知识的符号之网络模型.ppt_第1页
知识的符号之网络模型.ppt_第2页
知识的符号之网络模型.ppt_第3页
知识的符号之网络模型.ppt_第4页
知识的符号之网络模型.ppt_第5页
已阅读5页,还剩22页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

知识的符号 网络模型07对外汉语张莹煦 原因 发现从我们所观察到的反应时模式能推论出被试者基本的知识结构我们需要构建可以表现这些知识结构的模型来扩展这个结果3 认知心理学家用形式模型来描述我们的知识结构 第一类形式模型 网络模型 networkmodel 该模型详细指明我们知识中的每个成分是以联系的模式排列发生的 如下图 鸟是一只金丝雀有翅膀 本资料来源 关键词 1 结点 如下图中的鸟 金丝雀2 搜索 在模型节点间以箭头所指方向的一种隐喻运动鸟是一只金丝雀有翅膀 本资料来源 符号 网络模型中的假设 如果知识能够是我们回答一个使我们回答一个特定的问题 那么搜索就停止 否则的话 搜索将继续知道我们发现答案或放弃 但是 心理时间的表象一定比单词本身复杂得多 大部分网络模型是类型 代码区分 type tokendistinction 区分 是指我们在一般类别 类型 和来自于此类别 代码 的特定的熟悉的样例之间形成的差异 例如 我知道自行车有两个车轮 通常承载一个或者两个人 这是语义知识 我还知道我的自行车两个车轮 蓝色而且有约69cm的构架以适应我的长腿 你不可能知道这个事实 因为关于我的自行车的只是事是情景性的 类型 代码区分提供了理论家从情景知识区分出雨一直是的一种方法 是一个有交通工具自行车车轮是一个我的自行车是是蓝色的大的 为什么把情景知识纳入模型引起麻烦呢 当语义知识缺乏时人们通常使用情景记忆作为推论的基础 请问各位 水管破裂的可能性是冬天大还是夏天大 这个问题运用了热胀冷缩的原理 各位同学可以从书本中获得这样的知识 也可以不具有任何物理知识来回答这个问题 因为我们想到了冬天水管经常断裂的实例 为了产生这个回答 我们不得不在与水管破裂有关的代码节点中搜索 以作出那些类型节点一定是正确的逻辑概括 因为这种推论是按惯例发生的 任何只是理论如果不能提供情景知识就很难语言有关的反应 可教的语言理解者 Teachable LanguageComprehender简称TLCTLC中的假设 每个概念或结点具有两种关系 首先 每个结点从属于其他的一个结点 从属关系表述的是 是一种 关系 其次 每个结点都具有一个或多个特征 表示为 具有 关系 如下图 假设语义只是可以通过下图所示的层次显示方式来表述 金丝雀是鸟 也是动物鲨鱼具有咬人的特征 TLC的假设 假设认知系统具有认知经济的特点 你知道所有动物都有皮肤 但是这个事实在TLC中只提及一次 在最高层次水平 也就是最普遍的特点 假设知识的获取是交叉搜索 intersectionsearch 说明搜索开始与特定结点 然后从他们扇形展开 扇形展开是平行的 这就意味着认知过程在同一时间扫描与开始结点相联连的所有节点 如果来自不同结点的扇形展开的搜索过程在搜索中相互接触遇到 就记录一次交叉 当发现一个交叉时 认知过程检查所有的标记节点直区决定他们的联结从最初开始搜索所有节点所连接的路径 一旦这种路径确定 TLC就可以应用推论程序来判定他是否 知道 那个事实 例如陈述 鲨鱼是一种动物 这个搜索从啥愈合动物结点开始并扇形扩散 在鱼结点 搜索过程产生交叉 并且从鲨鱼到动物的路径将被评价 因此TLC将对陈述产生 是 的判断 TLC的经验结果 从TLC的观点来考虑一些句子 S0 金丝雀是金丝雀S1 金丝雀是鸟S2 金丝雀是动物对于S2 搜索过程必须扩散两个水平 因此我们语言对这个句子验证时间更长 这三个句子分别有上级关系 在验证这一预期的研究中 研究者发现有些上级关系比其他的验证要快 如 狗是哺乳动物狗是动物为什么人们对后一个句子验证比前一个要快 为什么 是TLC的缺陷 TLC的问题是太简化了以至于不能整合这种效应 也就意味着人们实际的知识组织原则比TLC中看的有限的层次原则更为丰富 激活 扩散模型 由于广泛认识到TLC的缺点 研究者发展出另一种概念知识模型联结结点的线表示概念之间的联系 如下图 黄水仙与黄色联系 反过来黄色与香蕉联系 但是香蕉与黄水仙并无联系 激活扩散模型的假设 联结两个概念的连线长度具有理论意义 连线越短 概念联系越紧密 如 卡车和汽车具有紧密联系 但是黄色和公共汽车不具有紧密联系 类似于TLC 激活扩散模型假设上级关系以 是一种 的联结 然而这个模型比TLC先进也就在于他也包括一些 不是一种 的联结 因此 该模型能迅速判定某些紧密连接的概念不具有上级关系 这点非常重要 如果给被试者这个句子考虑可能会发生什么 学校是公共汽车 TLC将从学校和公共汽车节点开始搜索 最后将在某些假设的 世界中的事物 结点交叉 并且最终判断这个属于并不位于上级路径中 如果TLC是人类知识的精确模型 我们将语言被试者会花费很长一段时间来判断这个句子是错误的 虽然这些词汇联系紧密 然而被试者很快驳倒这个句子 表明完整的搜索可能并没有执行 研究者提出用预存知识来描述这种不需要广泛记忆的事实 当然 预存知识并不总是预先贮存的 幼小儿童并不知道蝙蝠不是鸟 这意味着我们知识的组织 必定随着我们的成长而得到修正 重要的一点是一些记忆过程并不仅仅是以某些被动方式简单的搜索永久记忆的结构 一些过

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论