Информация

Что означает семантика для познания?

Что означает семантика для познания?


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

Я новичок в области семантического представления знаний, и все, что я получаю о термине семантика = значение. Может кто-нибудь объяснить мне, что такое семантика и как она важна для познания.


Логическая семантика один из трех разделов логическая семиотика (в дополнение к синтаксису и прагматике), имеющим дело с отношениями между знаками (в частности, выражениями) и реальностью, к которой они относятся. В дополнение к базовым семантическим функциям мы можем включать, например, семантическая коннотация, определение а также обозначение, где основными терминами семантики являются имея в виду а также правда. Например, я рекомендую Benthem (1986) и, возможно, определение из Википедии в начале вашего пути. Для дальнейшего чтения я также могу порекомендовать Friedenberg & Silverman (2012).

Каким образом отношение между знаками, выражениями, символами и реальностью, в которой так усердно работает семантика, может быть упомянуто в когнитивной науке? Один очень простой (в начале) ответ - представления. Это один из фундаментальных процессов когнитивной науки; а представление - это что-то, что означает что-то еще. Отдельные слова могут быть здесь хорошими примерами, например, яблоко. Когда мы это говорим, в голове у человека, знающего английский, всплывает идея определенного вида фруктов. Его увидят, попробуют на вкус и, возможно, потрогают в своем воображении.

Есть и другие виды представлений. Например есть предложения, которые представляют собой утверждения о мире, которые можно проиллюстрировать предложениями. Предложение, например Джон ест красное яблоко это предложение, которое состоит из нескольких концепций. Это также правила, которые являются другим типом представления, и они могут определять отношения между предлогами. Скажем правило, Если идет дождь, я не пойду с тобой в зоопарк ставит второе предложение в зависимость от первого. Также есть аналоговые представления, которые помогают нам сравнивать две похожие ситуации, объекты и т. д.

Использованная литература:

  1. Бентем, Дж. В. (1986). Очерки логической семантики.
  2. Википедия
  3. Friedenberg, J., & Silverman, G. (2012). Когнитивная наука. Введение в изучение разума.

Что такое семантическая память в психологии?

Когда мы вспоминаем определенные события или переживания, которые были у нас в жизни, мы используем эпизодические объем памяти. Эпизодический объем памяти состоит из личных фактов и опыта, а семантическая память состоит из общих фактов и знаний. Для пример, зная, что футбол - это спорт, пример из семантическая память.

Кроме того, что такое викторина по семантической памяти? -объем памяти для конкретных событий в вашей жизни (например, выпускной) - включает пространственный и временной контекст (когда и где) семантическая память. -объем памяти для познания мира и фактов.

Точно так же можно спросить, что такое семантическое кодирование в памяти?

Семантическое кодирование это особый тип кодирование в котором значение чего-либо (слова, фразы, изображения, события, чего угодно) закодированный в отличие от звука или его видения. Исследования показывают, что у нас лучше объем памяти для вещей, которые мы связываем значение и храним, используя семантическое кодирование.

В чем разница между эпизодической памятью и смысловой памятью?

Семантический по сравнению с декларативным объем памяти бывает двух видов: семантический а также эпизодический. Семантическая память это напоминание общих фактов, в то время как эпизодическая память это напоминание личных фактов. Вспоминая, что случилось в последняя игра Мировой серии использует эпизодическая память.


Топ-3 модели семантической памяти | Модели | Память | Психология

Эта статья проливает свет на две основные модели семантической памяти. Это следующие модели: 1. Модель иерархической сети 2. Активная структурная сеть - модель 3. Модель сравнения характеристик.

1. Иерархическая сетевая модель семантической памяти:

Эта модель семантической памяти была предложена Алланом Коллинзом и Россом Куиллианом. Они предположили, что элементы, хранящиеся в семантической памяти, связаны ссылками в огромной сети. Все человеческие знания, знания об объектах, событиях, людях, концепциях и т. Д. Организованы в иерархию, состоящую из двух наборов. Эти два набора являются вышестоящими и подчиненными наборами с сохраненными их свойствами или атрибутами.

Эти свойства логически связаны и иерархически организованы. Следующая иллюстрация объясняет взаимосвязь между множествами & # 8211 супер ордината, что собака - животное, но это млекопитающее тоже принадлежит к группе одомашненных животных, четвероногие принадлежат к категории эльзасских, гончих и т. Д. в исследовании Коллинза и Куиллиана в качестве примера для лучшего понимания этой модели.

В этой иерархически организованной структуре можно увидеть, что канарейка - это птица, акула - рыба, а рыба - животное. Далее можно заметить, что предполагается, что свойство, характеризующее конкретный класс вещей, хранится только в том месте иерархии, которое соответствует этому классу. Это предположение составляет основу когнитивной экономики.

Например, свойство, характеризующее все виды рыб (то, что они имеют жабры и умеют плавать), сохраняется только на уровне рыб. Следует отметить, что жабры и другие подобные особенности не сохраняются снова у разных видов рыб (лосось, акула и т. Д.), Даже если у них есть жабры. Точно так же птица, стоящая выше канарейки, является животным. Конкретные свойства хранятся только на соответствующих уровнях иерархии.

Учитывая эту предполагаемую структуру сети, следующей задачей Коллинза и Куиллиана было определить, как информация извлекается из сети. Чтобы ответить на этот вопрос, был проведен эксперимент, в котором испытуемых просили отвечать на простые вопросы типа & # 8216yes & # 8217 или & # 8217 no & # 8217.

Рассмотрим, например, следующие вопросы о канарейках:

Три упомянутых выше вопроса могут быть оспорены семантическим уровнем, на котором хранится информация, необходимая для ответа на них. Рассмотрим первый вопрос: & # 8220 Ест ли канарейка? & # 8221 Информация & # 8220eats & # 8221 хранится на уровне животного, в двух уровнях от канарейки. Точно так же информация, имеющая & # 8220wings & # 8221 и & # 8220yellow & # 8221 (необходимая для ответа на второй и третий вопросы), хранится на одном и нулевом уровнях от канарейки, соответственно.

Основным интересным моментом в этой модели Коллинза и Куиллиана было время реакции или время, необходимое для ответа на вопросы. Результаты эксперимента показали, что с увеличением уровня информации для ее извлечения требуется все больше времени.

Их объяснение по этому поводу следующее: чтобы ответить на третий вопрос, субъект должен сначала ввести уровень в памяти, который соответствует & # 8216canary & # 8217, и найти здесь информацию о том, что канарейки желтые. Поэтому ответ на вопрос дается относительно быстро. Чтобы ответить на второй вопрос, субъект все еще входит в уровень памяти, соответствующий & # 8216canary & # 8217, но не находит на этом уровне никакой информации о том, летают ли канарейки или нет.

