神经语言学国际热点与趋势的科学知识图谱分析

邓宇廖小根应用语言学研习

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本文来源：语言科学微信公众号

神经语言学国际热点与趋势的科学知识图谱分析

邓宇廖小根

提要：本文基于Web of Science核心论文数据库，借助CiteSpace可视化工具，对近十余年神经语言学国际热点和趋势做动态计量分析，结果显示：1）语义加工N400效应、言语加工双侧流模型、双语加工的神经机制、句子加工P600效应以及语言加工的脑定位是当前最为经典的议题；2）神经语言学的研究热点主要有语言、大脑、功能核磁共振成像、脑电位、语言理解、事件相关电位、言语、句子理解、工作记忆、失语症、理解能力、儿童语言、N400、双语等；3）预测、双语、认知控制、脑创伤、词汇识别、元分析、障碍等是近几年兴起的前沿议题。展望未来，神经语言学应汇聚多种神经科学方法，吸收人工智能新技术，协调左右脑的语言功能，推动语言加工理论的创新，并与语言康复有机结合。

关键词：神经语言学；热点；趋势；CiteSpace；知识图谱

1.引言

神经语言学作为现代语言学的一个分支，主要研究语言与大脑功能之间的关系，其目的在于挖掘人类语言理解、产生、习得以及学习的神经和心理机制，探究大脑对语言信息的接收、存储、加工和提取的方式与过程（杨亦鸣，2002：序；杨亦鸣, 2012：550；崔刚, 2015：1）。广义上讲，神经语言学起源于1861年，法国神经学家布洛卡（Broca）通过对失语症病人的研究，发现人脑左半球第三额回损伤会导致言语表达障碍。狭义上讲，“Neurolinguistics”（神经语言学）这一术语肇始于20世纪60年代，其产生深受乔姆斯基的句法理论和心理语言学发展的影响。神经语言学是一项跨学科事业，主要涵盖语言学、神经解剖学、神经病学、神经生理学、哲学、心理学、精神病学、语言病理学及计算机科学等（Ahlsén，2006：3-4），但并非简单的学科相加，而是采用这些领域的方法来研究语言与大脑的关系。

神经语言学的理论基础主要基于五大学说：大脑定位说（localism）、联系学说（associationism）、功能动态定位说（dynamic localization of function）、整体说（holism）以及进化论（evolution-based theories）。基于此，Ahlsén（2006: 5）把神经语言学的核心议题归纳为：1）不同脑区损伤对语言和沟通有何影响？2）沟通能力和语言使用能力如何进化？其进化与大脑进化有何关联？3）儿童如何学习沟通并运用语言？其语言习得与大脑发展有何关系？4）如何对语言和沟通的脑机制进行测量和可视化？5）如何对语言和沟通过程构建模型以深入阐释语言现象？6）如何对语言加工、语言发展以及语言能力退化进行计算机模拟？7)如何设计实验检验语言加工模型和假设？

神经语言学与当代语言学理论一样，其研究目的也是为了获取和发现语言的本质、语言的结构和功能、语言能力的生物基础。就研究内容而言，神经语言学亦可从语音、语义、词汇、语法、语用、语篇和文字等层面展开，每个层面还可细分（杨亦鸣, 2012：551）。21世纪以来，神经语言学已成为当代学术研究的前沿，具有广阔的前景和充满活力的未来（杨亦鸣, 2002：序；杨亦鸣, 2012：550）。鉴于此，本文拟基于Web of Science核心数据库，通过CiteSpace可视化工具，对近十余年国际神经语言学的研究现状和前沿趋势做科学知识图谱分析，以厘清神经语言学的动态和发展轨迹，为国内相关研究带来启发。

2.研究设计

2.1 研究问题

本文拟探究四个问题：

1）神经语言学国际核心论文的发文量、发文国家和作者有何特征？

2）神经语言学国际核心论文的高被引期刊、文献和作者有何分布特点？

3）神经语言学国际核心论文在关键词共现、聚类及突变方面有何趋势？

4）当前神经语言学研究存在哪些问题及未来研究方向如何？

2.2 研究工具

采用可视化分析软件CiteSpace 5.0.R2，在Java程序下运行。该软件能对某个议题进行动态科学知识图谱分析，根据发文量，高被引期刊、文献、作者，关键词共现、聚类和突变等方式呈现该议题的研究动态和前沿趋势。

