Saturday, May 25, 2019
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  • Modèle de lettre juge de proximité


    Dans la littérature sur la reconnaissance visuelle des mots, le modèle de calcul le plus important a été le modèle d`activation interactive (IA) (McClelland & Rumelhart, 1981; Rumelhart & McClelland, 1982) et ses successeurs (p. ex., modèle double route en cascade [DRC], Coltheart, Rastle, Perry, Langdon, & Ziegler, 2001; modèle de lecture multiple [MROM], Grainger & Jacobs, 1996; MROM-p, Jacobs, Rey, Ziegler, & Grainger, 1998; Modèle CDP +, Perry, Ziegler, & Zorzi, 2007; et autres modèles de connexionnistes, Seidenberg & McClelland, 1989; Plaut, McClelland, Seidenberg, & Patterson, 1996.). Le modèle d`IA, le modèle DRC et le MROM partagent les mêmes hypothèses sur le traitement des lettres spécifiques à l`emplacement (les modèles de connexion plus récents sont discutés ultérieurement). Selon le modèle d`IA, les mots sont représentés en tant que collections des caractéristiques orthographiques contenues dans leurs lettres. Lorsqu`une chaîne de lettres est présentée, les représentations de toutes les unités de mot qui sont orthographiquement similaires à l`entrée sont activées. L`inhibition latérale entre les unités de mots qui partagent des entités les amène à s`inhiber mutuellement, de sorte que le plus fort bat ses concurrents. L`aspect le plus pertinent du modèle d`IA à cet article est son schéma de codage de position de lettre. À savoir, les lettres sont supposées être marquées à leur position dans le mot perçu, et chaque lettre est traitée indépendamment dans son propre canal. Selon le modèle d`IA, le mot juge est semblable à la lettre transposée non-mot jugde comme à la junpe NonWord parce qu`il correspond à trois sur cinq lettres dans les deux cas; Cependant, l`intuition indique que le juge est plus semblable à la non-mot jugde que à la junpe NonWord. Il y avait deux ensembles de matériaux.

    Le premier ensemble comprenait des mots de 814 5 lettres choisis dans la liste Kučera et Francis (1967). Les mots avaient une fréquence moyenne d`occurrence de 68 par million (fourchette: 4-2/16). Pour un mot donné, les éléments non-Word similaires peuvent être un élément de lettre transposée, un élément de remplacement unique ou un élément de double remplacement. Les transpositions, remplacements et remplacements uniques ont été construits de la même manière que dans l`expérience 1a. Une deuxième série de 201 paires de mots-mots a également été choisie parmi les normes Kučera et Francis (1967). Dans ces paires, les mots partageaient toutes les lettres à l`exception de deux qui ont été transposées (p. ex., des paires de lettres transposées adjacentes telles que des paires de lettres transposées ou non adjacentes telles que la sirène levée). Notez que nous n`avons pas utilisé les éléments de remplacement en raison du très faible nombre de mots qui peuvent générer à la fois une lettre remplacée et un voisin de mot transposé.

    La fréquence moyenne des mots était de 36 et de 20 par million pour les lettres transposées adjacentes et les mots transposés non adjacents, respectivement. Etant donné le petit nombre de paires mot-mot de cinq lettres, nous avons également utilisé des paires mot-mot de six et sept lettres (faisant la longueur moyenne de lettre 5,6 lettres et la gamme 5-7). Chaque participant a été montré 736 essais choisis au hasard à partir de l`ensemble mot-NonWord (les cinq lettres longues et contrebalancées à travers les participants) et 192 (choisis au hasard à partir de l`ensemble de 201) essais à partir de l`ensemble mot-mot. Si un participant a été présenté avec une cible de mot dans la paire mot-NonWord, le suivant serait montré le NonWord comme cible. Dans l`ensemble, il y avait huit blocs expérimentaux avec 116 essais chacun, pour un total de 928 essais. Le modèle CODE du regroupement perceptuel suppose qu`il existe deux représentations de l`espace. La première est une représentation analogique de l`emplacement des éléments dans lesquels ces emplacements sont distribués symmetrically1 le long d`une dimension spatiale ou de dimensions.


    Posted on Thursday, February 14, 2019

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