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语义记忆

十二月 27, 2023

語意記憶（Semantic memory），又稱語義記憶、字義記憶，是一種記憶的型態。它是一種對於一般知識的事實與概念的了解，透過語言、文字、數字、演算法等抽象性的了解來形成記憶。語意記憶通常是經由情節記憶發展而來，是一種客觀性的知識，與個人經驗無關。

外顯記憶（或陳述性記憶 ）是對事實或事件的記憶，可以被清晰地儲存及提取，外顯記憶有两种类型，而語意記憶是其中之一。[1]在我们一生中所累积的世界的一般性知识即為語意記憶。[2]这种一般性知識 （事实、观念、意义和概念）會依赖于文化，並与经验交织在一起。语义记忆与情节记忆有所區別，情节记忆會記錄生活中所发生的经历和特定事件，我们可以由此重建任何给定的点。[3]例如，语义记忆可能包含與猫有關的資訊，而情节记忆則可能包含抚摸某隻猫的具體记忆。通过过去所学的知识，我们可以學得新的概念。[4]陳述性或外顯記憶对应的是非陳述性記憶或内隐记忆 。[5]

模型 编辑

語義記憶的本質不同於情节记忆，它的內容不像情節記憶那樣與任何特定的經歷聯繫在一起。相反地，在语义记忆中所儲存的是经验的「主旨」，這是一种适用于各种經驗對象的抽象结构，描述对象之间的分类和功能关系。[6]因此，完整的语义记忆理论不仅必须说明此类「主旨」的表徵结构，还必须说明如何从经验中提取它们。目前已经提出了多種语义记忆模型，总结如下。

網路模型 编辑

在许多语义记忆理论中，各種網路都扮演著不可或缺的角色。一般而言，網路是由一組節點所組成，節點之間以鏈路聯結。节点可以表示概念、單詞、知覺特征，或者根本不代表什麼。這些鏈路可能是有權重的，使得某些鏈路比其他鏈路更强，或者等效地說，鏈路有著不同的长度，使得穿過某些鏈路比其他鏈路更耗時。这些網路的特征都已被用于语义记忆模型中，其示例如下。

可教學的语言理解者（TLC） 编辑

第一个语义记忆網路模型的示例是「可教學的语言理解者」（TLC）。[7]在此模型中，每个节点都是單詞，代表著一个概念（如「鸟」）。每个节点都儲存著一组属性（例如「可以飞翔」或「具有翅膀」）以及指向其他节点（例如「鸡」）的指標（即鏈路）。节点會直接链結到其子類別或超類別的节点（換言之，「鸟」将同时连接到「鸡」和「动物」）。因此，TLC是一种分层知识表徵，其中高级节点代表大型类别，該節點會（通过子類別的节点，直接或间接地）连接到许多該类别的实例，而代表特定实例的节点处于较低级别，仅與其超類別连接。此外，属性會被储存在它们所适用的最高类别级别。例如，「黄色」将与「金丝雀」一起储存，「具有翅膀」将与「鸟」（向上一级）一起储存，「可以移动」将与「动物」（再上一级）一起储存。节点还可以储存对其上级节点的属性的否定（即「 無法飛翔」将与「 企鵝」一起储存）。这就提供了一种表徵经济性，因为属性仅储存在必不可少的类别级别上，也就是说，該属性會成为這個点上的关键特徵（请参阅下文）。

TLC中的处理是某种形式的扩散激活。[8] 換言之，当一个节点变为激活态时，該激活透過節點之間的鏈接傳播到其他節點。在這種情況下，回答「雞是鳥嗎？」這個問題的時間是 「雞」和「鳥」節點之間的激活必須擴散到多大程度的函數，即「雞」和「鳥」節點之間的鏈接數量。

