Найти тему
Медитация разума

Накопление фактических данных в качестве модели для лексического отбора

Оглавление
https://cdn.pixabay.com/photo/2019/05/08/07/45/friends-4187953_960_720.png
https://cdn.pixabay.com/photo/2019/05/08/07/45/friends-4187953_960_720.png

Лексический отбор может быть широко определен как процесс выбора лексической цели из ряда альтернативных вариантов, например, когда объект или концепция называется одним именем. Существует ряд традиционных психолингвистических теорий, направленных на объяснение принципов, лежащих в основе лексического отбора, и они конкретно указывают, что такое семантические взаимодействия в качестве альтернатив. Эти теории различаются по характеру предлагаемых ими принципов и степени их специфичности.

Например, если они также уточняют детали морфологических и фонологических взаимодействий элементов. Они также могут различаться в том, насколько они могут быть расширены, например, могут ли они объяснять выбор лексики у лиц с когнитивными нарушениями. Это может быть недостатком, однако, что ни одна из этих теорий не утверждает, что в основе лексического отбора лежит процесс накопления доказательств (последовательная выборка), и/или что ни одна из этих теорий не использует модели накопления доказательств эмпирически, как более сложный метод анализа для более глубокого обоснования или поддержки своих утверждений.

В данной статье приводятся аргументы в пользу обоих этих заявлений, а также проводим демонстрации. В частности, предлагается и демонстрируется накопление доказательств в качестве модели для процесса лексического отбора лексического поиска.

Предложение о накоплении доказательств для лексического отбора

В этом разделе мы начнем с обсуждения того, как традиционные психолингвистические теории могут извлечь пользу из эмпирического использования подхода, основанного на накоплении доказательств. Затем мы обсудим, каким образом подход к накоплению доказательств может быть внедрен в существующую психолингвистическую теорию для моделирования процесса лексического отбора.

Эмпирический подход

Традиционные психолингвистические теории обычно понимаются как сочетание научных толкований многих предыдущих эмпирических результатов, состоящих, как правило, из лексических моделей выбора и среднего времени реакции (), и имитационных упражнений на принципах, в которых имитационные примеры теории представлены в форме модели нейронных сетей (ННС). Для бывшего эмпирического подхода, во-первых, становится все более очевидным, что в данных RT гораздо больше, чем в среднем.

Таким образом, любая количественная или измерительная модель, которая может одновременно учитывать лексический выбор и полное распределение RТ, такая как модель накопления эмпирических данных, является более сложным инструментом анализа, который может лучше информировать теоретическое развитие. Во-вторых, поскольку HHC являются симуляцией психолингвистической теории, они не предназначены для количественного соответствия данных с высокой специфичностью; вместо этого, общая цель этих HHC - показать, что моделирование теории действительно может соответствовать специфическим особенностям данных.

Размещение в рамках психолингвистической теории

Хотя психолингвистическая теория может получить ряд потенциальных преимуществ благодаря эмпирическому подходу к накоплению доказательств, можно также теоретически рассмотреть последствия накопления доказательств в качестве важной основы, которая может быть использована в традиционной теории.

Традиция моделирования накопления доказательств в психологии начинает иметь долгую историю, особенно с 1960-х годов и становится все более распространенной, расширяя эмпирическую поддержку одновременной обработки поведения выбора и RTs над все большим числом экспериментальных областей. Эта способность одновременно обрабатывать варианты ответов и RТ согласуется с тем, что, хотя процент ответов (или правильный и ошибочный) в целом может быть стохастически определен классической теорией обнаружения сигнала, процент ответов стохастически определен в контексте временной области, а не канонически, в рамках накопления данных.

Сдвинутая модель накопления Уолда

Смещенная модель Уолда ( SWM ) является одним из методов, в котором подход, основанный на накоплении доказательств, может быть эмпирически применен к данным лексического отбора. Это можно считать каноническим, простейшим случаем гоночного накопления, моделирующим активацию разговорной лексической мишени, а не альтернативами. Тогда, насколько позволяют цифры наблюдений в лексических поисковых данных, было бы неплохо также рассмотреть более сложные гоночные модели для эмпирического подхода, поскольку они могут раскрыть более подробную информацию, конечно, о лексических альтернативах.

SWM является моделью накопления доказательств, использующей тот же самый тип процесса случайной ходьбы, что и популярный DDM, за исключением того, что существует только один поглощающий порог, и скорость дрейфа положительна. В то время как DDM подходит для двух-альтернативных парадигм принудительного выбора, SWM подходит для парадигм, в которых наблюдается один характерный ответ в различных задержках. Расширение гоночной модели SWM происходит, когда многие аккумуляторы SWM участвуют в одном испытании, и первый, который достигает порогового значения, побеждает.

Связь между смещением Уолда в сторону традиционной психолингвистической теории

Связь SWM с традиционными психолингвистическими теориями можно легко установить. Например, в задании по определению имен здоровых докладчиков часто бывает так, что участник отвечает правильной лексической целью почти в 95% или более испытаний, но с разной латентностью. Таким образом, когда SWM применяется к клеткам с этими правильными испытаниями, активация всегда соответствует реакции, в которой активация лексической мишени выигрывает процесс лексического отбора (например, тип процесса лексического отбора, как утверждает обычная теория).

Таким образом, мы оцениваем очень упрощенный тип сетевой модели, в которой мы увеличиваем интенсивность движения только одного узла (в данном случае лексической цели) и его выбор, хотя, к счастью, эта модель может быть количественно пригодна для данных. Таким образом, в отношении психолингвистической теории дрейф c относится к скорости активации лексической мишени, и a соответствует количеству активации, необходимому для выбора слова; a также может быть интерпретировано как обратное началу активации лексической мишени.