Однако субъект перемещается вверх по иерархии на уровень, где хранится информация о птицах, и там обнаруживает, что птицы летают. Это делается путем объединения информации о том, что канарейки - это птицы и что птицы летают, и затем можно ответить на вопрос. Из-за дополнительного шага по продвижению вверх по иерархии ответ на второй вопрос занимает несколько больше времени, чем на третий.

Ответ на первый вопрос занимает еще больше времени по той же причине. Чтобы ответить на первый вопрос, субъект не может использовать какую-либо информацию, которая хранится на уровне & # 8216canary & # 8217 или & # 8216bird & # 8217, но должен перейти на дополнительный уровень в иерархии до & # 8216animal & # 8217. Таким образом, был сделан вывод, что, поскольку канарейка - это птица, а птица - это животное, и животные едят, канарейка тоже должна есть. Следовательно, причина, по которой на некоторые вопросы требуется больше времени для ответа, чем на другие, заключается в том, что некоторые вопросы требуют большего путешествия в нашей памяти от уровня к уровню в семантической иерархии.

Используя аналогичное объяснение, Коллинз и Куиллиан предсказали, что для ответа «Является ли канарейка птицей?» Требуется меньше времени, чем для ответа «Канарейка - животное?» На рисунке видно, что для последнего ответа требуется меньше времени. вопрос, субъект должен подняться на два уровня от канарейки до животного, тогда как для ответа на первый вопрос субъект должен подняться только на один уровень.

Выяснилось, что в среднем людям требуется примерно на 75 миллисекунд больше, чтобы ответить на вопрос: & # 8220 Ест ли канарейка? & # 8221, чем ответить & # 8220 Летает ли канарейка? & # 8221 и примерно на 75 миллисекунд больше, чтобы ответить. на вопрос о полете, чем ответить, & # 8220Желтая канарейка? & # 8221

2. Активная структурная сеть - модель семантической памяти:

Модель активной структурной сети, постулированная Норманом и Линдси, может быть понята путем анализа двух простых предложений. Давайте теперь посмотрим, как они это объяснят. Питер положил сверток на стол. Поскольку это был не уровень, он соскользнул.

Эти предложения относятся к объектам, человеку и событиям. На рисунке 10.9 показан схематический эскиз, представляющий информацию в семантической сети. Эта сеть состоит из информации, расширенной с точки зрения событий, экземпляров задействованных движений или способов их отношений, направления отношений и т. Д. Считается, что это сложное сетевое представление формирует основу человеческой памяти.

Рассмотрим фигуру на мгновение. Основная концептуальная информация показывает, что Питер заставил пакет переместиться из своего прежнего местоположения на верх стола, и что сила тяжести была причинным фактором, который затем воздействовал на пакет, заставив его переместиться со стола на пол.

Первое движение представлено узлом, пронумерованным овалом. Овал (или слова на рисунке) называются отношениями. Отношения показывают, как различные структуры узлов на рисунке связаны друг с другом. Таким образом, глядя на узел, мы видим, что он представляет собой экземпляр действия & # 8216move & # 8217. Этот конкретный экземпляр & # 8216move & # 8217 имеет свою причину & ​​# 8211 Peter (показан схематично), а перемещаемый объект - package (снова показан схематично). Место, в которое помещается перемещаемый объект, - это таблица.

Второй узел, овал с меткой 2, является еще одним экземпляром & # 8216move & # 8217. Здесь причина - сила тяжести, объект тот же, то есть упаковка, и движение происходит из точки & # 8216From & # 8217 (столешница) в точку & # 8216To & # 8217 (пол).

Чертежи пакета и Питера являются экземплярами узлов с именами & # 8220package & # 8221 и & # 8220Peter & # 8221. Показанное и описанное представление может быть доработано. Питер положил пакет на стол, событие, в котором Питер был агентом, привело к тому, что пакет изменил свое местоположение с неуказанного места на новое, наверху стола. Он поменял свое место, потому что первая позиция была выше второй.

Причем движение было вызвано силой тяжести. Подобным образом можно продолжать и продолжать подробный анализ. Но представленной здесь концептуальной сети достаточно, чтобы дать нам представление о том, как слова и события создают отношения, концепции и т. Д. И образуют сложную сеть. Таким образом, можно видеть, что эта модель семантической памяти представляет человеческую память как гигантскую сеть взаимосвязанных узлов, и предполагается, что эти узлы соответствуют отдельным концепциям, идеям или событиям в системе.

3. Сравнительная модель семантической памяти:

Смит, Э.Дж. Шобен и Л.Дж.Рипс постулировали теорию, в которой упор делался на семантические особенности. Их предположение заключалось в том, что есть два различных типа функций.

Во-первых, это те особенности, которые являются важными аспектами значения предмета. Они известны как определяющие особенности.

Второй тип характеристик не является частью определения элемента, но, тем не менее, является его описанием и называется характеристическими элементами. Например, если мы возьмем слово Робин, есть некоторые черты, присущие Робинам, такие как то, что они & # 8216living & # 8217, имеют & # 8216feathers & # 8217, имеют & # 8216wings & # 8217 и имеют & # 8216red-груди & # 8217. Все это определяющие черты.

Однако с робинами могут быть связаны другие функции, но они не являются необходимыми для определения робинов. К ним относятся такие функции, как & # 8216, как садиться на деревья & # 8217; В ситуациях, когда субъект должен решить, принадлежит ли экземпляр к определенной категории (например, решая, является ли малиновка птицей), предполагается, что набор характеристик, соответствующих экземпляру и категории, разделен на два подмножества. соответствующие определяющим и характерным признакам. Рисунок 10.10 иллюстрирует вышеуказанные особенности.

Предполагается, что этот процесс проверки принадлежности экземпляра к категории, т.е. в данном случае «малиновка или птица?», Состоит из двух основных этапов, как показано на рисунке. Первый этап включает сравнение как определяющих, так и характерных признаков экземпляра и категории для определения степени сходства двух наборов признаков. Если существует высокая степень соответствия между характеристиками экземпляра и характеристиками категории, субъект немедленно говорит & # 8220 да & # 8221.

Если два набора функций имеют очень мало соответствия (низкое сходство), испытуемый может сразу сказать & # 8216 нет & # 8217. Однако, если есть промежуточный уровень сходства между характеристиками экземпляра и характеристиками категории, то необходим второй этап, прежде чем субъект сможет принять решение. На втором этапе субъект сравнивает только определяющие признаки экземпляра, а затем выдает ответ & # 8216yes & # 8217, в противном случае субъект говорит & # 8216no & # 8217.

