摘　要　隨著眼動研究的深入，近年來研究者受注意梯度指導(dǎo)理論影響，結(jié)合心理學的最新發(fā)展以及在相關(guān)實驗研究的基礎(chǔ)上提出了新的理論模型，其中最具代表性的是SWIFT模型。SWIFT模型遵循3條基本原則：（1）一定注意范圍內(nèi)的分布式詞匯加工；（2）眼跳計劃和目標選擇的分離；（3）伴隨中央凹目標抑制的眼跳機制。在構(gòu)架上，該模型主要有兩大功能模塊：詞匯加工和眼跳編程。
　　關(guān)鍵詞　SWIFT模型，注意梯度指導(dǎo)理論，分布式詞匯加工，中央凹目標抑制。
　　分類號B842
　　
　　閱讀中的眼動控制理論試圖解決眼動與閱讀時讀者的心理活動的關(guān)系問題。西方學者對閱讀過程中的認知加工與眼動行為的研究已有一百多年的歷史，其中出現(xiàn)了多個眼動控制模型。就其眼動控制的理論而言，目前主要有3種：初級眼動控制理論（primary oculomotor control，簡稱為POC），序列性注意轉(zhuǎn)移理論（sequential attention shift，簡稱為SAS）和注意梯度指導(dǎo)理論（guidance by attentional gradient，簡稱為GAG）[1]。當前，國內(nèi)介紹的閱讀的眼動模型，如Strategy-Tactics，Morrison(1984)模型等大多是基于POC和SAS理論構(gòu)建的。近年來，隨著眼動研究的深入，研究者先后對POC和SAS理論提出了質(zhì)疑，試圖以GAG理論為指導(dǎo)構(gòu)建眼動模型，比較典型的是SWIFT模型[2]。
　　自發(fā)眼跳-中央凹抑制模型（Saccade generation With Inhibition by Foveal Targets，簡稱為SWIFT模型）是由Engbert，Longtin 和Kliegl（2002）提出的眼動控制理論的量化模型，該模型試圖整合視覺的、詞匯的、眼動的信息，采用分布式的詞匯加工方式，在單詞水平上從時間和空間兩個維度來考察閱讀中的眼動行為。
　　
　　1 閱讀中的眼動控制理論
　　
　　Kennedy等認為閱讀的眼動控制模型先后主要受3種理論影響，即POC、SAS、GAG。POC理論主要從視覺和文本物理屬性方面考察閱讀中的眼動，其模型大多是定性描述。相對于POC，SAS理論特別重視認知因素對眼球運動的影響，并且對模型進行了定量研究。與前兩者不同，GAG理論綜合初級眼球運動和認知因素來研究閱讀過程中的眼動，通過計算機模擬對模型進行了系統(tǒng)的定量說明。
　　
　　1.1 初級眼動控制理論
　　POC理論的基本假設(shè)是眼球運動主要由非詞匯的、低水平因素，如文本編排、最初注視位置等驅(qū)動，其代表模型有Minimal control、Strategy-Tactics以及 Yang等近年來提出的Push-Pull等[3~5]。Minimal control模型認為注視時間和眼跳長度主要受到文本的物理屬性，如文本設(shè)計、布局的影響，而較少受語言和認知因素的干擾。該模型只能解釋數(shù)學任務(wù)中的一些眼動行為，而無法應(yīng)用到復(fù)雜的閱讀任務(wù)中。
　　O’Regan認為影響眼動的主要因素是讀者在注視早期階段所獲得的非詞匯水平的信息，在戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)模型中主要是指最初的注視位置。該模型認為某個詞的注視位置在很大程度上決定著讀者對該詞的注視時間，以及下一次的注視位置。如果注視點落在一個詞的最佳位置上，即靠近詞的中部，那么只會有一次注視，而落在一個不適宜的位置，通常會產(chǎn)生一次回視[6]。與Minimal control模型相比，戰(zhàn)略戰(zhàn)術(shù)模型能較好地解決著陸點的問題，但其所提出的每個詞都存在最佳注視位置的結(jié)論是在單詞獨立呈現(xiàn)的情境中獲得的，因而很難解釋自然閱讀狀態(tài)下的眼動行為。Push-Pull模型認為眼動是由中樞神經(jīng)系統(tǒng)決定的，眼跳在很大程度上獨立于詞匯加工，它是視覺系統(tǒng)中不同成份相互競爭的結(jié)果。