2.3 数据采集

基于Web of Science 的核心论文集，数据源限定在2008-2018的SSCI、SCI(E)期刊论文数据库，刊物类别为“linguistics”（语言学）和“language linguistics”（语言与语言学）。根据神经语言学的定义和研究范畴，设置两组检索主题词：第一组合取“brain” and “language” （“大脑”和“语言”），得到 1407条期刊文献；第二组析取“neurolinguistic” or “neurolinguistics” （“神经语言学相关”或“神经语言学”），得到期刊文献288条。两组主题词检索总计1695条文献，剔除重复及无关文献，最终得到有效文献1656条。数据提取日期为2018年4月6日。将Web of Science中提取的1656条文献数据保存为纯文本格式，再导入CiteSpace软件，便可通过选择发文国家、发文作者、发文机构、被引期刊、被引作者、被引文献、关键词共现和术语突变等节点呈现神经语言学研究的动态知识图谱。

3. 结果与分析

3.1 发文情况分析

我们对2008-2017国际神经语言学研究的年度发文量进行统计，其分布趋势如图1所示（2018年的文献量不足整年，未列出）。

图1 2008-2017年神经语言学发文量分布

图1显示，神经语言学的发文量近十年总体呈上升趋势。其中，2008-2010年间，发文量较平稳，年均120篇左右。2012年显著提升，达到182篇，并稳定至2016年。2017年，发文量达到峰值，是2008年的两倍多，表明神经语言学研究出现了新的增长点，这与世界“脑计划”的实施密不可分。

神经语言学发文量在不同国家之间亦存在差异，我们对近十年神经语言学发文量排名前十五位的国家进行统计，结果见表1：

表1 神经语言学发文国家排名

表1显示，美国的发文量跃居第一（697），占全球发文量的32.8%，远超排名并列第二的德国（175）和英国（175），可见美国在神经语言学领域独占鳌头。排在美、德、英之后依次是荷兰（113）、加拿大（105）、中国（102篇）、意大利（97）、西班牙（94）、法国（87）、澳大利亚（63）、比利时（54）、日本（42）、瑞士（42）、以色列（39）和苏格兰（29）。中国的发文量跻身第六，说明我国神经语言学研究已走向世界，对该学科的发展做出了贡献。

为追踪神经语言学知名学者的研究，我们根据普赖斯定律，即核心作者群发文阈值M = 0.749* （其Nmax为最高产作者发文数），提取出核心作者群（曾广、梁晓波，2017：32）。近十余年神经语言学领域排名前二十的高产作者见表2：

表2 神经语言学研究高产作者及其发文量

由表2可知，神经语言学核心作者群较分散，这表明神经语言学作为一种跨学科研究范式，涵盖一系列理论主张及研究方法，汇聚了诸多领域的成果。

此外，近十余年在核心期刊发表神经语言学论文20篇以上的机构共17个，排名前十的依次为奈梅亨大学（42）、伦敦大学（37）、纽约大学（34）、美国西北大学（30）、加州大学圣地亚哥分校（29）、马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所（27）、伊利诺斯大学（27）、马克斯普朗克心理语言学研究所（27）、华盛顿大学（26）、马里兰大学（26）。

3.2 高被引期刊、作者、文献分析

刊物共被引分析可识别某领域知识的主要来源，并根据刊物偏好勾勒期刊之间的逻辑联系，便于研究者阅读文献和投稿（李杰、陈超美，2016：170；肖雁，2017：704）。借助CiteSpace，我们绘制了近十余年神经语言学高被引期刊知识图谱，见图2：

图2 神经语言学高被引期刊知识图谱

按照被引频次，排名前十的期刊分别是Brain and Language（1185）、Journal of Cognitive Neuroscience（993）、Neuropsychologia（947）、Neuroimage （922）、Cognition（766）、Trends of Cognitive Science（757）、Science（730）、Brain（696）、Proceedings of National Academy of Science（674）、Journal of Memory and Language（637）。这些期刊是神经语言学研究者重点关注的对象。

作者共被引是指两个作者共同被其它文献引用的现象。通过计算共被引作者关系，可获取作者共被引网络图，从而揭示出某领域的学术共同体（陈悦等，2014：65）。我们用CiteSpace绘制出神经语言学研究作者共被引知识图谱，见图3：