Smith et al. расширили свою модель, включив концепцию, называемую эффектом типичности. Когда субъекта просят проверить, принадлежит ли экземпляр к категории, скажем, птицы, он последовательно быстрее проверяет некоторые экземпляры, например, малиновку, канарейку, чем курицу.

Более быстрые экземпляры - это те, которые, по мнению других независимых субъектов, более типичны для данной категории. Если проверяемый экземпляр очень типичен для данной категории, они имеют много общих черт, как определяющих, так и характерных.

Когда на первом этапе обнаруживается, что экземпляр и категория имеют в значительной степени совпадающие характеристики, субъект может немедленно отреагировать, не выполняя второй этап. Для нетипичных случаев, напротив, нет особого совпадения с точки зрения характерных особенностей. Следовательно, должен быть выполнен второй этап, и время отклика соответственно увеличивается.

Хотя эти модели были построены на высоконаучной основе с подробным анализом, они не лишены определенных ограничивающих факторов. Рипс Шобен и Смит, критикуя Коллинза и Куиллиан, отметили, что большинство студентов колледжа знают, что такое млекопитающее, и если мы добавим это понятие к гипотетической сети, содержащей колли (собаку определенной породы), собаку и животное, она окажется между собака и животное. В семантической иерархии млекопитающее ближе, чем животное, либо к собаке, либо к определенному типу или породе собак (например, колли).

Согласно модели Коллинза и Куиллиана, человек должен ответить на вопрос «Является ли колли млекопитающим?» Быстрее, чем на вопрос:

& # 8220 Колли - животное? & # 8221 Они обнаружили, что люди не реагируют так, как предсказывали Коллинз и Куиллиан. Точно так же людям требуется больше времени, чтобы ответить на вопрос «Является ли картофель корнем?», Хотя овощ логически ближе к картофелю в семантической иерархии.

Конрад критиковал концепцию когнитивной экономики. Она просто просила испытуемых описать канарейку как птицу, животное и так далее. Затем она свела в таблицу частоту упоминания различных свойств.

Оказалось, что свойства, часто ассоциируемые с канарейкой (например, тот факт, что они желтые), были свойствами, которые, по предположению Коллинза и Куиллиан, хранятся непосредственно в канареечном узле, тогда как свойства, которые Конрад обнаружил реже, были предположены Коллинзом. и Quillian для хранения с птицей или с животным.

Она пришла к выводу, что частота свойств, а не иерархическая дистанция определяет время поиска. Активная структурная сетевая модель подвергалась критике на том основании, что она выражает семантическую память через гигантскую сеть, которая настолько обширна, что лежащая в основе концептуальная структура не может быть представлена ​​в репрезентативной системе.

Критика Collins & # 8217 модели сравнения признаков состоит в том, что различие между определяющими и характеристическими признаками представляет собой внутреннюю трудность - нет никакой особенности, которая была бы абсолютно необходимой для определения чего-либо.

Например, если человек убирает крылья птицы, она не перестает быть птицей. Если перья сорваны с малиновки, она не перестает быть малиновкой. Более того, люди, похоже, не могут принимать последовательные решения относительно того, является ли функция определяющей или характерной. Является ли & # 8220имеет четыре ножки & # 8221 определяющей чертой столов? Что, если вы увидите предмет, похожий на стол, только с тремя ножками?

Вы все еще называете это столом? Смит и его сотрудники осознали смысл, лежащий в основе вопросов, но продолжали поддерживать это искусственное различие между определяющими и характерными чертами. Несмотря на все эти лазейки, мы по-прежнему считаем вклад этих моделей в различные области человеческого и материального мира чем-то невероятным. Есть несколько других моделей, таких как ассоциативная модель человека, предложенная Андерсоном и Брунером.


Семантика: Введение в изучение смысла

Цель этого курса - познакомить с некоторыми основными подходами к изучению значения в лингвистике и смежных областях (в первую очередь, когнитивной науке и психологии). Основное внимание будет уделено значению слова (лексической семантике), хотя сентенциальная семантика и прагматика будут введены, если позволит время.

Общая тема курса - как лучше всего описать значение на человеческом языке.

Мы рассмотрим несколько вопросов: что такое языковое значение? На какие виды базовых элементов нам нужно ссылаться при характеристике значений слов или других языковых единиц? Какие типы данных актуальны и как мы оцениваем различные возможные типы данных? Каковы некоторые фундаментальные свойства конкретных смысловых систем в человеческих языках и каков диапазон вариаций, обнаруженных в выражении этих систем на разных языках? Как значения слов меняются со временем и какое значение это имеет для теорий лексического значения? Как языковое значение соотносится с концептуальным аппаратом человека?

Рассматриваемые теоретические темы включают категоризацию, конструктивное усвоение понятий, метафору, смешение, метонимию, композицию, ментальное пространство, лексическое семантическое изменение. В связи с этими темами будут рассмотрены различные семантические области, например: цветовые термины, родство, размерные термины, значение глагола, но две области будут подробно рассмотрены с различных точек зрения: семантика повседневных понятий и семантика пространства и движения.

Текущие проблемы на протяжении всего курса:

Представления: как мы представляем анализ описательно

Какие ментальные представления мы должны постулировать

Какие типы данных мы можем использовать? Какие у них есть преимущества и недостатки?

Связь лингвистических и когнитивных категорий

Когнитивные предпосылки для изучения языка

Приобретение языковых и других категорий (1-й и 2-й язык)

Кросс-лингвистические обобщения и вариации (универсальные и языковые категории)

Какова природа ума (уже существующие модульные коннекционисты по сравнению с изученными категориями и т. Д.)

Требования к курсу

Общее количество заданий, скорее всего, 5, каждое по одной задаче. На них уйдет много времени! Хорошие, как правило, требуют от 4 до 10 часов размышлений и писаний. Так что не оставляйте их раньше, чем накануне вечером.

Политика кода чести будет публиковаться с каждым заданием. Будет указано, какие материалы можно использовать (например, использовать словарь или нет) и какой уровень сотрудничества возможен для данного задания.

Задания

Задание 1. Лексико-семантические особенности и лексические отношения.

Задание 2. Инструменты лексико-семантического описания: фреймы, или идеализированные когнитивные модели.

Задание 3. Семантические поля и лексические отношения.

Задание 4. Талмянский анализ.

Задание 5. Последняя задача и сочинение.

Объявлено 4/5/04: Первые три задания составляли 40 каждое (120). Я установил значение двух последних на 60 (120), в общей сложности 240 баллов.


Что такое семантическая память в психологии?

Когда мы вспоминаем определенные события или переживания, которые были у нас в жизни, мы используем эпизодические объем памяти. Эпизодический объем памяти состоит из личных фактов и опыта, а семантическая память состоит из общих фактов и знаний. Для пример, зная, что футбол - это спорт, пример из семантическая память.

