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A Computational Cognitive Model of Novel Word Generalization

@MISC{Nematzadeh_acomputational,
  author = {Aida Nematzadeh and Erin Grant and Suzanne Stevenson},
  title = {A Computational Cognitive Model of Novel Word Generalization},
  year = {2015}
}

Introduction

Quine, 2016

白いうさぎが周りを飛び跳ねてるのを見ながら "dax" という言葉を聞いたとしたら、 "dax" とは、白いうさぎ、ウサギ、動物、可愛い、などといったことを意味するすると考えるだろう

どうやって、本当の意味を知るか

適度な汎化が必要である

適切な category level へ汎化することを "word generalization" と呼ぶことにする

既存研究: basic-level assumption (Markman,1991; Golinkoff,1994)

子供の語彙獲得についての、次のような仮説:

既存研究: Xu and Tenenbaum (X&T), 2007

子供、大人それぞれが、語彙獲得するモデルをベイズ推定として記述

Novel Word Generalization in People: 人間に対しての実験

X&T による調査

  1. 訓練フェーズ
    1. 被験者に、未知語 (e.g. "fep") という語と、事例をいくつか見せる
      • 大人に対しては写真を
      • 子供に対しては実際の物 (玩具) を 事例とする
    2. 異なるレベルの事例も見せる
      • 犬に対しての、ダルメシアン、動物
  2. テストフェーズ
    1. 色んな事例を見せて、先の語 ("fep") に相当するものを選ばせる
    2. 訓練フェーズで用いたものは含まない

実際には、動物、自動車、野菜を事例として用いた

結果は次の通り:

縦軸は、テストフェーズで見せた事例の内の再現率

大体予想どおり

子供の場合は、 basic match が減る傾向がある.

The Word Learning Framework

Fazlyらによる cross-situational word learner モデルである FAS (Fazly, 2010) をベースに用いる