A Computational Cognitive Model of Syntactic Priming
A Computational Cognitive Model of Syntactic Priming
复制标题
句法启动的计算认知模型
DOI：
10.1111/j.1551-6709.2010.01165.x
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发表时间：
2011
影响因子：
2.5
通讯作者：
Johanna D. Moore
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
David Reitter;Frank Keller;Johanna D. Moore
心理语言学文献已经确定了语言产生中的两种句法适应效应：快速衰减的短期启动和长期适应。为了解释这两种效应，我们提出了一个句法启动的 ACT-R 模型，该模型基于广泛覆盖的词汇化句法理论，该理论将启动解释为词汇访问的促进。在这个模型中，两种成熟的 ACT-R 机制，即基础学习和扩散激活，分别解释了长期适应和短期启动。我们的模型模拟增量语言生成，并且在一系列建模研究中，我们表明它解释了（a）逆频率交互； (b) 长期启动不存在衰减； (c) 长期适应的累积性。该模型还解释了词汇提升效应以及它仅适用于短期启动的事实。我们还提供了验证模型预测的语料库数据，即词汇提升影响所有词汇材料，而不仅仅是中心词。
The psycholinguistic literature has identified two syntactic adaptation effects in language production: rapidly decaying short-term priming and long-lasting adaptation. To explain both effects, we present an ACT-R model of syntactic priming based on a wide-coverage, lexicalized syntactic theory that explains priming as facilitation of lexical access. In this model, two well-established ACT-R mechanisms, base-level learning and spreading activation, account for long-term adaptation and short-term priming, respectively. Our model simulates incremental language production and in a series of modeling studies, we show that it accounts for (a) the inverse frequency interaction; (b) the absence of a decay in long-term priming; and (c) the cumulativity of long-term adaptation. The model also explains the lexical boost effect and the fact that it only applies to short-term priming. We also present corpus data that verify a prediction of the model, that is, that the lexical boost affects all lexical material, rather than just heads.
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