　　綜上，基于POC理論構(gòu)建的眼動控制模型普遍忽視了認知因素對語篇閱讀中眼動行為的作用，因此它們難以有效地解釋閱讀過程中的前視效應(yīng)、溢出效應(yīng)以及詞頻和詞的可預(yù)測性對個體眼動的影響[7]。
　　
　　1.2 序列性注意轉(zhuǎn)移理論
　　SAS理論的基本假設(shè)是詞匯加工、注意轉(zhuǎn)移和眼動是密切聯(lián)系的，注意是序列性地從一個單詞轉(zhuǎn)移到下一個單詞，特別重視認知因素在眼動控制中的作用，認為廣義的詞匯接通是驅(qū)動眼動的基本引擎，其代表模型有Morrison模型，E-Z Reader模型等以及Salvucci等(2001)提出的EMMA模型(Eye Movements and Movements of Attention，簡稱為EMMA)，其中影響較大的是E-Z Reader模型[8]。關(guān)于這類模型，國內(nèi)研究者給予了較多的關(guān)注，閻國利等曾進行了比較詳細的介紹。
　　相對于POC理論模型，SAS理論模型，尤其是E-Z Reader模型，不但對認知加工與閱讀中眼動關(guān)系進行了定性說明，而且還進行了定量的研究，能夠解釋閱讀中的一些現(xiàn)象，如前視效應(yīng)、溢出效應(yīng)等。但是，Kennedy等發(fā)現(xiàn)該模型與實驗數(shù)據(jù)的擬合程度并不盡如人意，而且模型自身結(jié)構(gòu)相當繁瑣(E-Z Reader1到E-Z Reader7) [9,10]。研究者認為，由于SAS模型堅持序列性的注意轉(zhuǎn)移策略，因此難以很好地解決下列3種問題[11]：
　�。�1）副中央凹詞匯難度對中央凹詞匯加工的影響。
　�。�2）從注視點左側(cè)提取的信息對閱讀過程中眼動行為的影響。
　�。�3）重新計劃眼跳是否會增加注視時間，及其影響程度。
　　對于前兩個問題，SAS模型，尤其是E-Z Reader模型試圖通過增加一些功能模塊加以解決，結(jié)果使模型變得相當復(fù)雜，缺乏靈活性。至于第3個問題，該模型一直沒有給出很好的解決辦法[12]。
　　
　　1.3 注意梯度指導(dǎo)理論
　　Inhoff等總結(jié)了GAG 理論5個方面的特征[13]：
　�。�1）在有效的視覺范圍內(nèi)，所有單詞都能被注意到，并進行詞法分析，而不僅僅是以一個單詞到另一個單詞的序列加工的方式進行。
　　（2）在一定的空間范圍內(nèi)，不同詞匯間注意資源分配不均衡，存在著有序的等級梯度。
　　（3）注意分布的梯度值與注視位置及個體對該詞匯的認知加工密切相關(guān)。
　�。�4）成功的詞匯或亞詞匯加工會導(dǎo)致注意中心的動態(tài)調(diào)整。被識別的詞只能得到較少的注意資源，而一定注意范圍內(nèi)的新詞會得到更多的注意資源。
　�。�5）伴隨注意中心的轉(zhuǎn)移，眼跳產(chǎn)生，并將眼球指向新的目標。
　　根據(jù)GAG理論，研究者構(gòu)建了多個眼動模型，最有代表性的是SWIFT模型。這些模型能較好地說明先前模型所能解釋的有關(guān)閱讀中的眼動行為，同時也克服了E-Z Reader模型難以解決的“跳讀與注視時間”的問題。
　　
　　2 SWIFT模型的功能模塊
　　
　　以GAG理論為指導(dǎo)，SWIFT模型力圖將認知和初級眼球運動結(jié)合起來去考察閱讀中的眼動行為，主要有3條基本原則[14]：
　�。�1）一定注意范圍內(nèi)的分布式詞匯加工[15]。閱讀過程中，詞匯加工并非機械式的按照既定序列依次進行，而是分布式的，個體可以平行地加工若干個單詞。
　　（2）眼跳計劃和目標選擇的分離。Carpenter等通過神經(jīng)生理學研究發(fā)現(xiàn)眼球運動中，“何時眼跳”（when）和“向何處眼跳”（where）有特定的神經(jīng)通路[16]。視覺信息經(jīng)外側(cè)膝狀體迅速傳入視皮層和上丘。初級視皮層通過“what”和“where”通路進行信息傳遞。背側(cè)中央的“where”通路主要將信息向前投射到顳中回的視覺運動區(qū)（MT/V5），引導(dǎo)眼動和注意的方向。腹側(cè)的“what”通路主要將信息投射到顳葉下側(cè)皮層，起到物體識別的作用，它是眼跳計劃的必要條件。
