WikiDer > Статистическое овладение языком - Википедия

Statistical language acquisition - Wikipedia

Статистическое овладение языком, филиал развивающий психолингвистика, изучает процесс, с помощью которого люди развивают способность воспринимать, производить, понимать и общаться с естественный язык во всех его аспектах (фонологический, синтаксический, лексический, морфологический, семантический) за счет использования общих механизмов обучения, работающих на статистических закономерностях лингвистического ввода. Статистическое обучение усвоение утверждает, что изучение языка младенцев основано на восприятии образов, а не на врожденной биологической грамматике. Некоторые статистические элементы, такие как частота слов, частые кадры, фонотаксические паттерны и другие закономерности, предоставляют информацию о структуре и значении языка для облегчения усвоения языка.

Философия

В основе изучения статистического владения языком лежит многовековая дискуссия между рационализм (или его современное проявление в психолингвистическом сообществе, нативизм) и эмпиризм, причем исследователи в этой области сильно не поддерживают последнюю категорию. Нативизм - это позиция, согласно которой люди рождаются с врожденными специфичный для домена знания, особенно врожденные способности к изучению языка. Начиная с философов-рационалистов семнадцатого века, таких как Декарт, Спиноза, и Лейбниц современным философам, таким как Ричард Монтегю и лингвисты, такие как Ноам Хомский, нативисты постулируют врожденный механизм обучения со специфической функцией овладения языком.^[1]

В наше время эти дебаты в значительной степени окружают поддержку Хомским универсальная грамматикаСвойства, что все естественные языки должны быть, через спорное постулирование устройство для изучения языка (LAD), инстинктивный ментальный «орган», отвечающий за изучение языка, который ищет все возможные языковые альтернативы и выбирает параметры, которые лучше всего соответствуют языковой информации окружающей среды учащегося. Большая часть теории Хомского основана на бедность стимула (POTS) аргумент, утверждение, что лингвистические данные ребенка настолько ограничены и искажены, что изучение языка только на основе этих данных невозможно. Например, многие сторонники POTS утверждают, что, поскольку дети никогда не сталкиваются с отрицательными доказательствами, то есть информацией о том, какие фразы не грамматичны, языковая структура, которую они изучают, не будет напоминать структуру правильной речи без языкового механизма обучения.^[2] Аргумент Хомского в пользу внутренней системы, ответственной за язык, биолингвистики, представляет собой трехфакторную модель. «Генетическая одаренность» позволяет младенцу извлекать лингвистическую информацию, определять правила и владеть универсальной грамматикой. «Внешняя среда» подчеркивает необходимость взаимодействия с другими людьми и преимущества языкового воздействия в раннем возрасте. Последний фактор включает свойства мозга, принципы обучения и вычислительную эффективность, которые позволяют детям быстро усваивать язык, используя шаблоны и стратегии.

Этой позиции резко контрастирует эмпиризм, эпистемологический теория о том, что все знания приходят из чувственного опыта. Эта школа мысли часто характеризует зарождающийся ум как чистая доска, или чистый лист, и может во многом быть связан с перспективой воспитания "споры о природе и воспитании". Эта точка зрения имеет давнюю историческую традицию, которая параллельна традиции рационализма, начиная с философов-эмпириков семнадцатого века, таких как Локк, Бекон, Гоббс, а в следующем столетии Юм. Основной принцип эмпиризма состоит в том, что информация в окружающей среде достаточно структурирована, чтобы ее шаблоны можно было обнаружить и извлечь с помощью общих механизмов обучения предметной области.^[1] С точки зрения овладение языкомэти шаблоны могут быть лингвистическими или социальными по своей природе.