Кроме того, что такое викторина по семантической памяти? -объем памяти для конкретных событий в вашей жизни (например, выпускной) - включает пространственный и временной контекст (когда и где) семантическая память. -объем памяти для познания мира и фактов.

Точно так же можно спросить, что такое семантическое кодирование в памяти?

Семантическое кодирование это особый тип кодирование в котором значение чего-либо (слова, фразы, изображения, события, чего угодно) закодированный в отличие от звука или его видения. Исследования показывают, что у нас лучше объем памяти для вещей, которые мы связываем значение и храним, используя семантическое кодирование.

В чем разница между эпизодической памятью и смысловой памятью?

Семантический по сравнению с декларативным объем памяти бывает двух видов: семантический а также эпизодический. Семантическая память это напоминание общих фактов, в то время как эпизодическая память это напоминание личных фактов. Вспоминая, что случилось в последняя игра Мировой серии использует эпизодическая память.


Семантика: Введение в изучение смысла

Цель этого курса - познакомить с некоторыми основными подходами к изучению значения в лингвистике и смежных областях (в первую очередь, когнитивной науке и психологии). Основное внимание будет уделяться значению слова (лексической семантике), хотя сентенциальная семантика и прагматика будут введены, если позволит время.

Общая тема курса - как лучше всего описать значение на человеческом языке.

Мы рассмотрим несколько вопросов: что такое языковое значение? На какие виды базовых элементов нам нужно ссылаться при характеристике значений слов или других языковых единиц? Какие виды данных актуальны и как мы оцениваем различные возможные типы данных? Каковы некоторые фундаментальные свойства конкретных смысловых систем в человеческих языках и каков диапазон вариаций, обнаруженных в выражении этих систем на разных языках? Как значения слов меняются со временем и какое значение это имеет для теорий лексического значения? Как языковое значение соотносится с концептуальным аппаратом человека?

Рассматриваемые теоретические темы включают категоризацию, конструктивное усвоение понятий, метафору, смешение, метонимию, композицию, ментальное пространство, лексическое семантическое изменение. В связи с этими темами будут рассмотрены различные семантические области, например цветовые термины, родство, размерные термины, значение глагола, но две области будут подробно рассмотрены с различных точек зрения: семантика повседневных понятий и семантика пространства и движения.

Текущие проблемы на протяжении всего курса:

Представления: как мы представляем анализ описательно

Какие ментальные представления мы должны постулировать

Какие типы данных мы можем использовать? Какие у них есть преимущества и недостатки?

Связь лингвистических и когнитивных категорий

Когнитивные предпосылки для изучения языка

Приобретение языковых и других категорий (1-й и 2-й язык)

Кросс-лингвистические обобщения и вариации (универсальные и языковые категории)

Какова природа разума (уже существующие модульные коннекционисты по сравнению с изученными категориями и т. Д.)

Требования к курсу

Общее количество заданий, скорее всего, 5, каждое по одной задаче. На них уйдет много времени! Хорошие, как правило, требуют от 4 до 10 часов размышлений и писаний. Так что не оставляйте их раньше, чем накануне вечером.

Политика кода чести будет публиковаться с каждым заданием. Будет указано, какие материалы можно использовать (например, использовать словарь или нет) и какой уровень сотрудничества возможен для данного задания.

Задания

Задание 1. Лексико-семантические особенности и лексические отношения.

Задание 2. Инструменты лексико-семантического описания: фреймы, или идеализированные когнитивные модели.

Задание 3. Семантические поля и лексические отношения.

Задание 4. Талмянский анализ.

Задание 5. Последняя задача и сочинение.

Объявлено 4/5/04: Первые три задания составляли 40 каждое (120). Я установил значение двух последних на 60 (120), в общей сложности 240 баллов.


Психология [править | редактировать источник]

В психологии семантическая память это память для смысла, другими словами, аспект памяти, который сохраняет только суть- общее значение запоминаемого опыта, тогда как эпизодическая память - это память на эфемерные детали, индивидуальные особенности или уникальные особенности опыта. Значение слова измеряется компанией, которая поддерживает отношения между самими словами в семантической сети. В сети, созданной людьми, анализирующими свое понимание слова (например, Wordnet), ссылки и структуры декомпозиции сети немногочисленны и малочисленны и включают «часть», «вид» и подобные ссылки. В автоматизированных онтологиях ссылки - это вычисленные векторы без явного значения. Для вычисления значения слов разрабатываются различные автоматизированные технологии: скрытое семантическое индексирование и вспомогательные векторные машины, а также обработка естественного языка, нейронные сети и методы исчисления предикатов.

Основные философы и теоретики [править | редактировать источник]


Примеры и наблюдения

«Иллюзия Моисея возникает, когда люди отвечают« два »на вопрос« Сколько животных каждого вида взял Моисей в ковчег? » хотя они знают, что это Ной был с ковчегом. Для объяснения этого эффекта был предложен ряд различных гипотез ».
(Э. Брюс Гольдштейн, Когнитивная психология: объединение разума, исследований и повседневного опыта, 2-е изд. Томсон Уодсворт, 2008 г.)

Совет по экономическим и социальным исследованиям (ESRC) считает, что мы не можем обрабатывать каждое слово, которое мы видим, слышим или читаем ...

«[T] ry this: 'Может ли мужчина жениться на сестре своей вдовы?'

"Согласно исследованию, большинство людей отвечают утвердительно, не осознавая, что они согласны с тем, что покойный может жениться на сестре своей покойной жены.

"Это как-то связано с так называемыми семантическими иллюзиями.

"Это слова, которые могут соответствовать общему контексту предложения, даже если на самом деле они не имеют смысла. Они могут бросить вызов традиционным методам языковой обработки, которые предполагают, что мы развиваем наше понимание предложения, тщательно взвешивая значение каждого слова. .

«Вместо этого исследователи обнаружили, что эти семантические иллюзии показывают, что вместо того, чтобы слушать и анализировать каждое слово, наша языковая обработка основана только на поверхностных и неполных интерпретациях того, что мы слышим или читаем ...

«Изучая образцы ЭЭГ добровольцев, которые читали или слушали предложения, содержащие семантические аномалии, исследователи обнаружили, что, когда добровольцы были обмануты семантической иллюзией, их мозг даже не заметил необычных слов». (Совет по экономическим и социальным исследованиям, «То, что они говорят, и то, что вы слышите, может отличаться». Голос Америки: Мир науки, 17 июля 2012 г.)