　�。�3）伴隨中央凹目標抑制的眼跳機制。在構(gòu)架上，SWIFT模型主要有兩大功能模塊：詞匯加工（lexical processing）和眼跳編程（saccade programming），具體見圖1。
　　
　　圖1 SWIFT模型的功能模塊
　　
　　2.1 詞匯加工
　　閱讀過程中，詞匯加工包括詞匯的前加工階段和詞匯通達階段，是驅(qū)動眼動的重要因素。在實際建模時，令單詞n在時間t上的詞匯加工為an(t)，因此在一個給定的句子中，所有單詞的加工會構(gòu)成一個數(shù)據(jù)集合{an(t)}(n=1,2,3,???,Nw)。詞匯的前加工階段主要用來加工單詞的一些基本的自然屬性，如詞長、首字母等。在這一階段，詞匯加工水平呈現(xiàn)出不斷上升的趨勢，即dan/dat＞0，并在前加工階段的末端達到最大值。在詞匯通達階段，詞匯加工從最大值不斷衰減，即dan/dat＜0，直至加工完成，此時an(t)＝0。因此，在注意窗口內(nèi)，當詞匯加工完成后，如果某單詞還保持著一定的加工水平，即aj(t)＞0，那么會對該詞產(chǎn)生回視。
　　同時，SWIFT模型采用數(shù)據(jù)驅(qū)動和概念驅(qū)動的認知加工因素，強調(diào)詞頻和可預(yù)測性對詞匯加工及眼動行為的影響。單詞的可預(yù)測性（predictability of word）指特定句子中，在前面的單詞都已知的情況下，某個單詞被猜測出來的概率[17]。實際建模時，詞匯加工難度是詞頻（ƒn）和可預(yù)測性（Pn）的對數(shù)的線性函數(shù)，即
　　Ln=(1 - Pn) (α-βlogƒn) （1）
　　上式中，α和β分別是截距和斜率，0＜Pn＜1，Ln是詞匯的加工難度，它在很大程度上決定一個單詞的加工水平、加工時間及其成為眼跳目標的可能性。
　　SWIFT模型假設(shè)閱讀過程中，閱讀知覺廣度是4個單詞，強調(diào)分布式的詞匯加工，力圖重新審視注意的分配和眼動控制。從生理學角度來看，人眼的視敏度從中央凹到副中央凹及邊緣視覺區(qū)不斷衰減，因此研究者大多認為視網(wǎng)膜中央凹區(qū)域詞匯加工速度最快，但這并不否認其它區(qū)域存在著協(xié)同加工。Binder等通過實驗發(fā)現(xiàn)讀者在注視某個單詞時，仍能注意到已經(jīng)被加工過的單詞，所不同的是加工速度存在差異[18]。分布式詞匯加工過程中，單詞的加工速度受其所在位置與注視點距離的影響，即離心率ε的影響。建模時，令加工速度為λ，它是離心率ε的函數(shù)。同時，研究者認為在不同時間，注視點隨眼球運動而不斷發(fā)生變化，因此單詞的離心率是時間的函數(shù)。
　　ε(t)= n - k(t)(2)
　　上式中，n是單詞的實際位置，k指在t時的注視點位置。當ε= 0，也就是說在中央凹區(qū)域，單詞的加工速度最快，即λ(0)=max{λ}。在一定注意范圍內(nèi)，隨著離心率的增加，單詞的加工速度顯著下降，具體如圖2所示，λ(0) ＞λ(±1) ＞λ(2)。對于閱讀知覺廣度外的單詞，即ε＜-1 或者ε＞2時，其加工速度λ=0。由于采用了分布式的詞匯加工方式，SWIFT模型能較好地解釋視網(wǎng)膜其它區(qū)域，如副中央凹對中央凹詞匯加工的影響。同時，在一定注意范圍內(nèi)，個體可以對詞匯進行平行加工，這樣可以減少回視和眼跳的數(shù)量，從而大大簡化了模型的結(jié)構(gòu)，使之更具有靈活性。
　　
　　圖2詞匯加工窗口
　　
　　2.2 眼跳編程
　　SWIFT模型主要從目標選擇、眼跳計劃、中央凹抑制以及眼跳執(zhí)行來研究閱讀過程中的眼跳。
　　2.2.1 眼跳編程的加工成分和目標選擇
