幼児の話し言葉認識中の語彙競争のニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Duta Mihaela; Plunkett Kim

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204763732958 整理番号：22P0153887

幼児の話し言葉認識中の語彙競争のニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

A Neural Network Model of Lexical Competition during Infant Spoken Word Recognition

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発行年： 2020年06月01日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年06月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

視覚世界研究は,関連および無関係なアイテムを含むターゲット-感情的視覚文脈における単語を聞き,語彙および成人が,意味的および視覚的に関連するものに向けてシフトする前に,音韻的に関連する項目に向けて,それらの注視を手短に指示することを示している。動的アンフォールディング音韻表現を処理し,それらを静的内部意味と視覚表現に写像するニューラルネットワークモデルを提案した。実コーパスから導出された表現で訓練されたモデルは,意味的/視覚的選好性に対するこの初期音韻をシミュレートした。著者らの結果は,話し言葉語のインクリメンタルアンフォールディングが,無関係および意味的および視覚的に関連するものの両方に対する音韻競争者に対する過渡的選好を説明するのに十分であるという仮説を支持する。音韻表現は,視覚世界タスクで報告された早期音韻選好効果を捉えるために,ボトムアップ方式で動的にマッピングされた。このような試行において観測された意味的視覚選好は,意味的あるいは視覚的なシステムからのトップダウンフィードバックを必要としない。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

中枢神経系 , 生体計測

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