原始版本的TLC並沒有對節點之間的鏈接進行加權。雖然這版本的TLC在許多任務中的表現與人類相當，但是沒有預測到，人們比起那些不太典型的例子，會更快地回答更典型類別的問題。[9]科林斯和Quillian随后修改了TLC，納入了加权链接來解决這個问题。[10]新版的TLC能够解释熟悉效果和典型性效果 。它的最大优点是它清楚地说明了促發 ：「如果相關資訊（即 「促發物」）在很短的時間內已經呈現過，那麼更有可能從記憶中提取資訊。」还有一些记忆现象是TLC无法解释的，像是当相关节点在網路中相隔很远的时候，为什么人们能够快速反应明显错误的问题（如「鸡是流星吗？」）。[11]

语义網路 编辑

TLC是一类更通用模型的实例，該模型称为语义網路。在语义網路中，节点代表著特定的概念、單詞或特征。也就是说，每个节点都是一个「符号」。语义網路一般不会像神經網路那样采用分布式的概念表徵。语义網路的定義性特徵是它的链接几乎总是定向的（也就是说，它们仅指向一个方向，即从基点到目标），且链接有著许多不同的类型，每一种类型都代表着任何两个节点之间的特定关系。[12]语义網路中的处理過程通常采用扩散激活的形式（请参见上文）。

语义網路在篇章分析和逻辑理解模型以及人工智慧的应用最为广泛 。[13]在这些模型中，节点对应的是單詞或词根，而链接代表它们之间的句法关系。语义網路在知识表徵中计算實作之範例，请参见Cravo和Martins（1993）。[14]

特徵模型 编辑

特徵模型認為，語義類別是由相對散亂的特徵集所組成。Smith、Shoben和Rips（1974）提出的語義特徵比較模型（英语：Semantic_feature-comparison_model）[15]認為，記憶是由不同概念的特徵列表所組成。根據這種觀點，我們無法直接提取類別之間的關係，而是透過間接的方式計算出來。例如，主體可能透過比較代表主謂概念的特徵集來驗證一個句子。這種計算特徵比較模型的提出者包括Meyer（1970）[16]、Rips（1975）[17]、Smith等人（1974）。[15]

早期對知覺和概念分類的研究工作假設類別具有關鍵特徵，而類別成員可以透過特徵組合的邏輯規則來確定。較近期的理論則認為，類別可能具有不明確或 "模糊 "的結構[18]，並提出了概率模型或全局相似性模型來驗證類別成員的資格[19]。

关联模型 编辑

关联為兩個資訊之間的關係，是心理學中的一個基本概念。對於記憶和認知模型而言，不同層次的心理表徵之間的关联至關重要。記憶裡的項目之間的关联集相當於網路中的節點之間的鏈路，每個節點對應於記憶中的唯一項目。事實上，神經網路和語義網路可以被描述為認知的关联模型。然而，关联通常被更清楚地表示為一個N×N矩陣，其中N是記憶中項目的數量。因此，矩陣的每個單元對應於行項和列項之間的關聯強度。

關聯學習一般被認為是個赫布過程；也就是說，每當記憶中有兩個項目被同時激活，這兩個項目之間的关联就會越來越強，如果越是激活其中一項，那麼另一項也激活的可能性就越大。關聯模型的具體操作方法見下文。

搜索联想记忆（SAM） 编辑

搜索聯想記憶（SAM）模型是採用关联方法的標準記憶模型[20]，雖然SAM最初是為了對情節記憶建模，但其機制也足以支援一些語義記憶的表徵[21]，SAM模型包含短期儲存（STS）和長期儲存（LTS），STS是LTS中短暫激活的資訊子集。STS的容量有限，並且透過對可採樣的資訊量、採樣子集的激活時間作出限制，進而影響提取過程。LTS中的提取過程具有線索依賴性和概率性，亦即線索會啟動提取過程，並從記憶中隨機選擇資訊。抽樣概率取決於線索與被提取項之間的關聯性強弱，隨著抽樣資訊關聯性增強，最終會選出一個資訊。緩衝區的大小被定義為r，這並非一個固定的數字，當項目在緩衝區中排練時，其關聯強度隨緩衝區內總時間而線性增長[22]。在SAM中，當任何兩個項目同時佔據一個工作記憶緩衝區時，其關聯強度就會遞增。因此，經常同時出現的項目之間的關聯強度更加強健。在SAM中，項目也與特定的語境相關聯，而這種關聯的強度由每個項目在特定語境中存在的時間長短決定。因此，SAM的記憶是由記憶中的項目與項目之間，以及項目與語境之間的關聯所組成。一組項目和語境的出現，更有可能喚起記憶中某些項目的子集。項目對其他項目的喚起程度(無論是由於共同語境，亦或者是同時發生)都是項目語義關聯性的指標。