Хомский очень критически относится к этой эмпирической теории овладения языком. Он сказал: «Это правда, что была проделана большая работа по попыткам применения статистических моделей к различным лингвистическим проблемам. Я думаю, что были некоторые успехи, но много неудач». Он утверждает, что идея использования статистических методов для овладения языком - это просто имитация процесса, а не истинное понимание того, как усваивается язык.^[3]

Экспериментальные парадигмы

Процедура предпочтения разворота (HPP)

Один из наиболее часто используемых экспериментальных парадигмы в исследованиях способности младенцев к овладению языком статистических данных используется процедура предпочтения поворота головы (HPP), разработанная Стэнфорд психолог Энн Фернальд в 1985 г. для изучения предпочтений младенцев в отношении прототипов детская речь над нормальной взрослой речью.^[4] В классической парадигме HPP младенцы могут свободно поворачивать голову и сидеть между двумя динамиками с установленными светильниками. Затем мигает свет правого или левого говорящего, когда этот говорящий предоставляет младенцу какой-либо звуковой или лингвистический входной стимул. Надежная ориентация на заданную сторону считается показателем предпочтения входа, связанного с динамиком этой стороны. Эта парадигма с тех пор становится все более важной в изучении восприятие речи младенца, особенно для ввода на уровнях выше, чем слог фрагменты, хотя и с некоторыми изменениями, включая использование времени прослушивания вместо побочного предпочтения в качестве соответствующей зависимой меры.^[5]

Условная процедура поворота головы

Подобно HPP, процедура условного поворота головой также использует дифференциальное предпочтение младенца данной стороной как указание на предпочтение или, что чаще, знакомство с входом или речью, связанной с этой стороной. Используется в исследованиях просодический пограничные маркеры Gout et al. (2004)^[5] а позже Веркер в своих классических исследованиях категоричное восприятие из родной язык фонемы,^[6] младенцы обусловленный с помощью какого-нибудь привлекательного изображения или дисплея, чтобы смотреть в одном из двух направлений каждый раз, когда слышен определенный ввод, целое слово в случае Gout и один фонематический слог в случае Werker. После кондиционирования младенцу предъявляется новый или более сложный ввод, и его способность обнаруживать более раннее целевое слово или различать ввод двух попыток определяется по тому, поворачивают ли они голову в ожидании условного отображения или нет.

Опережающее движение глаз

В то время как HPP и процедура условного поворота головы позволяют наблюдать поведенческие реакции на стимулы и постфактум делать выводы о том, какие ожидания субъекта должны были мотивировать это поведение, парадигма упреждающего движения глаз позволяет исследователям непосредственно наблюдать ожидания субъекта до того, как событие произойдет. . К отслеживание предметы' движения глаз исследователи смогли исследовать младенцев принимать решение и способы, которыми младенцы кодируют и действуют вероятностное знание делать прогнозы об окружающей их среде.^[7] Эта парадигма также предлагает преимущество сравнения различий в поведении движений глаз в более широком диапазоне возрастов, чем у других.

Искусственные языки

Искусственные языки, то есть маломасштабные языки, которые обычно имеют чрезвычайно ограниченный словарный запас и упрощенный грамматика правила, являются часто используемой парадигмой для психолингвистический исследователи. Искусственные языки позволяют исследователям изолировать интересующие переменные и в большей степени контролировать ввод, который получит субъект. К сожалению, чрезмерно упрощенная природа этих языков и отсутствие ряда явлений, общих для всех естественных языков человека, таких как ритм, подача изменения, и последовательные закономерности вызывают вопросы внешняя валидность для любых результатов, полученных с использованием этой парадигмы, даже после того, как были предприняты попытки увеличить сложность и богатство используемых языков.^[8] Отсутствие сложности или пониженная сложность искусственного языка не в состоянии учесть потребность ребенка в распознавании данного слога естественного языка независимо от звуковой вариативности, присущей естественному языку, хотя «возможно, что сложность естественного языка действительно облегчает обучение».^[9]

Таким образом, эксперименты с искусственным языком обычно проводятся для изучения соответствующих лингвистических переменных, какие источники информации младенцы могут использовать и когда, и как исследователи могут приступить к моделированию учусь и процесс приобретения.^[5] Aslin и Ньюпорт, например, использовали искусственные языки, чтобы исследовать, какие особенности языкового ввода позволяют узоры выделяются и легко обнаруживаются младенцами, что позволяет им легко сравнивать обнаружение повторения слогов с обнаружением повторения слогов в конце слова и делать выводы об условиях, при которых каждая особенность распознается как важная.^[10]