Вспоминая мечты

Почему иногда мы можем проснуться от сна и точно его вспомнить, но в течение дня нам все труднее и труднее запоминать информацию во сне? Нам не только труднее вспомнить сон, но иногда к концу дня у нас остается только впечатление о сне. Возможно, причина может заключаться в том, что процесс запоминания семантических значений в памяти лучше для восстановления информации, чем эпизодические воспоминания позволяют нам восстановить общее впечатление, которое у нас есть от сновидения. Возможно, мы интерпретируем наши сны в семантическом значении, позволяя нам соотносить опыт с тем, что мы уже сохранили в нашей долговременной памяти. Улавливая семантическое значение сновидения вместо точных деталей, мы можем связать его с вещами, которые мы уже знаем, тем самым облегчая сохранение сновидения в нашей долговременной памяти. В любом случае, в этой статье основное внимание уделяется тому, почему мы можем вспомнить одни сны, не можем вспомнить другие и запомнить только части некоторых.
Объяснения того, почему мы легко забываем свои мечты, были многочисленны на протяжении десятилетий. Несколько исследований, проведенных в области воспоминаний сновидений, показали, что из-за ограниченной способности к краткосрочной памяти отвлечения и помехи, возникающие сразу после пробуждения, конкурируют за эту ограниченную способность. Поскольку мы не можем вобрать столько информации в нашу краткосрочную память, сны заменяются другими стимулами, которые конкурируют за пространство нашей памяти. Таким образом, наши сны забываются и заменяются этими бодрствующими стимулами (Koulack and G динаф, 1976). Это звучит как довольно разумная оценка, учитывая, что мы знаем, что кратковременная память имеет емкость от пяти до семи элементов, которые можно удерживать в течение 15-30 секунд, пока они не будут перенесены в долговременную память такими процессами, как репетиция, кодирование и фрагменты (Goldstein, 2011, стр. 118-126). Так почему же тогда мы можем вспомнить некоторые из наших снов?
Консолидация - это процесс, который преобразует хрупкие воспоминания, которые могут быть распределены, в более постоянное состояние, в котором их не так легко разрушить (Goldstein, 2011, стр. 193). Так что, если мне что-то снится в 9 часов ночи, возможно, мой мозг умоляет выделить фрагменты, чтобы запомнить этот сон, а затем закрепить его в гиппокампе, где я смогу соединить его через другие части моего мозга без использования гиппокампа и таким образом сделав это частью моей долговременной памяти. Это возможно, но для большинства из нас наши мечты со временем забываются, по крайней мере, по кусочкам. Возможно, во сне я могу формировать связи в более глубоком, семантическом значении общего опыта моих снов и, следовательно, связывать его с тем, что ранее хранится в моей долговременной памяти. Возможно, это ускорило процесс памяти, когда мой гиппокамп вообще не нужен для запоминания снов, потому что на каком-то уровне я уже храню информацию, которая соединяет части сновидения вместе, чтобы сформировать воспоминание. Поэтому вместо того, чтобы на самом деле вспоминать свой сон, я вспоминаю общее семантическое значение и «заполняю пробелы», поскольку они имеют для меня смысл. Теория, относительно близкая к теории сновидений Фрейда, это аналитический подход (Freud, 1965). .
Другая идея относительно того, почему мы можем помнить одни из наших снов, а не другие, может зависеть от эффектов первичности и новизны. Primacy effects being the ability to remember stimuli at the beginning of a sequence and possibly rehearsing it in order to transfer them into long- term memory (Goldstein, 2011, pg. 151). The ability to experience these dreams earlier on and then rehearse them gives reason to believe that they are only the ones stored in long term memory and therefore are remembered. Recency effects are those stimuli that are presented last in a list and are most recent in short term memory (Goldstein, 2011, pg.153). Research has found that dreams sometimes are easier to recall if had earlier in the night and sometimes easier to recall when experienced in the morning so long as numerous dreams were not reported (Meier et, al, 1968).
There are many different possibilities to why some of us are able to access our dreams, why some of us are able to access some of our dreams, why some of us are unable to access any of our dreams, and why some of us experience a combination of the above. Whatever the definitive answer, research as well as experience has shown us we have a long way to go in understanding this area of the mind as well as human experience.


Cognitive Psychology Class Notes > Schemas

constructed four-fact sentences, and broke them down into smaller sentences:

4 - The ants in the kitchen ate the sweet jelly that was on the table.

3 - The ants in the kitchen ate the sweet jelly

2 - The ants in the kitchen ate the jelly.

Acquisition: Ss heard 1-, 2-, and 3-fact sentences only

Test: Ss heard 1-, 2-, 3-, 4-fact sentences (most of which were never presented) and noncase sentences

Полученные результаты: the more facts in the sentences, the more likely Ss would judge them as old and with higher confidence

why were Ss consistently more likely to believe they heard the whole story -- which they had not -- than the simpler sentences -- which they had heard?

the mind's search for meaning -- when presented with a random series of statements, the mind tries to put them together in a way that tells a meaningful, coherent story

rather than finding verbatim memory, B & F found memory for meaning or memory based on abstraction of meaning from memory and the semantic integration of related material

because the 4-fact sentences most closely match the full meaning of the sentence stories in memory, Ss were most confident of having heard them before

Constructive Model: we integrate info from individual sentences in order to construct larger ideas emphasizes the active nature of our cognitive processes

    • altering memory representations of witnessed events
    • original info combines with info received after the fact to form one memory representation for a complex event
    • Ss view movie of car accident, Ss ask questions about the event:

    'About how fast were the cars going when then SMASHED / COLLIDED / BUMPED / HIT / CONTACTED each other?


    Semantics

    the branch of linguistics that studies the meanings of linguistic units. Semantics can also be defined as an aspect of the study of signs in semiotics or as the meaning of linguistic units. [This article will discuss linguistic semantics, that is, semantics as first defined above.] The term &ldquosemasiology&rdquo is historically a synonym for &ldquosemantics.&rdquo

    In linguistic semantics, the elementary object of study consists of the three elements of the linguistic sign&mdashespecially the word&mdashconsidered in their unity: the signifier, the denotatum, and the signified. The signifier is the external element, the sequence of sounds or graphic signs. It is linked with the denotatum (a signified object or phenomenon of reality) and with the referent (an object or phenomenon signified by a given linguistic unit within an utterance or by an utterance as a whole). It is also linked with the signified, which is the reflection of that object or phenomenon in human consciousness. The signified is the result of the social understanding of reality and is usually identical to a concept or mental representation. The three-way link of signifier-denotatum-signified constitutes the category of meaning and the basic unit of semantics.