　　在SWIFT模型中，眼跳編程（saccade programming，簡稱為SP）主要包括兩種加工成分，分別是眼跳編程的可變期（τ1，labile stage of saccade programming）和眼跳編程的不可變期（τn，nonlabile stage of saccade programming）。τ1和τn都服從gamma分布。在實際建模時，研究者采用Schilling等實驗中的材料，48個句子，共536個單詞，通過基因算法（genetic algorithm, 簡稱為GA） ―― 啟發(fā)式的優(yōu)化算法，通過既定的隨機搜索進行操作，對模型中的參數(shù)進行評估[19 ]。 根據(jù)SWIFT模型的基本假設(shè)，經(jīng)過5次運算，研究者測查出該模型的各項參數(shù)，其中τ1=128.6ms，τn=41.6ms，平均誤差分別為3.2ms和4.7ms。
　　眼跳目標選擇是以一系列詞匯加工，即{an(t)}為基礎(chǔ)。在SWIFT模型中，眼跳目標選擇發(fā)生在眼跳編程可變期的后半段。模型假設(shè)，如果在t時，注視單詞的位置是k，那么單詞成為眼跳目標的可能性為π。
　　
　　上式中，π代表單詞n成為眼跳目標的可能性，當n ≤ k + 2，π＞0。
　　圖3描繪了模型中幾種具體的眼跳編程。SP0和SP1是兩個獨立的連續(xù)性眼跳編程。當t=0時，初始眼跳編程SP0啟動。
　　F =τ1 + τn (4)
　　上式中，F(xiàn)是首次注視時間。τ1和τn分別是穩(wěn)定和不穩(wěn)定的眼動時間。圖3（a）中，在SP0階段，眼跳目標選擇發(fā)生在眼跳編程的可變期，實際建模中大約在100ms之后。SP0結(jié)束后，SP1啟動。兩次眼跳之間存在一定的時間間隔。在圖3（b）中，模型模擬了眼跳編程取消的具體過程，能較合理地解釋閱讀中的跳讀現(xiàn)象。首先SP2啟動，接著在眼跳可變期，SP3啟動，同時SP2被取消。由此可見，眼跳取消可以發(fā)生在眼跳編程的可變期。閱讀過程中，我們經(jīng)常會出現(xiàn)跳讀，它實質(zhì)上反映了眼跳目標的取消與眼跳編程的重新制定。與SP0、SP1相對，圖3（c）中SP4和SP5是并行的眼跳編程。當SP4處在眼跳的不可變期，SP5啟動，并立即進入眼跳編程的可變期。當SP4結(jié)束時，SP5才進行眼跳目標選擇，因此SP4沒有對SP5產(chǎn)生實際影響，如時間增加或減少，最終兩者都指向預(yù)定的眼跳目標。不同于SP4、SP5，圖3（d）中SP6和SP7同處于眼跳的不可變期，由于產(chǎn)生眼跳競爭，出現(xiàn)眼跳等待，結(jié)果SP7被延遲，直至SP6完成。
　　
　　
　　2.2.2 中央凹目標抑制
　　Wurtz等通過神經(jīng)生理學研究發(fā)現(xiàn)，眼跳產(chǎn)生與視覺中央凹區(qū)域脫離當前注視對象在時間上存在著密切聯(lián)系[20]。SWIFT模型采用伴隨中央凹目標抑制的眼跳機制，認為個體在閱讀過程中，新的眼跳的初始時間在一定程度上受到自身詞匯加工能力的影響。在構(gòu)建模型時，研究者假設(shè)兩次眼跳之間存在隨機的時間間隔ts。中央凹目標抑制機制會根據(jù)詞頻和詞的熟悉度調(diào)整ts。
　　t = ts + hak(t) (5)
　　上式中，t是一個新的眼跳可變程序的開始時間。h代表中央凹詞匯加工的抑制強度，不是h→∞，中央凹目標抑制也趨向于極值。Klielgl認為中央凹目標抑制的時間是有限的。
　　
　　上式中，δt代表中央凹抑制時間的最大值。理論上，當h→∞，δt約為186.1ms。該模型中，h=50.3，λ(0)=0.798，α=148.5，所以δt約為181.5ms。這說明新的眼跳編程至少要在181.5ms后才能啟動。
　　
　　3 SWIFT模型對E-Z Reader的改進及其解釋效度
　　
　　Reichle等認為SWIFT模型發(fā)展了E-Z Reader模型，有助于推動研究者對閱讀過程中注意和視覺控制的認識[21]。兩種模型都是建立在單詞水平上的，認為詞匯加工主要包括兩個階段，詞匯加工速度和眼跳行為受詞頻和詞的可預(yù)測性的影響。同時，它們根據(jù)各自模型的特點編制了相應(yīng)的計算機程序，都采用了Schilling等的實驗數(shù)據(jù)進行了計算機模擬，能夠解釋諸如首次注視時間、回視、跳讀等一些眼動現(xiàn)象[22]。較之于E-Z Reader模型，SWIFT模型進一步加深了對閱讀中眼動的理解，主要體現(xiàn)在：