Аудио и аудиовизуальные записи

Было показано, что статистическое обучение играет большую роль в овладении языком, но социальное взаимодействие также является необходимым компонентом обучения. В одном исследовании младенцы, которым были представлены аудио- или аудиовизуальные записи носителей мандаринского языка, не смогли различить фонемы языка.^[11]^[12] Это означает, что простого прослушивания звуков недостаточно для изучения языка; социальное взаимодействие побуждает ребенка брать статистику. Конкретные взаимодействия, ориентированные на младенцев, известны как «ориентированный на детей» язык, потому что он более повторяющийся и ассоциативный, что облегчает обучение. Эти "ориентированные на ребенка" взаимодействия также могут быть причиной того, что детям легче выучить язык, чем взрослым.

Двуязычные

Исследования двуязычных младенцев, такие как исследование Bijeljac-Babic и др., Посвященное младенцам, изучающим французский язык, предложили понимание роли просодии в овладении языком.^[13] Исследование Биеляка-Бабича показало, что доминирование языка влияет на «чувствительность к просодическим контрастам». Хотя это не было исследованием статистического обучения, его результаты по распознаванию просодических образов могут иметь значение для статистического обучения.

Возможно, что виды языкового опыта и знания, полученные в результате статистического изучения первого языка, влияют на овладение вторым языком. Некоторые исследования указывают на возможность того, что сложность изучения второго языка может быть вызвана структурными паттернами и языковыми сигналами, которые человек уже усвоил в процессе освоения первого языка. В этом смысле знание и навыки обработки первого языка на основе статистических данных могут выступать в качестве усложняющего фактора, когда кто-то пытается выучить новый язык с другими структурами предложений, грамматическими правилами и моделями речи.^{[нужна цитата]}

Важные выводы

Обучение фонетической категории

Первым шагом в развитии знаний о такой сложной системе, как естественный язык, является обучение различению важных языковых классов звуков, называемых фонемами, которые различают значения слов. UBC психолог Джанет Веркер, начиная с ее влиятельной серии экспериментов в 1980-х, была одной из самых выдающихся фигур в попытках понять процесс, посредством которого человеческие младенцы развивают эти фонологические различия. В то время как взрослые, говорящие на разных языках, не могут различать значимые звуковые различия на других языках, которые не определяют разные значения сами по себе, младенцы рождаются со способностью универсально различать все звуки речи. Работа Веркера показала, что, хотя младенцы в возрасте от шести до восьми месяцев все еще способны воспринимать разницу между определенными хинди и английский согласные, они полностью утратили эту способность к 11-13 месяцам.^[6]

Сейчас общепринято, что дети используют ту или иную форму восприятия. распределенное обучение, с помощью которого категории обнаруживаются путем объединения похожих экземпляров входного стимула, чтобы сформировать фонетические категории в раннем возрасте.^[5] Было обнаружено, что развивающиеся дети могут эффективно оценивать лингвистический авторитет, проверяя входные данные, на основе которых они моделируют свой язык, изменяя их внимание меньше говорящим, неправильно произносящим слова.^[5] Младенцы также используют статистическое отслеживание, чтобы рассчитать вероятность того, что определенные фонемы будут следовать друг за другом.^[14]

Парсинг

Парсинг это процесс, с помощью которого непрерывный речевой поток сегментируется на дискретный значимые единицы, например фразы, слова, и слоги. Saffran (1996) представляет собой исключительно плодотворное исследование в этом направлении. Младенцы получали две минуты непрерывной речи на искусственном языке с помощью компьютеризированного голоса, чтобы устранить любые помехи. посторонние переменные такие как просодия или интонация. После этой презентации младенцы смогли отличить слова от неслов, что было измерено во втором случае по более длительному поиску.^[15]