图3 神经语言学高被引作者知识图谱

图3中的节点大小与作者文献被引次数成正比，反映出该学者的影响力。其中，共被引频次排名前15的学者依次为Friederici （369）、Kutas （321）、Hagoort （281）、Oldfield （250）、Hickok（205）、Osterhout（194）、Price（178）、Pulvermuller（169）、Chomsky（154）、Binder（143）、Abutalebi（137）、Kaan（136）、Kuperberg（127）、Perani（123）、Federmeier（119）。这些学者对神经语言学研究有着非凡的建树。

文献共被引是指某一论文中的参考文献同时被其它论文作为参考文献的情况。通过文献共被引分析，不仅可以辨识某一领域的高影响力文献，还可据此衍推研究热点与趋势（向明友，2015）。我们用CiteSpace绘制出近十余年神经语言学的文献共被引知识图谱，见图4。因篇幅所限，此处仅介绍排名前十的文献。

图4 神经语言学高被引文献知识图谱

在神经语言学的发展历程中，语义加工是最为经典的话题。N400作为事件相关电位的一个内源性成分，反映出大脑语义认知的加工过程，在高被引前十的文献中，有两篇围绕N400展开，Kutas 和 Federmeier（2011）与Lau 等人（2008）对语义加工N400效应的发现对世界各语系语言的语义神经机制研究产生的影响最为显著。为探明语义系统对应的脑区，Binder 等人（2009）对120项功能性神经成像研究做了元分析，发现语义加工涉及的皮质区域可分为三大类：后部多模态和异型联合皮质（posterior multimodal and heteromodal association cortex）、异侧前额叶皮质（heteromodal prefrontal cortex）以及内侧边缘区（medial limbic regions）。这些区域的扩展可解释为何只有人类能够有效使用语言、计划、解决问题以及创造文化和科技产品，这些能力依赖于流畅和高效的语义知识提取和处理过程。

言语加工的功能神经解剖学研究已开展了数十年，但在确定言语加工定位时无法充分考虑任务效应，这很大程度上妨碍了言语加工研究的发展。为解决该难题，Hickok 和 Poeppel（2007）提出了言语加工双侧流模型（dual-stream model of speech processing），认为听觉语言加工由两个解剖分离和功能特异的平行加工流执行。其中，腹侧流（ventral stream）加工言语理解信号，背侧流（dorsal stream）具有听觉运动整合功能，负责将听觉言语信号映射到额叶发音网络。

双语习得与母语加工的神经机制是神经语言学的热门议题。Abutalebi 和 Green（2007）采用功能神经影像技术，探讨了双语者语言产出问题，发现二语的神经表征同母语的神经表征是相似的。双语者语言产出是一个动态过程，在此过程中，皮质和下皮质会充分利用抑制以完成词汇提取并选择目标语言。这一发现对临床双语失语症的干预和治疗富有启示。Abutalebi（2008）回顾了双语语法及词汇语义加工的功能神经影像研究，发现二语习得与一语习得具有相同的神经结构，晚期二语学习者亦如此，这与关键期假说的解释相反。此外，语言控制是双语语言系统特异性的一个重要方面。

句法加工是神经语言学重点探寻的领域。Kuperberg（2007）探究了语言理解的神经机制，提出“语言加工的非句法中心动态模型”（non-syntactocentric, dynamic model of language processing），认为语义 P600 效应是在动词论元关系加工过程中，当题元加工与句法加工的分析结果不一致时对题元加工分析线路所做的持续性再分析而诱发的。

语言加工的脑区网络定位是神经语言学的一大难点。Hagoort（2005）提出一种将心理语言学模型与语言的神经生物学解释连接在一起的新框架，认为在说话和理解语言时，从记忆中提取单词信息后会将其整合为更大的语言单位。整合操作（unification）在语言加工的语义、语法和语音水平上并行运作，左侧额下回（LIFG）在“整合”中起着重要的作用。为定义大脑左半球额区、颞区和顶下区语音、语义和句子加工网络的组成，Vigneau 等人（2006）对129项相关研究做了元分析，发现：1）额下回参与了语音和语义加工；2）初级听觉-运动回路参与了音节的理解和产出；3）语音和语义加工存在神经重叠；4）额下回岛盖部的皮质区参与了句法加工，句子和语篇加工过程选择性激活了颞上回后部皮层区；5）不同语言成分具有不同的工作记忆感知-运动回路。这些结果支持大规模的结构网络，而非左半球语言的模块化组织。Friederici（2011）基于先前语言加工的神经影像研究，发现大脑中存在语言功能网络，如偏左脑的颞区皮质和额下皮质主要负责句法加工，而非左半球偏侧的额颞叶网络主要负责语义加工。在这些大脑网络中，句法加工先于语法、语义关系的构建，听觉信息的超音段韵律信息则由大脑右半球的额颞叶网络加工。

