視覺詞語識別：應用意義

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閱讀是一項非凡的人類成就，因為它涉及到一系列感知和心理過程的同步掌握，從基本的感官理解到詞彙專案的接受、單詞流暢性、角膜控制，以及恢復書面文字意義所需的所有高階語言過程。除了難以將每種方法區分開來之外，弄清楚它們如何結合在一起發揮作用的複雜性也是巨大的。早期的閱讀模型通常是“盒子和箭頭”式的。

視覺詞語接受的意義

當代圖形詞語接受理論普遍認為，單詞是根據其組成部分（例如，在整合方法中）分層識別的，儘管視覺視詞語的最早假設聲稱短語是根據其形狀整體識別的。構成字母的光學特徵（例如水平條）在記憶中表示，並且此資訊被對映到記憶中的字母表示中。一些假設提出，在大腦啟用單個字母的記憶後，接下來會啟用正字法韻律、詞素和音節的術語，並最終啟用儲存在字母詞典中的已知完整單詞形式的記憶。

逐詞接受

大多數關於視覺詞語接受的觀點都集中在一旦其獨特的正字法詞典表示被啟用到一定閾值時識別單個單詞。近年來，由於一種獨特的去中心化分散式概念理論，我們在理解將正字法轉換為語音並對映拼寫到意義的過程中取得了重大進展。

貝葉斯定理

一種數學方法，用於根據新資訊修改機率或信念的估計。詞語接受基於一個公式，該公式計算給定可用證據的術語的可能性。

P(word/evidence) = P(word) $\times$ P(evidence|word)

$\mathrm{\sum i = 0 \: i = n}$ [P(wordi) $\times$ P(evidence|wordi)]

連線主義

描述在人工神經網路中表示的模型，例如 IA 模型。這些模型旨在表示神經元或神經元組共享的廣泛特徵。

互動啟用模型 (IA)

詞語接受的開創性連線主義方法至今仍是黃金標準。在這個網路模型中，單詞透過弱連線相互抑制。

詞典比較

在 IA 和貝葉斯模型中，相鄰單詞相互競爭以獲得接受。這是因為 IA 模型中單詞節點之間存在抑制連線。

詞彙意義的解釋

在實驗室中研究詞語接受的黃金標準。參與者需要確定給定的一組字元是否代表一個有效的單詞。

高人口密度

對單詞與其他單詞語料庫相似性的統計評估。在評估單詞時，通常會計算透過僅更改一個字母可以生成多少個新單詞。根據此概念，不同長度的單詞不能成為近鄰，而萊文斯坦距離是一種更通用的度量。將“編輯”（插入、刪除和替換）的數量用作相似性的度量；因此，單詞和WORDS現在被視為近親。OLD20 度量 20 個鄰居的平均距離。

為什麼要使用“計算”模型？

基於計算的模型幾乎完全用於閱讀研究。這適用於口語詞語接受模型 20、21，以及詞語接受概念 2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、廣泛閱讀 12、13、14、15、形態學以及閱讀文字時的注視 17、18、19。計算機模擬如何成為標準方法？重要的是要記住，模型的基本思想通常很簡單。即使理論家完全掌握了模型的基本概念和數學基礎，他們仍然需要確定模型的行為。

模型的形式化

早期的連線主義或“神經網路”認知模型之一，互動啟用 (IA) 正規化 11、22 是迄今為止最重要和最具開創性的計算機建模型別。幾乎所有 IA 模型都使用“區域性主義”表示，其中字母特徵、字元和單詞被描繪成一個節點網路。大多數 IA 網路無法學習。儘管 IA 模型（如空間編碼模型和雙通路級聯 (DRC) 模型）持續取得成功，但許多連線主義模型包含學習過程並使用“分散式表示”。

空間編碼模型

基於 IA 框架的是地理空間編碼模型 (SCM)。第一個 IA 模型僅支援模擬單個長度的單詞。除了處理不同大小的單詞外，SCM 實際上也已升級以模擬掩蔽啟動。

單詞之戰

詞語接受要求讀者積累足夠的資訊以將目標詞語與其詞彙鄰居區分開來，這些鄰居具有一些感知上的相似性。發音相似的單詞必須爭奪注意力。儘管所有現有模型的基礎競爭過程在模型中似乎有所不同，但產生的行為卻似乎具有可比性，但詞彙競爭是所有這些模型不可或缺的一部分。

實驗室專案

視詞模型試圖解釋在常規閱讀過程中發生了什麼，但在實踐中，讀者唯一明顯的動作是眼球運動。透過觀察受試者眼球運動獲得的見解可能是深刻的；此外，僅在使用經過良好控制的刺激才能收集足夠的資料。因此，許多科學家專注於詞彙選擇、單詞識別和掩蔽啟動，因為這些更容易在實驗室中進行研究。由此產生了兩個獨立的建模業務。閱讀中的眼球控制模型通常簡化了關於如何檢測詞彙專案的含義（17、18、19），而詞語接受模型很少探討它們如何與閱讀模型相關聯。實驗室工作為建模增加了新的複雜維度。很容易將諸如詞彙決策之類的測試誤認為是對識別單詞所需時間的直接評估。但是，實際上，每個活動都需要自己獨特的一組認知資源。模型必須能夠很好地匹配資料，因此需要任務效能和單詞識別模擬。

結論

視網膜詞語接受理論是最廣泛接受的，當字母詞典中的某個特定影像被啟用到足夠程度時，就會發生詞語接受。基於分散式連線主義概念的另一種思想流派極大地影響了我們對參與將正字法轉換為語音和對映正字法到意義的系統的瞭解。在某種程度上，我們對閱讀的理解可以歸因於這些模型。雖然這些模型在闡明如何學習準規則對映方面非常寶貴，但它們在描述人們在最流行的視覺詞語接受測試中的表現方面卻收效甚微。