Важным понятием для понимания этих результатов является концепция переходная вероятность, то вероятность элемента, в данном случае слога, следующего или предшествующего другому элементу. В этом эксперименте слоги, которые шли вместе в словах, имели гораздо более высокую вероятность перехода, чем слоги в словах. границы слов это просто случайно оказалось рядом.^[5]^[8]^[15] Невероятно, но после короткой двухминутной презентации младенцы могли отслеживать эти статистика и признать высокий вероятность слова. Дальнейшие исследования с тех пор воспроизвели эти результаты с естественными языками, незнакомыми младенцам, показывая, что обучающиеся младенцы также отслеживают направление (вперед или назад) переходных вероятностей.^[8] Хотя нейронные процессы, лежащие в основе этого явления, остаются в значительной степени неизвестными, недавние исследования сообщают об увеличении активности в левая нижняя лобная извилина и средняя лобная извилина при обнаружении границ слова.^[16]

Развитие предубеждений в отношении порядка слогов - важный шаг на пути к полноценному языковому развитию. Способность классифицировать слоги и часто группировать их сопутствующие последовательности могут иметь решающее значение в развитии протолексикон, набор общих языковых шаблонов слов, основанных на характерных образцах слов, которые слышит младенец. Развитие этого протолексикона, в свою очередь, может позволить распознавать новые типы паттернов, например высокая частота слова - изначально подчеркнул согласные в английском языке, которые позволили бы младенцам дополнительно разбирать слова, распознавая общие просодические фразы как автономные языковые единицы, перезапуская динамический цикл изучения слова и языка.^[5]

Референт-лейбл-ассоциации

Вопрос о том, как начинающие пользователи языка могут связывать изученные этикетки с соответствующими референт, человек или объект в среде, названной этикеткой, был в центре внимания философский соображения язык и смысл из Платон к Куайн к Hofstadter.^[17] Эта проблема - найти прочную связь между словом и объектом, найти слово смысл без бесконечной рекурсии поиска по словарю, известна как проблема с заземлением символа.^[18]

Исследователи показали, что эта проблема тесно связана со способностью разбирать язык и что слова, которые легко сегментировать из-за их высокой переходной вероятности, также легче карта к соответствующему референту.^[8] Это служит дополнительным доказательством прогрессии овладения языком, когда детям требуется понимание звукового распределения естественных языков для формирования фонетических категорий, синтаксического анализа слов на основе этих категорий, а затем использования этих синтаксических анализов для сопоставления их с объектами в качестве меток.

Самое раннее в развитии понимание ассоциаций слова с референтом было зарегистрировано в возрасте шести месяцев, когда младенцы понимали слова « мамочка' и 'папочка'или их семейные или культурные эквиваленты. Дальнейшие исследования показали, что младенцы быстро развиваются в этой способности и к семи месяцам способны учить ассоциации между движущимися изображениями и ерунда слова и слоги.^[5]

Важно отметить, что существует различие, часто смешанное в исследованиях приобретения, между сопоставлением ярлыка с конкретным пример или отдельного человека и сопоставления метки со всем учебный класс объектов. Этот последний процесс иногда называют обобщение или обучение правилам. Исследования показали, что если входные данные кодируются в терминах воспринимаемых величин, а не конкретных деталей, и если шаблоны во входных данных указывают на то, что ряд объектов названы взаимозаменяемо в одном и том же контексте, изучающий язык с гораздо большей вероятностью будет обобщать это имя. к каждому экземпляру с соответствующими функциями. Эта тенденция во многом зависит от согласованности контекстных подсказок и степени перекрытия контекстов слов во входных данных.^[10] Эти различия связаны с хорошо известными моделями под и чрезмерное обобщение в младенчестве изучение слов. Исследования также показали, что частота совпадения референтов также отслеживается, что помогает создавать ассоциации и устранять двусмысленность в моделях объект-референт.^[19]

