STRUCTURALLY BIASED PHONOLOGY: COMPLEXITY IN LEARNING AND TYPOLOGY
STRUCTURALLY BIASED PHONOLOGY: COMPLEXITY IN LEARNING AND TYPOLOGY
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结构上有偏差的音系：学习和类型学的复杂性
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
E. Moreton
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Joseph V. Pater;E. Moreton
本文提出了结构性偏向音系学，这是一项研究计划，旨在形式化并更好地理解结构复杂性在音系学习和类型学中的作用。该论文将该项目与生成音系学的其他研究结合起来，并为其提供了一个框架，称为带有联合约束模式的增量 MaxEnt (IME/CCS)。该框架将先前在生成音系学、认知心理学和机器学习方面的提议扩展到结构复杂性的研究。 IME/CCS 成功应用于对一些说明性案例进行建模，在这些案例中，结构更简单的模式更容易被人类学习。它还被证明可以与迭代学习模型相结合，对类型学中的简单性偏差进行预测。
This paper presents structurally biased phonology, a program of research that aims to formalize and better understand the role of structural complexity in phonological learning and typology. The paper situates the program with respect to other research in generative phonology, and provides a framework for it, termed Incremental MaxEnt with a Conjunctive Constraint Schema (IME/CCS). This framework extends previous proposals in generative phonology, cognitive psychology and machine learning to the study of structural complexity. IME/CCS is successfully applied to model some illustrative cases in which structurally simpler patterns have been found easier for humans to learn. It is also shown to make predictions about skews toward simplicity in typology, in conjunction with a model of iterated learning.
恒河猴的类别学习：对 Shepard、Hovland 和 Jenkins (1961) 任务的研究。
DOI：
10.1037/0096-3445.133.3.398
发表时间：
2004
期刊：
Journal of experimental psychology. General.
影响因子：
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作者：
Smith,JDavid;Minda,JohnPaul;Washburn,DavidA
通讯作者：
Washburn,DavidA
影响因子：
4
作者：
Saffran, JR;Thiessen, ED
通讯作者：
Thiessen, ED