在SAM的更新版本中，已經存在的語義關聯使用語義矩陣來解釋。在實驗過程中，語義關聯保持不變，顯示出語義關聯不受實驗的情節經驗影響之假設。SAM模型中有兩種方法衡量語義關聯性：「潜在语义分析」（Latent semantic analysis，LSA）和「詞語關聯空間」（Word association spaces，WAS）[23]。LSA方法指出，單詞之間的相似性是透過單詞同時在局部語境中出現來反映。[24]WAS則是透過分析自由關聯規範的數據庫來發展的。在WAS中，具有相似關聯結構的詞會被放置在相似的空間區域中。[25]

ACT-R：生产系统模型 编辑

ACT（英語：Adaptive Control of Thought，思想的自适应控制）[26]，以及後來的ACT-R理論（Adaptive Control of Thought-Rational，思想的自适应控制-理性）[27]使用「意元」（chunk）來表示陳述性記憶（語義記憶是該記憶的其中一種），「意元」是由一個標籤、一組與其他意元的明確關係（即 「這是一個__。」或「這個有一個__。」）、任意個意元特有的屬性所組成。那麼，鑑於每個節點都是一個具有獨特屬性的意元，而每個鏈路都是意元與另一個意元的關係，因此可以將意元映射為一個語義網路。在ACT中，意元的激活度會隨著該意元的創建時間增加而減少，並隨著該意元在記憶中的提取次數上升而增加。意元也可以從高斯雜訊以及它們與其他意元的相似性中獲得激活。例如，如果用「雞」作為提取線索，那麼「金絲雀」將憑藉其與該線索的相似性（即兩者都是鳥類等）來接收激活。當從記憶中提取物品時，ACT會查看記憶中最活躍的意元，如果高於閾值，該意元就會被提取出來，否則就發生了 「遺漏錯誤」（error of omission），即該項目會被遺忘。此外，還有一個提取潛伏期，它與被提取的意元對提取閾值的激活超出量成反比。這個潛伏期可被用來衡量ACT模型的響應時間，與人類的表現相比較[28]。

雖然ACT是種一般性的認知模型，而不是記憶模型，但如上文所述，它提出了記憶結構的某些特徵。特別是，ACT將記憶建模為一組相關的符號意元，可以透過提取線索來觸接記憶。雖然ACT中使用的記憶模型在某些方面與語義網路相似，但所涉及的處理方式更類似於關聯模型。