Способность соответствующим образом обобщать на целые классы еще невидимых слов в сочетании со способностями анализировать непрерывную речь и отслеживать закономерности упорядочения слов могут быть критическими навыками, необходимыми для развития навыков и знания синтаксиса и грамматики.^[5]

Различия среди аутичных популяций

Согласно недавнему исследованию, не существует нейронных свидетельств статистического изучения языка у детей с расстройства аутистического спектра. Под воздействием непрерывного потока искусственной речи нейротипичные дети проявляли меньшую активность коры головного мозга. дорсолатеральная лобная кора (в частности средняя лобная извилина) как признаки увеличения границ слов. Однако активность в этих сетях оставалась неизменной у аутичных детей, независимо от предоставленных словесных сигналов. Эти данные, подчеркивающие важность правильного функционирования головного мозга лобной доли, подтверждают теорию «исполнительных функций», используемую для объяснения некоторых из биологически связанных причин аутичного языкового дефицита. С нарушениями рабочей памяти, принятия решений, планирования и постановки целей, которые являются жизненно важными функциями лобной доли, аутичные дети теряют способность общаться и общаться (Ozonoff, et al., 2004). Кроме того, исследователи обнаружили, что уровень коммуникативных нарушений у аутичных детей обратно коррелировал с увеличением сигнала в тех же регионах во время воздействия искусственных языков. На основании этих данных исследователи пришли к выводу, что у детей с расстройствами аутистического спектра нет нейронной архитектуры, позволяющей определять границы слов в непрерывной речи. Было показано, что ранние навыки сегментации слов предсказывают дальнейшее развитие речи, что может объяснить, почему задержка речевого развития является отличительной чертой расстройств аутистического спектра.^[20]

Статистическое изучение языка в разных ситуациях

Изучение языка происходит в разных контекстах, когда и младенец, и воспитатель участвуют в социальных взаимодействиях. В недавнем исследовании было изучено, как младенцы и взрослые используют кросс-ситуационную статистику, чтобы узнать не только о значениях слов, но и о ограничениях в контексте. Например, Смит и его коллеги предложили, чтобы младенцы изучали язык, приобретая предвзятость, чтобы маркировать объекты похожими объектами, которые происходят из четко определенных категорий. Для этой точки зрения важна идея о том, что ограничения, помогающие запоминать слова, не являются независимыми от самого ввода или опыта младенца. Скорее, ограничения возникают, когда младенцы узнают о способах использования слов и начинают обращать внимание на определенные характеристики объектов, которые использовались в прошлом для представления слов.

Проблема индуктивного обучения может возникнуть, поскольку слова часто используются в неоднозначных ситуациях, в которых доступно более одного возможного референта. Это может привести к путанице для младенцев, поскольку они могут быть не в состоянии различать, какие слова следует использовать для обозначения объектов, на которые делается ссылка. Смит и Ю предположили, что способ проводить различие в таких неоднозначных ситуациях - это отслеживать пары слово-референт в нескольких сценах. Например, младенец, который слышит слово в присутствии объекта A и объекта B, будет неуверен в том, является ли слово референтом объекта A или объекта B. Однако, если ребенок затем снова слышит ярлык в присутствии объекта B и объект C, младенец может сделать вывод, что объект B является референтом ярлыка, потому что объект B последовательно соединяется с ярлыком в различных ситуациях.

Вычислительные модели

Вычислительные модели уже давно используются для изучения механизмов, с помощью которых изучающие язык обрабатывают и манипулируют лингвистическими Информация. Модели этого типа позволяют исследователям систематически контролировать важные переменные обучения, которыми зачастую вообще трудно манипулировать у участников-людей.^[21]

Ассоциативные модели

Ассоциативная нейронная сеть модели овладения языком - один из старейших видов когнитивная модель, с помощью распределенные представления и изменения весов связей между узлами, составляющими эти представления, для имитации обучения способом, напоминающим пластичность-основан нейронный реорганизация, которая составляет основу человеческого обучения и объем памяти.^[22] Ассоциативные модели представляют собой разрыв с классический когнитивный модели, характеризующиеся дискретными и контекстно-свободные символы, в пользу динамические системы подход к языку, лучше понимающий временный соображения.^[23]