    These tripartite units enter into regular and systemic relationships with one another. One unit may be compared to another on the basis of one of the three elements: the signified (in the case of synonyms), the signifier (in the case of homonyms), and the denotatum and referent (in the case of a special form of synonymy known as transformation or periphrasis). Synonymy, homonymy, periphrasis (transformation), and polysemy form the basis of the systemic quality in semantics. The systemic quality is manifested most clearly in relatively small groups of words that are similar in one respect (in which they are synonyms) and opposed in another (in which they are antonyms). Such groupings, which differ depending on the language, constitute structural oppositions. For example, the Russian words ekhat (&ldquoto go [by vehicle]&rdquo), idti (&ldquoto go [on foot]&rdquo) plyt&rsquo (&ldquoto swim,&rdquo &ldquoto go [by boat]&rdquo), and letet&rsquo (&ldquoto fly&rdquo) have a common feature of &ldquohuman locomotion&rdquo but are opposed as regards the feature of &ldquomeans of locomotion.&rdquo Such features within groups are studied and described as components of meaning or semantic factors.

    Elementary word groups may be combined in a relationship of content, forming thematic groups and semantic and lexical &ldquofields.&rdquo For example, all the means of expressing the concept of joy in a given language constitute the lexical-semantic field &ldquojoy.&rdquo Linguistic semantics seeks to provide a complete description of the semantic system of a given language in the form of a thesaurus. The thesaurus vividly demonstrates that semantics preserves what results from the reflection and comprehension of the objective world in human social practice. For example, the concepts &ldquoto be,&rdquo &ldquoto have,&rdquo &ldquotime,&rdquo &ldquoform,&rdquo and &ldquocontent,&rdquo which were developed in European culture, may be represented differently or not at all in other cultures. In the language of the Hopi Indians, there are no nouns of the type &ldquospring,&rdquo &ldquowinter,&rdquo &ldquopresent,&rdquo and &ldquofuture&rdquo corresponding&mdashbut not identical&mdashconcepts are expressed adverbially (for example, &ldquowhen warm&rdquo). &ldquoRain&rdquo is named as an object (substance) in Indo-European languages but as a process (feature) in the American Indian language of the Hupa (literally, &ldquoit comes down&rdquo). On the other hand, the opposition of substance (&ldquoobject&rdquo) and feature (&ldquoprocess,&rdquo &ldquoaction,&rdquo and so forth) is objective and universal: every language maintains the opposition through its own means and within the framework of its own system as an opposition between noun and verb. Semantics seeks to discover and study these universal semantic categories.

    The polysemant is a most important object of semantic study and one of the key points in the interrelationships between system and speech (or text). It represents a complex of lexical-semantic variants, related to one another in the system as specific lexical meanings and behaving in speech as the concrete realization of these meanings.

    In speech or text, words also enter into elementary relationships of another type. The relationships are determined by the ability of words to combine with one another. The combinations permitted by the system of a language determine the distribution of each word relative to others. For example, the distribution will vary for the Russian words krichat&rsquo (vo vsiu moch&rsquo) (&ldquoto shout [with all one&rsquos might]&rdquo), bezhat&rsquo(vo vse lopatki) (&ldquoto run [as fast as one can]&rdquo), pozdravliat&rsquo (ot vsego serdtsa) (&ldquoto congratulate [with all one&rsquos heart]&rdquo), and naedat&rsquosia (do otvala) (&ldquoto eat [until one can eat no more]&rdquo). The distributive analysis of meanings is a special task of semantics.

    The word combinations vo vsiu moch&rsquo, vo vse lopatki, ot vsego serdtsa, а также do otvala have the common meaning of &ldquoto the highest degree,&rdquo but the specific form used to express this meaning depends on the combining word thus, vo vsiu moch&rsquo is combined with krichat&rsquo, vo vse lopatki с участием bezhat&rsquo, и так далее. The form of expression is therefore a function of the combination. Semantics seeks to discover and study such functions&mdashknown as lexical parameters&mdashwhich allow extensive groups of words, word combinations, and sentences to be represented as systemic periphrases (transformations) of one another. The creation of a thesaurus of functions is a long-range task of semantics.

    When transformations are studied, the distinction between lexical semantics (the meaning of root morphemes, words, and word combinations) and grammatical semantics (the study of the meanings of grammatical forms) recedes into the background, and traditional semasiology becomes simply a part of semantics. On the other hand, the distinction between the denotatum and the referent becomes essential. Thought correspondence to the denotatum is called meaning, and thought correspondence to the referent and the reflection in consciousness of a whole situation is often called sense. Thus, the content of the term &ldquosemantics&rdquo expands and semantics acquires a new task: to study the system of such &ldquosenses.&rdquo The study is known as syntactic semantics.

    Semantics also studies characteristic changes in meaning that occur in the history of a language and seeks to discover semantic laws. The conceptual fund of a language is divided into that which is the common property of all members of a given society and that which is the property of science. The former includes the everyday, &ldquonaïve,&rdquo or linguistic, concepts (the &ldquoimmediate&rdquo meanings of words), whereas the latter includes scientific concepts and terms (the &ldquomore distant&rdquo meanings of words). An example of the difference is seen in the colloquial use of the Russian word kapital to mean a large sum of money and the specialized use of the term in political economy to mean capital. One general semantic law is that everyday words having features in common with scientific concepts constantly strive to merge their parameters of content with those of the scientific terms. Key cultural terms, which differ for each era, occupy a special place between everyday and scientific concepts. Such key terms include &ldquocivilization,&rdquo &ldquorevolution,&rdquo &ldquodemocracy,&rdquo &ldquoscience,&rdquo &ldquotechnology,&rdquo &ldquoindividual,&rdquo &ldquolove,&rdquo and &ldquomachine.&rdquo The meanings of a language&rsquos everyday words and the dominant ideas of society are combined in the semantic content of these terms. In studying the development of key cultural terms and concepts of different types, the tasks of semantics coincide with those of cultural history and semiotics.

    Semantics emerged in the late 19th century, simultaneously in Russia (M. M. Pokrovskii) and France (M. Bréal), as a historical discipline studying semantic laws. According to the aspect of the semantics of language that is taken as the basis for the discipline, various directions are distinguished. These directions include analysis of lexical-semantic variation (V. V. Vinogradov, A. I. Smirnitskii, N. N. Amosova, A. A. Ufimtseva, and D. N. Shmelev of the USSR) oppositive (componential) analysis, or semantic factoring (L. Hjelmslev of Denmark, A. Kroeber and W. Goodenough of the USA, and O. N. Seliverstova of the USSR) and the method of fields and thesauri (R. Hailing and W. Wartburg of the Federal Republic of Germany and Iu. N. Karaulov of the USSR). Among other directions are distributive analysis (R. Langacker of the USA and V. A. Zvegintsev and Iu. D. Apresian of the USSR) logical-transformational analysis based on the category of lexical parameter, or function (I. A. Mel&rsquochuk and Iu. D. Apresian of the USSR and A. Wierzbicka of Poland) and analysis of key cultural terms (G. Matoré and E. Benveniste of France and Iu. S. Sorokin and R. A. Budagov of the USSR).