3.3 关键词共现、聚类和突变分析

从论文题目、摘要和正文中提取的关键词能反映论文的核心内容，是论文主题的高度概括，可揭示某领域的研究热点与整体趋势。我们用CiteSpace绘制出近十余年神经语言学研究的关键词共现知识图谱，如图5所示：

图5 神经语言学热点关键词共现知识图谱

图5中的主要热点关键词按出现频次排序依次为：语言（482）、大脑（340）、功能核磁共振成像（259）、脑电位（238）、语言理解（206）、事件相关电位（191）、ERP（186）、言语（186）、句子理解（184）、工作记忆（184）、失语症（160）、理解能力（160）、儿童语言（127）、N400（121）、双语（118）、句法（114）、表征（108）、感知（96）、布洛卡区（95）、记忆（93）、激活（90）、时间过程（87）、言语感知（86）、习得（81）等。从历年演变看，神经语言学近十年稳定的热点集中在语言、大脑、功能核磁共振成像、脑电位、语言理解、事件相关电位等，这些热门话题值得高度重视。

关键词基于不同的亲疏程度形成的聚类可精细直观地廓清研究的各热点子域（金胜昔、林正军, 2017）。我们借助CiteSpace对近十余年神经语言学热点关键词进行聚类分析，结果见图6：

图6 神经语言学关键词聚类知识图谱

图6中的聚类标签是通过标题提取聚类名称并做“tf*idf 加权算法”得到的，Silhouette值排名前三的聚类分别为#3“aphasia”（0.853）、#6“bilinguals”（0.699）、#7“fMRI study”（0.734）。“失语症”（aphasia）共20个成员，包括重复话语、学龄儿童、工作记忆缺陷、言语-语言病理学、双语失语症、脑创伤等。“双语者”（bilinguals）共12个成员，主要有失语症、执行控制、功能语言加工、动词曲折变化、句法加工、范畴感知等。“功能核磁共振研究”（fMRI study）共9个成员，如情感电位、语义加工、汉语句子理解、动词论元加工等。

CiteSpace还可通过“突变词检测”( detect bursts) 算法，检测某领域研究话题的突然增长，进而追踪前沿（李红满，2014）。我们提取的主要神经语言学突变术语见表3：

表3 神经语言学术语突变

表3中加粗线条为突变发生显著变化的年份区间，其中，2015-2018年，神经语言学重点关注的是预测、双语者、认知控制、脑创伤、词汇识别、元分析和障碍，这些术语突变年份较晚，是近几年最前沿的议题。

4. 存在问题及未来发展方向

统观近十余年的知识图谱数据，神经语言学迎来了跨越式发展的新机遇。但是，当前神经语言学研究亦有不足之处，存在问题及未来发展方向可归纳如下。

4.1 存在问题

（1）神经语言学理论假设具有复杂性和不确定性。神经语言学研究语言加工的神经基础，既涉及大脑构造、功能和信息加工过程，又涉及语言加工过程，这两个问题本身非常复杂，各自存在诸多争论（崔刚、王海燕，2014：148）。有关大脑功能认识的争论已有数千年，如定位说、联系学说、功能动态定位说、整体说、进化说等，至今尚无定论。同时，有关语言加工的模块学说和互动主义亦争论不休，顾此失彼的情况时有发生。因此，对神经语言学问题持有何种观点将直接影响假设的提出、方法的采用、数据的分析以及结论的得出。在不同理论观点之下，同样的数据亦可导致完全不同的结论（崔刚、王海燕，2014：149）。简言之，无论是从语言层面还是从大脑结构层面出发的神经语言学理论假设因各自的复杂性均易导致研究结果的不确定性。