统计模型 编辑

潜在语义分析（LSA） 编辑

语言超空间類比（HAL） 编辑

语义记忆的其他统计模型 编辑

相關條目 编辑

延伸閱讀 编辑

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外部連結 编辑

十二月 27, 2023
语义记忆, 語意記憶, semantic, memory, 又稱語義記憶, 字義記憶, 是一種記憶的型態, 它是一種對於一般知識的事實與概念的了解, 透過語言, 文字, 數字, 演算法等抽象性的了解來形成記憶, 語意記憶通常是經由情節記憶發展而來, 是一種客觀性的知識, 與個人經驗無關, 外顯記憶, 或陳述性記憶, 是對事實或事件的記憶, 可以被清晰地儲存及提取, 外顯記憶有两种类型, 而語意記憶是其中之一, 在我们一生中所累积的世界的一般性知识即為語意記憶, 这种一般性知識, 事实, 观念, 意义和概念, 會依赖. 語意記憶 Semantic memory 又稱語義記憶 字義記憶 是一種記憶的型態 它是一種對於一般知識的事實與概念的了解 透過語言 文字 數字 演算法等抽象性的了解來形成記憶 語意記憶通常是經由情節記憶發展而來 是一種客觀性的知識 與個人經驗無關 外顯記憶 或陳述性記憶 是對事實或事件的記憶 可以被清晰地儲存及提取 外顯記憶有两种类型 而語意記憶是其中之一 1 在我们一生中所累积的世界的一般性知识即為語意記憶 2 这种一般性知識 事实 观念 意义和概念 會依赖于文化 並与经验交织在一起 语义记忆与情节记忆有所區別 情节记忆會記錄生活中所发生的经历和特定事件 我们可以由此重建任何给定的点 3 例如 语义记忆可能包含與猫有關的資訊 而情节记忆則可能包含抚摸某隻猫的具體记忆 通过过去所学的知识 我们可以學得新的概念 4 陳述性或外顯記憶对应的是非陳述性記憶或内隐记忆 5 目录 1 模型 1 1 網路模型 1 1 1 可教學的语言理解者 TLC 1 1 2 语义網路 1 2 特徵模型 1 3 关联模型 1 3 1 搜索联想记忆 SAM 1 3 2 ACT R 生产系统模型 1 4 统计模型 1 4 1 潜在语义分析 LSA 1 4 2 语言超空间類比 HAL 1 4 3 语义记忆的其他统计模型 2 相關條目 3 延伸閱讀 4 外部連結模型 编辑語義記憶的本質不同於情节记忆 它的內容不像情節記憶那樣與任何特定的經歷聯繫在一起 相反地 在语义记忆中所儲存的是经验的 主旨 這是一种适用于各种經驗對象的抽象结构 描述对象之间的分类和功能关系 6 因此 完整的语义记忆理论不仅必须说明此类 主旨 的表徵结构 还必须说明如何从经验中提取它们 目前已经提出了多種语义记忆模型 总结如下 網路模型 编辑 在许多语义记忆理论中 各種網路都扮演著不可或缺的角色 一般而言 網路是由一組節點所組成 節點之間以鏈路聯結 节点可以表示概念 單詞 知覺特征 或者根本不代表什麼 這些鏈路可能是有權重的 使得某些鏈路比其他鏈路更强 或者等效地說 鏈路有著不同的长度 使得穿過某些鏈路比其他鏈路更耗時 这些網路的特征都已被用于语义记忆模型中 其示例如下 可教學的语言理解者 TLC 编辑 第一个语义记忆網路模型的示例是 可教學的语言理解者 TLC 7 在此模型中 每个节点都是單詞 代表著一个概念 如 鸟 每个节点都儲存著一组属性 例如 可以飞翔 或 具有翅膀 以及指向其他节点 例如 鸡 的指標 即鏈路 节点會直接链結到其子類別或超類別的节点 換言之 鸟 将同时连接到 鸡 和 动物 因此 TLC是一种分层知识表徵 其中高级节点代表大型类别 該節點會 通过子類別的节点 直接或间接地 连接到许多該类别的实例 而代表特定实例的节点处于较低级别 仅與其超類別连接 此外 属性會被储存在它们所适用的最高类别级别 例如 黄色 将与 金丝雀 一起储存 具有翅膀 将与 鸟 向上一级 一起储存 可以移动 将与 动物 再上一级 一起储存 节点还可以储存对其上级节点的属性的否定 即 無法飛翔 将与 企鵝 一起储存 这就提供了一种表徵经济性 