Modele de souplesse mots fleches

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Les modèles de Connectionist sont souvent favorisés parce qu`ils apparaissent «cerveau comme» [26] ou «inspiré neuralement» [27]. Un autre point de vue est que nous savons si peu sur la façon dont les mots peuvent être représentés dans le cerveau, ou comment les calculs neuronaux pertinents sont effectués, que nous devrions formuler nos modèles à un niveau plus abstrait qui ne fait aucune revendication sur la mise en œuvre et se concentrer plutôt sur la compréhension de la nature de ces calculs [28]. Beaucoup de ces modèles sont donc exprimés principalement en termes de procédures computationnelles ou de formules mathématiques. Le tableau 1 énumère les modèles de calcul les plus influents et indique le style de modélisation qu`ils utilisent et les phénomènes primaires qu`ils ont été développés pour expliquer. Notez que bien que le focus principal ici est sur les modèles de reconnaissance visuelle de mot, le tableau énumère une gamme plus large de modèles, y compris les modèles de connexionnistes de lecture à haute voix et les modèles de contrôle de mouvement oculaire dans la lecture. L`essor de la mégastudie a soulevé la barre en ce qui concerne ce que nous attendons de nos modèles de calcul. Pourquoi s`arrêter à juste être en mesure de simuler l`effet de, disons, la régularité de l`orthographe à son ou la densité de voisinage en utilisant un petit ensemble de stimuli soigneusement contrôlés? Maintenant, nous pouvons demander comment les modèles peuvent simuler RTs au niveau de l`élément pour tous les mots dans les bases de données. Les Modellers ont commencé à relever ce défi. Yap et balota [49] ont analysé les données simulées du modèle de jonction [50] de kello et du modèle de double processus (CDP + +) de Perry et coll. [13] (voir le tableau 1 pour plus d`informations sur ces modèles) de la même manière qu`ils avaient analysé les données humaines. À quelques exceptions près, ils ont constaté que les deux modèles étaient sensibles aux mêmes facteurs que les lecteurs humains. Le modèle CDP + + [13] de lecture à haute voix a été utilisé pour simuler les temps de réaction pour plus de 32 000 mots, dont 17 841 étaient dans le PEL.

Le BR [6] simule les temps de décision lexicaux pour plus de 26 000 mots de l`ELP et la plupart des mots dans les projets de lexique britanniques, néerlandais et Français. D`autres modèles simulent des portions plus petites mais encore substantielles des éléments Megastudy [2, 51, 52]. Bien que les mégastudies soient une ressource inestimable, elles ont des limites. Que ce soit pour la décision lexicale ou pour la lecture à haute voix, les corrélations entre les mégastudies, ou les études plus anciennes à petite échelle, ne dépassent jamais 0,7 [13, 45]. Ce n`est pas très différent de la demi-corrélation entre les corrélations dans le BLP [45]. La décision lexicale et les données de dénomination sont fondamentalement bruyantes [53]. Même les mêmes sujets répondront différemment à différentes occasions [54, 55]. Les études utilisent différents équipements et différents nonwords et même varient quant à savoir si les mots sont présentés en majuscules (PEL) ou en minuscules (les projets de lexique britanniques, néerlandais et Français). Plus important encore, ils utilisent différents participants avec une expérience linguistique différente. La conséquence la plus évidente de cette variabilité entre les mégastudies est qu`il y a une limite supérieure sur la quantité de variance que nous pouvons attendre des modèles pour expliquer. Les modèles actuels peuvent réaliser des corrélations d`environ 0,6 avec les RTs humains. Étant donné que la corrélation maximale entre les mégastudies n`est que d`environ 0,7, il peut sembler qu`il n`y a qu`une marge d`amélioration limitée.

Cependant, cela ne signifie pas que les modèles sont si bons qu`ils ne peuvent pas être développés plus loin. Par exemple, actuellement aucun des modèles n`a la capacité de modéliser simultanément des effets orthographiques, phonologiques et sémantiques. Heureusement, les résultats ont tendance à être similaires dans la recherche dans laquelle les mêmes phénomènes ont été étudiés en utilisant les mouvements oculaires et la décision lexicale [40 – 42]. Cependant, il y a un domaine où différentes tâches produisent des résultats différents.

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