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J-GLOBAL ID：202002218293514420   整理番号：20A2289075

優先的な愛着の証拠:意味ネットワークにおいてより良く連結された語は対連合学習における新たなリンクの獲得でより良い【JST・京大機械翻訳】

Evidence for preferential attachment: Words that are more well connected in semantic networks are better at acquiring new links in paired-associate learning

著者 (2件)： Mak Matthew H. C. (Department of Experimental Psychology, Division of Medical Sciences, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Twitchell Hope (College of Behavioral & Social Sciences, Southeastern University, Lakeland, FL, USA)
資料名： Psychonomic Bulletin & Review  (Psychonomic Bulletin & Review)
巻： 27  号： 5  ページ： 1059-1069  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4876A  ISSN： 1069-9384  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ここでは,単語が意味的に関連するならば,単語が接続される意味ネットワークとして,メンタルレキシコンを見た。SteyversとTenebaum(認知科学,29,41-78,2005)は,意味ネットワークの成長が優先付着に従うことを提案し,新しいノードが,より良好に接続された既存のノード(すなわち,豊富に豊かなもの)に接続する可能性が高いという観察を,提案した。もしこの場合,良く接続された既知の単語は,あまり接続されていない単語よりも新しいリンクを獲得するのにより良いべきである。著者らは,参加者が任意の手がかり応答単語対を記憶する3つの対集合学習(PAL)実験においてこの予測を試験した。単語の自由連想度中心度によって索引付けされた手がかり単語の意味的連結性を操作した。実験1は,QiuおよびJohns(Psychonome Bulletin&Review,27,114-121,2020)からのPALデータの再解析であり,そこでは,若年成人が40手がかり応答単語対(例えば,自然連鎖)を記憶し,キュードリコールタスクを完成させた。実験2は,QiuとJohnの事前登録複製である。実験3は,応答項目として擬似語を用いてQiuおよびJohnsの設計におけるいくつかの限界を取り上げた(例えば,ボートアリティ)。3つの実験は,より高度な中心度の手がかり語が応答アイテムの想起/認識を容易にすることを示して,より良い接続語が新しいリンク(すなわち,豊かさが豊富になる)を獲得するより大きな能力を持っているという概念のためのサポートを提供した。重要なことは,程度中心度がPAL精度における分散のかなりの部分を説明する一方で,他の精神科変数(例えば,具体的性,文脈的多様性)はそうではなく,程度中心度が言語連想学習の容易さに影響する明確な変数であることを示唆する。Copyright The Author(s) 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 付着 ,  *学習 ,  キーワード ,  言語 ,  複製 ,  成人 ,  連結性 ,  単語 ,  ドリコール ,  認知科学 ,  *意味ネットワーク
準シソーラス用語： *対連合学習 ,  中心度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 優先的付着 ,  意味ネットワーク ,  次数中心性 ,  対連想学習(PAL) ,  成人自由連合

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

タイトルに関連する用語 (8件)： 優先 ,  愛着 ,  証拠 ,  意味ネットワーク ,  語 ,  対連合学習 ,  リンク ,  獲得