因为属性仅储存在必不可少的类别级别上 也就是说 該属性會成为這個点上的关键特徵 请参阅下文 TLC中的处理是某种形式的扩散激活 8 換言之 当一个节点变为激活态时 該激活透過節點之間的鏈接傳播到其他節點 在這種情況下 回答 雞是鳥嗎 這個問題的時間是 雞 和 鳥 節點之間的激活必須擴散到多大程度的函數 即 雞 和 鳥 節點之間的鏈接數量 原始版本的TLC並沒有對節點之間的鏈接進行加權 雖然這版本的TLC在許多任務中的表現與人類相當 但是沒有預測到 人們比起那些不太典型的例子 會更快地回答更典型類別的問題 9 科林斯和Quillian随后修改了TLC 納入了加权链接來解决這個问题 10 新版的TLC能够解释熟悉效果和典型性效果 它的最大优点是它清楚地说明了促發 如果相關資訊 即 促發物 在很短的時間內已經呈現過 那麼更有可能從記憶中提取資訊 还有一些记忆现象是TLC无法解释的 像是当相关节点在網路中相隔很远的时候 为什么人们能够快速反应明显错误的问题 如 鸡是流星吗 11 语义網路 编辑 TLC是一类更通用模型的实例 該模型称为语义網路 在语义網路中 节点代表著特定的概念 單詞或特征 也就是说 每个节点都是一个 符号 语义網路一般不会像神經網路那样采用分布式的概念表徵 语义網路的定義性特徵是它的链接几乎总是定向的 也就是说 它们仅指向一个方向 即从基点到目标 且链接有著许多不同的类型 每一种类型都代表着任何两个节点之间的特定关系 12 语义網路中的处理過程通常采用扩散激活的形式 请参见上文 语义網路在篇章分析和逻辑理解模型以及人工智慧的应用最为广泛 13 在这些模型中 节点对应的是單詞或词根 而链接代表它们之间的句法关系 语义網路在知识表徵中计算實作之範例 请参见Cravo和Martins 1993 14 特徵模型 编辑 特徵模型認為 語義類別是由相對散亂的特徵集所組成 Smith Shoben和Rips 1974 提出的語義特徵比較模型 英语 Semantic feature comparison model 15 認為 記憶是由不同概念的特徵列表所組成 根據這種觀點 我們無法直接提取類別之間的關係 而是透過間接的方式計算出來 例如 主體可能透過比較代表主謂概念的特徵集來驗證一個句子 這種計算特徵比較模型的提出者包括Meyer 1970 16 Rips 1975 17 Smith等人 1974 15 早期對知覺和概念分類的研究工作假設類別具有關鍵特徵 而類別成員可以透過特徵組合的邏輯規則來確定 較近期的理論則認為 類別可能具有不明確或 模糊 的結構 18 並提出了概率模型或全局相似性模型來驗證類別成員的資格 19 关联模型 编辑 关联為兩個資訊之間的關係 是心理學中的一個基本概念 對於記憶和認知模型而言 不同層次的心理表徵之間的关联至關重要 記憶裡的項目之間的关联集相當於網路中的節點之間的鏈路 每個節點對應於記憶中的唯一項目 事實上 神經網路和語義網路可以被描述為認知的关联模型 然而 关联通常被更清楚地表示為一個N N矩陣 其中N是記憶中項目的數量 因此 矩陣的每個單元對應於行項和列項之間的關聯強度 關聯學習一般被認為是個赫布過程 也就是說 每當記憶中有兩個項目被同時激活 這兩個項目之間的关联就會越來越強 如果越是激活其中一項 那麼另一項也激活的可能性就越大 關聯模型的具體操作方法見下文 搜索联想记忆 SAM 编辑 搜索聯想記憶 SAM 模型是採用关联方法的標準記憶模型 20 雖然SAM最初是為了對情節記憶建模 但其機制也足以支援一些語義記憶的表徵 21 SAM模型包含短期儲存 STS 和長期儲存 LTS STS是LTS中短暫激活的資訊子集 STS的容量有限 並且透過對可採樣的資訊量 採樣子集的激活時間作出限制 進而影響提取過程 LTS中的提取過程具有線索依賴性和概率性 亦即線索會啟動提取過程 並從記憶中隨機選擇資訊 抽樣概率取決於線索與被提取項之間的關聯性強弱 隨著抽樣資訊關聯性增強 最終會選出一個資訊 緩衝區的大小被定義為r 這並非一個固定的數字 當項目在緩衝區中排練時 其關聯強度隨緩衝區內總時間而線性增長 