Constructing semantic representations from a gradually-changing representation of temporal context.
Constructing semantic representations from a gradually-changing representation of temporal context.
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DOI：
10.1111/j.1756-8765.2010.01112.x
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发表时间：
2011-01
影响因子：
3
通讯作者：
Jagadisan UK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Howard MW;Shankar KH;Jagadisan UK
语义记忆的计算模型利用关于自然发生的文本中的词的同现的信息来提取关于存在于语言中的词的含义的信息。这样的模型隐含地指定了时间上下文的表示。根据模型，如果单词出现在移动窗口中，在同一句子或同一文档中，则可以说它们出现在同一上下文中。时间语境模型是一种定量描述时间语境的模型，在情景记忆的研究中具有重要的应用价值。预测时间上下文模型（pTCM）使用相同的时间上下文定义来生成语义记忆表示。pTCM和TCM结合在一起可能被证明是陈述性记忆的一般模型的一部分。
Computational models of semantic memory exploit information about cooccurrences of words in naturally-occurring text to extract information about the meaning of the words that are present in the language. Such models implicitly specify a representation of temporal context. Depending on the model, words are said to have occurred in the same context if they are presented within a moving window, within the same sentence or within the same document. The temporal context model (TCM), a specific quantitative specification of temporal context has proved useful in the study of episodic memory. The predictive temporal context model (pTCM) uses the same definition of temporal context to generate semantic memory representations. Taken together pTCM and TCM may prove to be part of a general model of declarative memory.
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影响因子：
2.4
作者：
Howard, Marc W.;Venkatadass, Vuay;Khana, Michael J.
通讯作者：
Khana, Michael J.
DOI：
10.1037/a0015002
发表时间：
2009-03-01
影响因子：
2.6
作者：
Howard, Marc W.;Jing, Bing;Datey, Aditya V.
通讯作者：
Datey, Aditya V.
影响因子：
2.5
作者：
Dennis, S
通讯作者：
Dennis, S
影响因子：
25
作者：
Erickson, CA;Jagadeesh, B;Desimone, R
通讯作者：
Desimone, R
影响因子：
3.2
作者：
Fell, J;Dietl, T;Fernández, G
通讯作者：
Fernández, G