验设计与方法逻辑

作者招募了6名中文母语、英文非母语的流利双语者，让他们分别阅读中文和英文自然叙事材料，每种语言阅读时间都超过2小时，同时用功能磁共振成像（fMRI）记录脑活动；随后把每个词投射到跨语言可对齐的词向量空间，用体素级编码模型（voxelwise encoding model）分别重建两种语言下的语义表征，并通过留出故事测试、跨语言预测和个体内比较，判断两种语言究竟共享哪些语义表征，又在哪些地方出现系统性偏移。

Fig. 1. Hypothesis and experimental procedure.

核心发现

两种语言首先共用同一套语义脑区

图2最重要的信息，不是“中文和英文都能激活语言区”这么简单，而是两种语言的语义模型都稳定预测到双侧颞叶、顶叶和前额叶这些经典语义系统区域，而且两种语言在顶点层面的预测准确率显著相关，组水平相关系数达到 *r* = 0.68。这说明双语语义加工首先建立在共同的脑网络之上，而不是各自分家。值得注意的是，中文条件下模型预测更强，提示母语语义过程在这些受试者中可能更充分地驱动了脑表征。

Fig. 2. Cortical distribution of semantic representations for each language.

共享不只体现在脑区重叠，还体现在“语义地图”本身高度一致

如果只是同一脑区都被点亮，还不能证明两种语言真的共享意义表征。作者进一步在图3中把体素按语义调谐分成五类：家庭、交流、认知、地点、数字/姓名。结果显示，组水平上有81%的高可预测顶点在中英文中的聚类归属一致，单个受试者也都超过70%。这张图真正值得看的是，它把“同一区域被激活”推进到了“同一意义类别由相近体素承载”，也让跨语言预测成为可能，支持共享语义表征这一核心判断。

Fig. 3. Shared semantic representations between languages.

共享之上，存在稳定而系统的语义调谐偏移

图4回应了全文最关键的第二个问题：既然大体共享，那语言特异性体现在哪里？作者用主成分分析（PCA）提取出最主要的“调谐偏移轴”，一端更靠近数字/集合相关语义，另一端更靠近动作/人际关系相关语义。更重要的是，这种偏移在不同受试者之间分布相当一致；而当作者进一步比较“同样是英文材料，母语者和非母语者”的表征时，得到的偏移模式与中英文比较显著相关（r = 0.63）。这意味着偏移更可能反映母语/非母语加工差异，而不只是两种语言材料表面形式不同。

图10

Fig. 4. Cortical distribution of semantic tuning shifts between languages.

不同语义类别被两种语言调制的方向并不一样

图5把这种“偏移”具体化了。家庭、交流、认知三类体素在英文中更强调动作和关系相关成分，在中文中更强调数字和集合相关成分；而地点、数字/姓名两类则方向相反。

作者还给出两个体素例子：一个认知相关体素在两种语言里都保持“认知”主题，但英文更偏向 *know* 这类动作/关系色彩，中文更偏向 *second* 这类数字信息；另一个地点相关体素则在英文更突出 *four* 之类数字特征，在中文更突出 *moving* 这类动作特征。也就是说，语言不是把语义类别整体替换掉，而是在同一类别内部重新分配关注重点。

图11

Fig. 5. Semantic tuning shifts for different semantic clusters.

图12

归纳总结和点评

这篇论文最有价值的地方，在于它没有把“双语共享”与“语言特异”对立起来，而是用自然叙事阅读、个体内比较和体素级编码模型，把两者整合成一个更精细的结论：双语者的大脑确实主要依赖共享的语义表征，但这套表征会被不同语言系统性调节。这样的结果既能回应长期存在的理论争论，也为解释跨语言启动、语义干扰、情绪和数字加工差异提供了更直接的神经基础。

当然，研究对象目前限于中文母语、英文非母语人群，样本量也较小，机制层面的因果解释仍待后续工作展开；但作为一项把自然语言理解与脑语义地图精细连接起来的研究，这篇文章完成度很高，也很有说服力。

图13