　�。�1）SWIFT模型為前進式與后退式的眼球運動以及對注視點左側(cè)單詞的加工和信息提取提供了一般性的機制。不同于E-Z Reader模型，SWIFT模型強調(diào)分布式的詞匯加工，眼跳計劃與眼跳目標選擇的分離。在一定的注意窗口內(nèi)，任何加工不充分的單詞都是潛在的眼跳目標。另外，當一個單詞在詞匯加工窗口外時，其加工水平較低，通常不會立即對它產(chǎn)生更深入的詞匯加工。不過，它仍是一個潛在的眼跳對象。該模型認為處在加工窗口之外，保持低水平詞匯活動的單詞會在句子末尾處產(chǎn)生一個長距離的回視，并進行再加工。據(jù)此，研究者進行了計算機模擬，發(fā)現(xiàn)很符合Kennedy的實驗結(jié)果，即個體對先前加工過的單詞有著異常準確的空間定位[23]。
　　（2）跳讀要求取消原定的眼跳目標，并重新計劃眼跳。Radach等認為注視時間受眼跳取消的影響，但不會顯著增加[24]。而在E-Z Reader模型中，因眼跳取消，注視時間被顯著延長。在E-Z Reade3中，注視時間增加了170ms；在E-Z Reade5中，注視時間增加了173ms。相對于以前的模型，SWIFT模型采用眼跳計劃和眼跳目標選擇部分分離的方法，推遲了目標選擇的時間，通過計算機模擬發(fā)現(xiàn)注視時間只增加了10~21ms，與實驗結(jié)果的擬合度較好，從而在很大程度上克服了E-Z Reader模型一直難以解決的問題。
　　（3）E-Z Reader模型特別重視認知因素對眼動和注意轉(zhuǎn)移的影響，如詞匯驅(qū)動控制加工過程。伴隨內(nèi)部注意轉(zhuǎn)移到一個詞，個體開始對該詞進行熟悉性驗證，接著進行詞匯通達，不穩(wěn)定的眼動計劃開始[25]。詞匯通達完成使得注意轉(zhuǎn)向下一個單詞，經(jīng)過穩(wěn)定的眼動計劃，執(zhí)行眼跳。SWIFT模型將初級眼球運動和認知因素結(jié)合起來，認為眼跳計劃和眼跳目標選擇部分分離，存在一定的自主性，同時也受詞匯加工的影響。
　　盡管，SWIFT模型能解釋一些POC、SAS理論模型難以解決的問題，但也是一個有待發(fā)展和完善的模型。它仍然是建立在單詞水平上的，忽視了字母屬性對閱讀中眼動行為的影響，無法在字母水平上提供有關(guān)著陸位置的信息。除此之外，SWIFT模型沒有把句法和語義等自上而下的加工過程對眼動的影響加入到模型中去，而是以詞頻和可預(yù)測性等做間接推論。
　　
　　4 展望
　　
　　SWIFT模型對中文閱讀眼動控制的研究有重要的參考價值。就閱讀知覺廣度而言，在漢語閱讀研究中，白學軍等研究發(fā)現(xiàn)中國學生閱讀理解時的知覺廣度約為1~3個字，即個體只能從正在注視的某個字及其前后兩個字中獲得信息[26]。這與Rayner等提出的“起始字母識別假設(shè)”一致。該假設(shè)認為讀者能在一定知覺范圍內(nèi)提取注視點以外單詞中的前幾個字母的信息，從而為后繼字母識別提供必要的語境信息，如正字法規(guī)則。Inhoff等細致地研究了中文句子閱讀中的知覺廣度和雙眼運動情況[27]。實驗采用眼動隨動顯示技術(shù)（eye movement contingent display），共創(chuàng)設(shè)了11種注視條件，其中1個單字窗口，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建7個右側(cè)窗口，2個左側(cè)窗口，另外一種是整句呈現(xiàn)。實驗材料是漢語出版物中的句子。被試是會講普通話的中國內(nèi)地公民，在美國生活低于2年。實驗發(fā)現(xiàn)，中文閱讀知覺廣度是非對稱的，即注視目標左側(cè)1個字，右側(cè)3個字。右向眼跳廣度約為2~21/2個字符空間。陳?之等采用自定步速、移動窗口技術(shù)也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)果[28]。這些與SWIFT模型強調(diào)的一定注意范圍內(nèi)，詞匯信息的分布式加工原則（如圖2）相契合。在知覺廣度內(nèi)，個體可以對若干字詞進行不同程度的同步加工。與SAS理論模型相比，分布式加工降低了個體在閱讀過程中的眼動數(shù)量，減輕了讀者的眼動負荷，具有很強的現(xiàn)實意義。
