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floccinaucinihilipilificational:
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与“将某物看得一文不值”有关的。
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floccinaucinihilipilificationalize:
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使某物与“将某物看得一文不值”有关。
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floccinaucinihilipilificationalization:
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使某物与“将某物看得一文不值”有关的行为。
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floccinaucinihilipilificationalizational:
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与使某物与“将某物看得一文不值”有关的行为有关的。
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floccinaucinihilipilificationalizationalize:
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使某物与使某物与“将某物看得一文不值”有关的行为有关的行为。
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如果你患有“恐长字症”（sesquipedaliaphobia）的话，你可以想一想你的曾祖母（great-grandmother），你的曾曾祖母（great-great-grandmother），你的曾曾曾祖母（great-great-great-grandmother），而一共可以有多少个“曾”字，就看你的家族自夏娃以来一共经历了多少代了。
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更重要的是，单词和句子一样有精密的层级结构，而并非出自字串机之手（这种机器从某个列表中选取一个元素，再移到下一个列表选取一个元素，然后是再下一个列表……）。当里根总统提出战略防御计划，也即人们熟知的“星球大战”计划时，他设想在未来的世界里，美国可以用“反导弹导弹”（anti-missile missile）拦截苏联发射的导弹，但批评人士指出，苏联完全可以用“反反导弹导弹导弹”（anti-anti-missile-missile missile）予以还击。不过这并不是问题，那些毕业于麻省理工学院的工程师们宣称，我们只须制造一个反反反导弹导弹导弹导弹”（anti-anti-anti-missile-missile-missile missile）就行。这些高科技武器也需要一种高科技语法，用以记录单词的开头有多少个“anti”，以便在同等数量的“missile”之后再添加一个“missile”，从而结束这个单词。单词的结构语法（即单词的短语结构语法）能够通过在“anti”和“missile”之间嵌入单词来实现造词目的，而字串机则做不到这一点，因为当它移动到这个冗长单词的末尾时，早已忘记了自己在词头部分放置了什么。
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词是词干的扩展
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和句法一样，词法也是一个设计精巧的系统，许多看似古怪的单词都是其内在逻辑的预期结果。单词拥有一个精密的结构，构成部件叫作“语素”（morpheme），它们以特定方式组合在一起。单词的结构系统是X-杠短语结构系统的延伸，在这个系统中，大的名词性成分建立在小的名词性成分之上，而小的名词性成分又建立在更小的名词性成分之上，以此类推。与名词有关的最大短语是名词短语，名词短语中包含了一个N-杠，而N-杠中包含一个名词——单词。我们只需要将这个解剖过程继续下去，将单词分解成更细小的名词性部件，就可以从句法跳到词法了。
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下面是单词“dogs”的结构图：
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位于这棵小树顶端的N代表“名词”，这意味着整个单词可以插入任何一个名词短语的名词插槽之中。在单词之下的层级中，我们看到了两个部分：一是名词原形“dog”，通常被称为“词干”（stem）；一是复数的词形变化“-s”。此处涉及的词形变化规则（即著名的“wug测试”）十分简单：
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N → Nstem Ninflection
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一个名词可以由一个名词词干加上一个名词词形变化构成。
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这一规则能够与心理词典很好地衔接：“dog”可以被列为名词词干，意为“狗”；“-s”则可以被列为名词的词形变化，意为“复数的”。
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这是最简单、也最精练的语法规则。在我的实验室中，我们将它看作一个易于研究的心理语法实例。通过它，我们可以详细了解语言规则的心理表现，从婴儿到老年，从正常人到神经受损的患者，这与生物学家通过果蝇来研究基因机制大致相同。将词干与词形变化黏连起来的规则虽然简单，但却是一项功能强大的运算操作，因为它能够辨认出抽象的心理符号，例如名词词干，而不是与某个特定的单词、语音或者意义列表相关联。我们可以将这个规则应用于位于心理词典“名词词干”条目之下的任何项目，而不必在意这个单词的含义。我们不仅可以将“dog”转变成“dogs”，还可以将“hour”转变成“hours”、“justification”转变成“justifications”。同样，这个规则允许我们将任意一个名词转换成复数，而不必管它的读音是什么，我们同样懂得如何将不规则发音的单词变成复数，例如“the Gorbachevs”“the Bachs”。同样的道理，这个规则可以完美地应用到全新的名词上，例如“faxes”“dweebs”“wugs”和“zots”。
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正因为我们可以毫不费力地运用这个规则，所以也许只有将它和许多计算机学家标榜为未来潮流的计算机程序进行对比时，才能吸引些许赞赏的目光。这些被称作“人工神经网络”（artificial neural networks）的程序运用的是不同的规则，它们依靠的是类比。“wug”之所以应该转变成“wugged”，是因为它与网络所能识别的“hug-hugged”“walk-walked”等成千上万个动词变形实例大体相似。但是，当网络碰到一个与以往经验毫不类似的全新动词时，它就不知所措了，因为这种网络缺乏一个抽象的、包罗万象的范畴“动词词干”助它一臂之力，为它添加词缀。我们不妨将人和人工神经网络在“wug测试”中的一些典型做法进行对比：
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同样，词干也可以由位于复合词较深层级的部分构成，例如复合词“Yugoslavia report”（南斯拉夫报告）、“sushi-lover”（寿司爱好者）、“broccoli-green”（西兰花般的绿色）、“toothbrush”（牙刷）：