（2）研究方法和结论具有分散性。神经语言学在早期语言障碍病例观察和哲学思辨的基础上，通过行为、心理、解剖、电生理、脑成像等技术打开了局面，但各种新方法的论证相对各自为政，研究结论难以形成共识。神经语言学研究的对象是语言和大脑，面对如此复杂的对象，要想获得对于语言和大脑之间关系的正确认识，仅采用单个技术手段验证或修正某一理论假设，就不可避免结论分散的问题（崔刚、王海燕，2014：154）。这会导致一些误区，比如当新的技术手段使用之后，原有手段得到的结果就可能被过度纠正甚至全部放弃（杨亦鸣，2012：559）。

（3）神经语言学研究与临床康复的结合相对薄弱。早期神经语言学关于失语症的研究多为临床医生的建树，而到了现代，基础研究人员开始从事神经语言学研究，研究对象更多集中在健康人群。由于临床知识的缺乏，基础研究与临床康复实践脱节。当前类脑智能和计算智能的迅猛发展要求神经语言学研究在通过语言认识大脑的同时，能更好的模拟和保护大脑，这些都离不开临床康复的平台，这也是神经语言学产学研一体化发展的挑战。

（4）有关大脑右半球对语言处理的作用重视不够。神经语言学的绝大多数研究认为语言的优势半球为左半球，而右半球主要负责处理空间、音乐、情感等信息（崔刚，2015：247）。因此，大脑的语言功能偏侧化研究颇为成熟，语言神经加工的发现主要围绕左脑展开，而右脑的语言功能不甚明确（Blumstein，2019：7）。近年来，大脑右半球在语言处理中的作用引起了关注，如隐喻非字面意义的加工、语篇整合能力、儿童脑损伤患者的语言功能代偿等（崔刚，2015：248-254）。整体而言，大脑语言功能的左半球优势观点仍占据主导地位，右脑在语言处理中的作用有待深入研究。

（5）神经语言学所交叉的学科之间缺乏合力。神经语言学跨越多门学科，医学界、心理学、语言学界均产生了标志性研究成果，但是对话互动不足，出现了医学界、康复界不熟悉语言理论，语言学界不了解神经科学和临床康复的尴尬局面。

4.2 未来发展方向

（1）多种神经技术方法汇聚互证是必然趋势。新兴的认知神经科学技术对认识大脑功不可没，比如，fMRI可精准测量语言加工的神经激活模式及其动态变化，MRI可对大脑结构及脑损伤部位精准定位成像，TMS则可通过对大脑皮质的刺激构建虚拟病变，ERP和MEG可为语言神经机制的时间进程提供电生理证据，DTI技术可测量大脑不同部位白质纤维的连接（Ahlsén, 2006：163-165；Blumstein，2019：4）。但是，依靠单一技术方法对语言神经加工进行系统性研究变得愈发艰难，神经语言学研究的趋势是汇聚两种或多种脑成像或电生理技术来考察语言的神经认知机制。比如，将fMRI和MRI结合分析脑损伤数据，亦可把fMRI与TMS技术相结合，这可弥补单一技术的缺陷。多种神经技术的融合，可广泛应用于健康人大脑语言加工、健康人与语言障碍病人对照研究、个体语言神经机制的跟踪研究，以及个体语言的神经可塑性康复研究等领域（Blumstein，2019：5）。

（2）神经语言学的发展应不断推动语言理论的修正与创新。争议性大的语言加工理论亟需神经科学技术来证实或证伪，进而修正创新。以模块说为例，fMRI研究发现大脑不是简单按照功能划分为若干个语言模块，比如颞上回和颞上沟虽然对早期听觉加工起决定作用，但言语信号加工同时还激活了其它神经区域，如颞中回、顶叶部分的角回、缘上回和额上回。尽管这些神经区域功能各异，但在言语感知中是作为一个整体系统来运行的（Hickok & Poeppel，2007；Blumstein，2019：5）。同理，词汇、句法、语义加工亦会激活多个神经区域。这表明，语言加工研究奉行绝对的模块主义而忽视互动的做法值得商榷，模块与互动是一个有机整体，在语言神经加工过程中是并行不悖的。语言加工涉及复杂的条件和变量，如神经系统的发展、老化、损伤等，因而语言加工理论具有动态性和可变性。神经语言学要对这些复杂的条件做出合理解释，就需要利用新技术，对具有争议的理论（如词汇表征的具身性和象征性之争）提供科学证据，以修正语言加工理论。