    Mushroommushroommushroommushroommushroommushroom

    Some experiments have also demonstrated that it’s not necessarily even the verbal repetition that strips a word of its meaning — that’s a specific тип of semantic satiation called ‘meaning satiation.’ In some cases, it’s simply seeing a word too often that causes its lexical definition to be forgotten. It’s important to remember that semantics is the branch of linguistics concerned with meaning and satiation is the condition of being full.

    David Huber, Ph.D., a professor of psychology and brain sciences at the University of Massachusetts, Amherst, examined semantic satiation in a 2010 study published in Когнитивная психология.

    Amherst explains to Inverse that when it comes to words, the loss of association isn’t an all or event — it’s more of a gradual process. He uses another phenomenon, called visual habituation, as a metaphor.

    Imagine, Huber instructs, you’re looking at a picture of an unfurled American flag and you stare at the lower right star for 10 seconds. If you then look at a white wall and blink your eyes, you’ll see an ‘afterimage’ consisting of a flag with black and green stripes and black stars against a yellow rectangle. However, if you don’t do that and simply look at the flag for a split second, the afterimage will be weaker or the after image will simply look the same.

    “Our experimental results suggest that a similar sort of neural habituation explains semantic satiation, except that in this case, the habituation is not for the colors of a flag but rather for the meaning of a word,” Huber says. “How quickly this satiation occurs will depend both on how many times the word is repeated (by analogy, how long you stare at the flag) and also the extent to which you pay attention while repeating the word (by analogy, how consistently you keep your eyes fixated on the lower right star).”

    Eva Wittenberg, Ph.D., a linguistics professor at the University of California, San Diego, theorizes that the more transparent the morphology, the less likely satiation effects will occur.

    “English is pretty boring when it comes to morphology,” Wittenberg tells Inverse. “In English, words aren’t manipulated very often.”

    That’s because words frequently consist of two parts. Blackberry, for example, contains two grammatical units, which are technically known as morphemes. ‘Black’ and ‘berry’ are both transparent in their meaning — we know what each of those words means individually — so they are called transparent morphemes. The ‘cran’ in cranberry, meanwhile, is a meaningless unit. And because it’s meaningless, Wittenberg reasons that it’s likely that a word like ‘cranberry’ would lose its meaning after repetition than a word like ‘blackberry.’

    Huber points out that, by understanding what underlies semantic satiation, scientists can explore the deeper question of how do we think. He says his study was less of a study of words, and more a test of the general theory of perceptual processing. This theory proposes that neural habituation is a trick of a brain that helps us make sense of a current situation with minimal interference from things that have happened in the recent past. If the same lexical representation (a word) is used to repeatedly retrieve an associated meaning (the definition), it’s less confusing for the brain to just drop the meaning and let the word exist as a nonfactor.

    “I’m glad that we suffer from semantic satiation and other forms of neural habituation,” Huber says, “because if we did not, the world would be a confusing jumble, blurring everything together that recently happened with the current situation.”


    Top 3 Models of Semantic Memory | Models | Memory | Психология

    This article throws light upon the top two models of semantic memory. The models are: 1. Hierarchical Network Model 2. Active Structural Network – Model 3. Feature-Comparison Model.

    1. Hierarchical Network Model of Semantic Memory:

    This model of semantic memory was postulated by Allan Collins and Ross Quillian. They suggested that items stored in semantic memory are connected by links in a huge network. All human knowledge, knowledge of objects, events, persons, concepts, etc. are organised into a hierarchy arranged into two sets. The two sets are superordinate and subordinate sets with their properties or attributes stored.

    These properties are logically related and hierarchically organised. The following illustration explains the relationship between the sets – super ordinate for dog is an animal, but it is a mammal too belongs to a group of domesticated animals, a quadruped belongs to a category of Alsatian, hound, etc. Let us look at Collins and Quillian study as an example for a better understanding of this model.

    In this hierarchically organised structure one can see that the superordinate of canary is bird, of shark is fish and the superordinate of fish is animal. One can notice further that a property characterizing a particular class of things is assumed to be stored only at the place in the hierarchy that corresponds to that class. This assumption forms the basis of the cognitive economy.

    For example, a property that characterizes all types of fish (the fact that they have gills and can swim) is stored only at the level of fish. It should be noted that gills and other such features are not stored again with the different types of fish (salmon, shark, etc.) even though they have gills. Similarly, a bird which is the superordinate of canary is an animal. Specific properties are stored only at appropriate levels in the hierarchy.

    Given this hypothesized network structure, Collins and the Quillian’s next task was to determine how information is retrieved from the network. To answer this question an experiment was carried out in which subjects were asked to answer ‘yes’ or’ no’ to simple questions.

    Consider, for example, the following questions about canaries:

    The three questions mentioned above may be challenged by the semantic level at which the information needed to answer them is stored. Consider the first question, “Does a canary eat?” The information “eats” is stored at the level of animal, two levels away from canary. Likewise, the information has “wings” and is “yellow” (needed to answer the second and third questions) are stored at one and zero levels away from canary, respectively.

    The major point of interest in this model of Collins and Quillian was the reaction-time or time taken to respond to the questions. Results of the experiment revealed that with the increasing level of information it takes increasing amounts of time to retrieve the information.

    Their explanation about this is as follows- in order to answer the third question, the subject must first enter the level in memory that corresponds to ‘canary’ and here find the information that canaries are yellow. The question is, therefore, answered relatively fast. To answer the second question the subject still enters the memory level that corresponds to ‘canary’ but does not find any information at that level concerning whether or not canaries fly.

    However, the subject moves up the hierarchy to the level where information about birds is stored and there finds that birds fly. This is done by combining the information that canaries are birds and that birds fly and then the question can be answered. Due to the extra step of moving up the hierarchy, question two takes somewhat longer to answer than question three.

    The first question takes even longer for the same sort of reason. To answer question one, the subject cannot use any of the information that is stored at either the level of ‘canary’ or ‘bird’ but must move up to an additional level in the hierarchy to ‘animal’. Thus, it was concluded that, because a canary is a bird and a bird is an animal and animals eat, the canary must eat too. Therefore, the reason why some questions take longer to answer than others is that some questions require more travelling in our memory from level to level in the semantic hierarchy.

    Using a similar rationale Collins and Quillian predicted that it takes less time to answer “Is a canary a bird?” than to answer “Is a canary an animal?” We see in the figure that to answer the latter question, a subject must move up two levels from canary to animal, whereas to answer the former question, the subject must move up only one level.