　　字詞是漢語閱讀中句法和語法分析的基本功能單位。李栗提出的漢語句子多層次分析模型（Multiple Level Analysis簡稱為MLAN），采用逐詞輸入的形式和基于預(yù)期的分析策略[29]。這與SWIFT模型有相似之處。另外，許多研究發(fā)現(xiàn)閱讀中存在著副中央凹加工，此外詞頻、字頻及其可預(yù)測性也會影響眼動行為。以GAG理論為指導(dǎo)，SWIFT模型充分考慮了諸多類似因素對眼動行為的影響，并進行了定量描述，擬合度較好，同時能夠較好地解釋長距離回視的定位問題。
　　眼跳是眼球運動的基本形式之一。較之于POC和SAS理論模型，SWIFT模型假設(shè)眼跳計劃和目標選擇部分分離。在這種方法指導(dǎo)下，研究者發(fā)現(xiàn)其實驗數(shù)據(jù)與實際結(jié)果的擬合性很高，從而為解決跳讀和注視時間的關(guān)系問題提供了一個新的視角。這些對于開發(fā)中文閱讀眼動控制的定量模型具有重要的啟發(fā)意義。
　　然而，漢語是意音文字，字詞構(gòu)造有其特殊性，不同的構(gòu)字部件及所在位置，部件知覺中的結(jié)構(gòu)方式效應(yīng)都會對實時加工中的眼動行為產(chǎn)生影響。另外，中文詞語的詞界具有很大的模糊性，還存在著諸如成語等特別的表達形式，因此在借鑒時應(yīng)考慮到中文閱讀的具體特點。
　　
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　　Eyemovement Theories and SWIFT Model
　　Chen Qingrong, Deng Zhu
　　(Department of Psychology，Nanjing Normal University，Nanjing 210097,China)
　　Abstract: With the development of eye movement，researchers have put forward some new models on the basis of many experiments，in which the SWIFT model is the most representative. These models are affected by the theory that is the guidance by attentional gradient. The SWIFT model has three principles: (1)lexical information processing is spatially distributed over an attentional window. (2)saccade timing is separated from saccade target selection. (3)saccade generation is an autonomous process with inhibition by foveal targets. The model has two parts: lexical processing and saccade programming.
　　Key words: SWIFT model, the guidance by attentional gradient, distributed process of lexical information, inhibition by foveal targets.

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