Предшественником этого подхода и одним из первых типов моделей, учитывающих измерение времени в языковом понимании и производстве, было Эльманс простая рекуррентная сеть (СРН). Используя Обратная связь сети, чтобы представить прошлые состояния системы, SRN могли в задаче предсказания слов для кластер вклад в самоорганизованные грамматические категории основаны исключительно на статистических моделях совместной встречаемости.^[23]^[24]

Ранние успехи, подобные этим, проложили путь для исследования динамических систем в области лингвистического усвоения, ответив на многие вопросы о раннем языковом развитии, но оставив многие другие без ответа, например, как эти статистические лексемы находятся представлен.^[23] Особое значение в недавних исследованиях имела попытка понять динамическое взаимодействие переменных обучения (например, языковых) и учащихся (например, говорящих) в лексической организации и конкуренция в двуязычные.^[21] В непрекращающихся попытках перейти к более психологически реалистичным моделям многие исследователи обратились к подмножеству ассоциативных моделей, самоорганизующиеся карты (SOM), как установлено, когнитивно правдоподобные модели языкового развития.^[25]^[26]

SOM были полезны исследователям в выявлении и исследовании ограничений и переменных, представляющих интерес в ряде процессов приобретения, а также в изучении последствий этих открытий для лингвистических и когнитивных теорий. Определив рабочая память в качестве важного ограничения как для изучающих язык, так и для текущих вычислительных моделей, исследователи смогли показать, что манипулирование этой переменной позволяет синтаксическая загрузка, извлекая не только категориальный, но и актуальный смысл содержания из взаимного расположения слов в предложениях.^[27]

Вероятностные модели

Некоторые недавние модели овладения языком сосредоточены вокруг методов Байесовский вывод учитывать способность младенцев правильно анализировать потоки речи и приобретать значения слов. Модели этого типа в значительной степени опираются на понятие условная возможность (вероятность A при B) в соответствии с выводами, касающимися использования младенцами переходных вероятностей слов и слогов для заучивания слов.^[15]

Модели, использующие эти вероятностные методы, смогли объединить ранее полученные дихотомический перспективы овладения языком социальные теории которые подчеркивают важность изучения намерений говорящего и статистических и ассоциативные теории которые полагаются на кросс-ситуационные контексты в единую задачу совместного вывода. Этот подход привел к важным результатам в объяснении таких явлений приобретения, как взаимная исключительность, однократное обучение или быстрое отображение, и использование социальные намерения.^[28]

Хотя эти результаты кажутся надежными, исследования, касающиеся способности этих моделей справляться с более сложными ситуациями, такими как отображение нескольких референтов на одну метку, сопоставление нескольких меток с одним референтом и овладение двуязычным языком по сравнению с успехами ассоциативных моделей в этих областях, имеют еще предстоит изучить. Тем не менее остается надежда, что эти типы моделей могут быть объединены, чтобы дать исчерпывающий отчет о приобретении языка.^[29]

Гипотеза C / V

Что касается вероятностных частот, гипотеза C / V в основном утверждает, что все слушатели языка используют согласные частоты, чтобы различать слова (лексические различия) в непрерывных речевых строках, по сравнению с гласными. Гласные более подходят для ритмической идентификации. Несколько последующих исследований показали этот результат, поскольку они показали, что гласные обрабатываются независимо от их местного статистического распределения.^[30]Другое исследование показало, что соотношение согласных и гласных не влияет на размер лексиконов при сравнении различных языков. В случае языков с более высоким соотношением согласных дети могут больше зависеть от согласных соседей, чем от частоты рифм или гласных.^[31]

Алгоритмы овладения языком

Некоторые модели овладения языком основывались на адаптивный синтаксический анализ^[32] и грамматическая индукция алгоритмы.^[33]

Navigation