    It was revealed that on an average, people take about 75 milliseconds longer to answer the question, “Does a canary eat?” than to answer, “Does a canary fly?” and about 75 milliseconds longer to answer the question about flying than to answer, “Is a canary yellow?”

    2. Active Structural Network – Model of Semantic Memory:

    The active structural network model postulated by Norman & Lindsy can be understood by their analysis of two simple sentences. Let us now see how they go about explaining it. Peter put the package on the table. Because it wasn’t level, it slid off.

    These sentences refer to objects, person and events. Figure 10.9 shows the diagrammatic sketch representing information in a semantic network. This network consists of information expanded in terms of events, instances of the movements involved or modes of their relations, the direction of the relationship, etc. This elaborate network representation is said to form the basis of human memory.

    Let us consider the figure for a moment. The basic conceptual information shows that Peter caused the package to move from its earlier location to the top of the table, and that gravity was the causal agent that then acted upon the package causing it to move from the table top to the floor.

    The first movement is represented by a node, the oval numbered. The oval (or words in the figure) are called relations. The relations show how the different node structures in the figure are related to one another. Thus, looking at the node we see that it represents an instance of the act of ‘move’. This particular instance of ‘move’ has its cause – Peter (shown diagrammatically) and the object being moved is package (again shown diagrammatically). The location to which the moved object is placed is the table.

    The second node, the oval labelled 2, is another instance of ‘move’. Here the cause is gravity, the object is the same, i.e. the package, and the movement takes place from a ‘From’ location, (the table-top) to a ‘To’ location (the floor).

    The drawings of the package and Peter are instances of the nodes that are named “package” and “Peter”. The representation shown and described can further be elaborated. Peter put a package on the table, an event of which Peter was the agent, caused the result that causes the package to change its location from place unspecified to a new place, on top of the table. It changed its place because the first position was higher than the second position.

    Moreover, the movement was caused by the force of gravity. In a similar fashion detailed analysis can be carried on and on. But the conceptual network presented here is assumed to be sufficient enough to give us an idea about how words and events create relationships, concepts, etc. and form a complex network. Thus, one can see that this model of semantic memory conceives of human memory as a giant network of interconnected nodes, and these nodes are assumed to correspond to individual concepts, ideas, or events in the system.

    3. Feature-Comparison Model of Semantic Memory:

    E.E. Smith, E.J. Shoben and L.J. Rips postulated a theory in which emphasis was laid on semantic features. Their assumption was that there are two distinct types of features.

    First, there are those features which are essential aspects of the item’s meaning. These are known as defining features.

    The second type of features do not form any part of the item’s definition but are nonetheless descriptive of the item and are referred to as characteristic features. For instance, if we take the word Robin, there are some features true to Robins, such as that they are ‘living’, have ‘feathers’, have ‘wings’ and have ‘red-breasts’. All these are defining features.

    Other features, however, may be associated with robins, but they are not necessary to define a robin. These include features such as ‘like to perch on trees’, ‘undomesticated’, ‘harmless’ and ‘smallish’. In situations where a subject must decide whether an instance belongs to a specific category (for example, deciding whether a robin is a bird), it is assumed that the set of features corresponding to the instance and category are partitioned into the two sub-sets corresponding to defining and characteristic features. Figure 10.10 illustrates the above features.

    Now this process of verifying whether an instance belongs to a category, i.e. in this case ‘is a robin a bird?’ is assumed to be accomplished in two major stages as given in the figure. The first stage involves a comparison of both the defining and the characteristic features of the instance and the category to determine the degree to which the two sets of features are similar. If there is a high degree of correspondence between the instance features and the category features, the subject says “yes” immediately.

    If the two sets of features have very little correspondence (low similarity), the subject can say ‘no’ immediately. However, if there is an intermediate level of similarity between the features of the instance and the features of the category, then a second stage is needed before the subject can reach a decision. In the second stage, the subject compares only the defining features of instance and then a ‘yes’ response is made, otherwise the subject says ‘no’.

    Smith et al. extended their model further by including the concept called typicality effect. When a subject is asked to verify whether an instance belongs to a category, say birds, one is consistently faster in verifying some instances, for example, robin, canary, than chicken.

    The faster instances are those that are judged by other independent subjects to be more typical of the category. If the instance to be verified is highly typical of the category, the two share a large number of features, both defining and characteristic.

    When it is discovered during stage one that the instance and category have largely overlapping features, the subject can make an immediate response without executing stage two. For atypical instances in contrast there is not much overlap in terms of the characteristic features. Stage two must, therefore, be executed and response-time is accordingly longer.

    Though these models have been built on highly scientific lines with detailed analysis, they are not free from certain limiting factors. Rips Shoben and Smith criticising Collins and Quillian pointed out that most of the college students know what a mammal is and if we add this concept to a hypothetical network that contains collie (a dog of specific breed), dog and animal, it is placed between dog and animal. In a semantic hierarchy, mammal is closer than animal to either dog or to some particular type or breed of dog (for example, collie).

    According to the Collins and Quillian model a person should answer the question “Is a collie a mammal?” faster than the question:

    “Is a collie an animal?” They found that people do not react as predicted by Collins and Quillian. Similarly, people take longer to answer the question “Is a potato a root?” even though vegetable is logically closer to potato in a semantic hierarchy.

    The concept of cognitive economy was criticised by Conrad. She simply asked subjects to describe a canary as a bird, an animal and so on. She then tabulated the frequency with which various properties were mentioned.

    It turned out that the properties frequently associated with canary (such as the fact that they are yellow) were the properties presumed by Collins and Quillian to be stored directly at the canary node whereas the properties that Conrad found to be less frequent were presumed by Collins and Quillian to be stored with bird or with animal.

    She concluded that property frequency rather than the hierarchical distance determines the retrieval-time. The active structural network model has been criticised on the grounds that it expresses semantic memory through a gigantic network which is so expansive that the underlying conceptual framework cannot be presented in a representational system.

    Collins’ criticism against the feature comparison model is that the distinction between defining and characteristic features poses an inherent difficulty – there is no feature that is absolutely necessary to define something.

    For example, if a person removes the wings of a bird, it does not cease to be a bird. If the feathers are plucked from a robin, it does not stop being a robin. Furthermore, people do not appear to be able to make consistent decisions as to whether a feature is defining or characteristic. Is “having four legs” a defining feature of tables? What if you see a table-like object with only three legs?

    Do you still call it a table? Smith and his co-workers realised the meaning underlying the questions but continued to maintain this artificial distinction between defining and characteristic features. With all these loopholes, we still see the contribution of these models to various fields of human and material world as something incredible. There are a few other models like the Human Associative Model propounded by Anderson and Bruner.