• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

语法性是从整体相似性推断出来的吗?对贾米森和梅霍特(2009年)的评论。

Is grammaticality inferred from global similarity? Comment on Jamieson and Mewhort (2009).

作者信息

Kinder Annette

机构信息

Department of Psychology, University of Potsdam, Potsdam, Germany.

出版信息

Q J Exp Psychol (Hove). 2010 Jun;63(6):1049-56. doi: 10.1080/17470211003718713. Epub 2010 Mar 24.

DOI:10.1080/17470211003718713
PMID:20336582
Abstract

In a recent article, Jamieson and Mewhort (2009) proposed a novel account of artificial grammar learning (AGL), which is based on a multitrace model of episodic memory, the Minerva 2 model. According to this account, test performance in AGL is based on an assessment of global similarity of the test strings to the memory traces of the training strings. In this article, simulation studies are presented, showing for three different AGL experiments that the predictions of the Minerva 2 model strikingly deviate from participants' performance. It is argued that participants' test performance is not generally based on general similarity.

摘要

在最近的一篇文章中,贾米森和梅沃特(2009年)提出了一种关于人工语法学习(AGL)的新解释,该解释基于情景记忆的多痕迹模型——密涅瓦2模型。根据这一解释,AGL中的测试表现基于对测试字符串与训练字符串记忆痕迹的全局相似性的评估。在本文中,呈现了模拟研究,针对三个不同的AGL实验表明,密涅瓦2模型的预测与参与者的表现显著不同。有人认为,参与者的测试表现通常并非基于一般的相似性。

相似文献

1
Is grammaticality inferred from global similarity? Comment on Jamieson and Mewhort (2009).语法性是从整体相似性推断出来的吗?对贾米森和梅霍特(2009年)的评论。
Q J Exp Psychol (Hove). 2010 Jun;63(6):1049-56. doi: 10.1080/17470211003718713. Epub 2010 Mar 24.
2
Grammaticality is inferred from global similarity: A reply to Kinder (2010).语法性是从全局相似性推断出来的:对金德(2010年)的回应。
Q J Exp Psychol (Hove). 2011 Feb;64(2):209-16. doi: 10.1080/17470218.2010.537932.
3
An exemplar model of performance in the artificial grammar task: holographic representation.人工语法任务中的表现示例模型:全息表征
Can J Exp Psychol. 2012 Jun;66(2):98-105. doi: 10.1037/a0027023.
4
Applying an exemplar model to the artificial-grammar task: inferring grammaticality from similarity.将范例模型应用于人工语法任务:从相似性推断语法性。
Q J Exp Psychol (Hove). 2009 Mar;62(3):550-75. doi: 10.1080/17470210802055749. Epub 2008 Jun 10.
5
Theories of artificial grammar learning.人工语法学习理论
Psychol Bull. 2007 Mar;133(2):227-44. doi: 10.1037/0033-2909.133.2.227.
6
Concurrence of rule- and similarity-based mechanisms in artificial grammar learning.人工语法学习中基于规则和基于相似性机制的并存
Cogn Psychol. 2015 Mar;77:77-99. doi: 10.1016/j.cogpsych.2015.02.003. Epub 2015 Mar 9.
7
Separate influences in learning: evidence from artificial grammar learning with traumatic brain injury patients.学习中的独立影响:来自创伤性脑损伤患者人工语法学习的证据。
Brain Res. 2009 Jun 12;1275:67-72. doi: 10.1016/j.brainres.2009.04.019. Epub 2009 Apr 21.
8
Modes of knowledge acquisition and retrieval in artificial grammar learning.人工语法学习中的知识获取与检索模式。
Q J Exp Psychol (Hove). 2010 Aug;63(8):1495-515. doi: 10.1080/17470210903398121. Epub 2010 Jan 8.
9
Neural network processing of natural language: II. Towards a unified model of corticostriatal function in learning sentence comprehension and non-linguistic sequencing.自然语言的神经网络处理:II. 迈向学习句子理解和非语言序列中皮质纹状体功能的统一模型。
Brain Lang. 2009 May-Jun;109(2-3):80-92. doi: 10.1016/j.bandl.2008.08.002. Epub 2008 Oct 5.
10
Information theory and artificial grammar learning: inferring grammaticality from redundancy.信息论与人工语法学习:从冗余中推断语法性
Psychol Res. 2016 Mar;80(2):195-211. doi: 10.1007/s00426-015-0660-2. Epub 2015 Apr 1.

引用本文的文献

1
Implicit learning is order dependent.内隐学习是依赖顺序的。
Psychol Res. 2017 Jan;81(1):204-218. doi: 10.1007/s00426-015-0715-4. Epub 2015 Oct 20.