22 在SAM中 當任何兩個項目同時佔據一個工作記憶緩衝區時 其關聯強度就會遞增 因此 經常同時出現的項目之間的關聯強度更加強健 在SAM中 項目也與特定的語境相關聯 而這種關聯的強度由每個項目在特定語境中存在的時間長短決定 因此 SAM的記憶是由記憶中的項目與項目之間 以及項目與語境之間的關聯所組成 一組項目和語境的出現 更有可能喚起記憶中某些項目的子集 項目對其他項目的喚起程度 無論是由於共同語境 亦或者是同時發生 都是項目語義關聯性的指標 在SAM的更新版本中 已經存在的語義關聯使用語義矩陣來解釋 在實驗過程中 語義關聯保持不變 顯示出語義關聯不受實驗的情節經驗影響之假設 SAM模型中有兩種方法衡量語義關聯性 潜在语义分析 Latent semantic analysis LSA 和 詞語關聯空間 Word association spaces WAS 23 LSA方法指出 單詞之間的相似性是透過單詞同時在局部語境中出現來反映 24 WAS則是透過分析自由關聯規範的數據庫來發展的 在WAS中 具有相似關聯結構的詞會被放置在相似的空間區域中 25 ACT R 生产系统模型 编辑 ACT 英語 Adaptive Control of Thought 思想的自适应控制 26 以及後來的ACT R理論 Adaptive Control of Thought Rational 思想的自适应控制 理性 27 使用 意元 chunk 來表示陳述性記憶 語義記憶是該記憶的其中一種 意元 是由一個標籤 一組與其他意元的明確關係 即 這是一個 或 這個有一個 任意個意元特有的屬性所組成 那麼 鑑於每個節點都是一個具有獨特屬性的意元 而每個鏈路都是意元與另一個意元的關係 因此可以將意元映射為一個語義網路 在ACT中 意元的激活度會隨著該意元的創建時間增加而減少 並隨著該意元在記憶中的提取次數上升而增加 意元也可以從高斯雜訊以及它們與其他意元的相似性中獲得激活 例如 如果用 雞 作為提取線索 那麼 金絲雀 將憑藉其與該線索的相似性 即兩者都是鳥類等 來接收激活 當從記憶中提取物品時 ACT會查看記憶中最活躍的意元 如果高於閾值 該意元就會被提取出來 否則就發生了 遺漏錯誤 error of omission 即該項目會被遺忘 此外 還有一個提取潛伏期 它與被提取的意元對提取閾值的激活超出量成反比 這個潛伏期可被用來衡量ACT模型的響應時間 與人類的表現相比較 28 雖然ACT是種一般性的認知模型 而不是記憶模型 但如上文所述 它提出了記憶結構的某些特徵 特別是 ACT將記憶建模為一組相關的符號意元 可以透過提取線索來觸接記憶 雖然ACT中使用的記憶模型在某些方面與語義網路相似 但所涉及的處理方式更類似於關聯模型 统计模型 编辑 潜在语义分析 LSA 编辑 语言超空间類比 HAL 编辑 语义记忆的其他统计模型 编辑相關條目 编辑記憶語義 英语 Memory semantics computing 稀疏分布式存储器延伸閱讀 编辑 Squire Larry R Declarative and Nondeclarative Memory Multiple Brain Systems Supporting Learning and Memory Journal of Cognitive Neuroscience 1992 07 01 4 3 232 243 2021 10 12 ISSN 0898 929X PMID 23964880 doi 10 1162 jocn 1992 4 3 232 原始内容存档于2022 06 17 英语 McRae Ken Jones Michael Reisberg Daniel 编 The Oxford Handbook of Cognitive Psychology New York NY Oxford University Press 2013 206 216 ISBN 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