（3）神经语言学研究需融入计算模型与人工智能。计算模型已应用于语言加工及其障碍的研究，比如并行加工模型（Rumelhart & McClleand，1986）对大脑加工语言和言语提供了可行的神经模型，该模型聚焦学习过程和学习规则，在字母视觉感知和儿童语言习得等领域具有应用价值。又如人工神经网络模型（Artificial Neural Network Model）基于神经系统的内部结构，把大脑视为神经元相互连接的节点网络，各节点之间的激活是双向的。该模型通过构建人脑语素、词、语义各节点及其互动连接激活模式，可对脑损伤病人的语义-语音错误进行模拟（Dell, 1986；Dell et al., 1997) 。随着人工智能的发展，新的基于互动激活网络的计算模型将应用于语言加工和脑损伤模拟之中，这对神经语言障碍特征的分析十分必要。新的计算模型既要充分体现语言系统的功能结构，又要模拟信息如何影响语言系统的加工。此外，还要考虑新词增加而不破坏现有网络模型的稳定性（Blumstein，2019：5）。

（4）神经语言学与语言康复的结合是关键和落脚点。神经语言学发源于失语症的脑机制研究，并扩展到各类脑损伤或脑疾病所致的语音障碍、词汇障碍、语义障碍、句法障碍、语用障碍、语篇障碍等，其研究对象的特殊性要求神经语言学与语言康复相结合。由于语言认知系统与其它认知系统具有交叉性，可将一般认知原则（如注意、推理、知觉、情感等）应用于语言康复策略，同时重视右脑对语言康复的作用，协调好左、右脑在语言功能恢复中的角色。此外，将神经语言学、语言康复与人工智能相结合，推动语言智能康复事业的发展，是神经语言学长期努力的方向。

（5）神经语言学的本土化研究大有可为。中国的神经语言学研究起步稍晚，自20 世纪90 年代中后期开始，陆续有中国学者探索语言的神经机制问题，内容涉及语法、语义、语音、语用等，研究手段也开始多元化（杨亦鸣，2012：556）。中国的神经语言学研究发文量跻身世界第六，揭示出我国神经语言学的蓬勃发展之势。随着中国脑计划战略的发展，有关语言与大脑关系的研究日益彰显其现实意义与应用价值，而神经语言学正好通过语言开启了一扇“认识脑、保护脑、模拟脑”的窗户。由此推定，基于当前国际神经语言学热点与趋势进行本土化研究具有紧迫性和必要性。只有瞄准国际前沿，立足中国语境，才能发挥我们的后发优势，推动中国神经语言学研究的国际化。

5. 结论

本文基于Web of Science的核心论文数据库，借助CiteSpace 5.0.R2可视化工具，对近十余年神经语言学研究的发文量，高被引期刊、作者、文献，关键词共现、聚类和突变等数据做了科学知识图谱分析，结果发现：1）神经语言学近十余年来整体呈上升趋势，涌现出大批跨学科、跨领域的高产学者，如Marien、Costa、Emmorey、Hagoort、Friederici、Kutas、Hickok等。2）有关语义N400效应、言语加工模型、双语产出的神经机制、句子加工的P600 效应以及语言加工脑定位是近十年神经语言学最为经典的议题。3）神经语言学研究的热点主要有语言、大脑、功能核磁共振成像、脑电位、语言理解、事件相关电位、言语、句子理解、工作记忆、失语症、理解能力、儿童语言、N400脑电成分、双语等。历年稳定的热点是语言、大脑、功能核磁共振成像、脑电位、语言理解、事件相关电位等。从突变术语角度看，预测、双语、认知控制、脑创伤、词汇识别、元分析和障碍是近几年的前沿议题。

鉴于神经语言学理论假设的复杂性、研究方法的分散性、临床实践薄弱、右半球语言功能尚未明确、学科之间缺乏合力等现状，未来研究应汇聚多种神经科学方法，吸收人工智能新技术，不断推动语言加工理论的创新，并与语言康复有机结合。中国的神经语言学研究在国家脑计划战略下大有可为，我们应立足中国语境进行本土化研究，进而与国际神经语言学研究接轨。

作者简介：

邓宇，四川外国语大学语言脑科学研究中心副教授、博士。研究方向：神经语言学、认知语义学、语言病理学

廖小根，南京师范大学外国语学院博士生。研究方向：神经认知语言学

本文来源：邓宇,廖小根. 神经语言学国际热点与趋势的科学知识图谱分析[J]. 语言学研究,2020(02):51-65.