随机森林、语音象征与宝可梦进化

本研究构建了利用语音象征进行分类训练的机器学习算法，并报告了一项旨在衡量其与人类参与者理解程度的实验。我们使用宝可梦（虚构电子游戏角色）的名称及其进化状态训练随机森林。宝可梦在满足特定游戏内条件时会发生进化。进化会改变宝可梦的外观、能力与名称。在实验一中，我们使用构成日语、汉语和韩语宝可梦名称的语音训练三个随机森林，将宝可梦分类为进化前与进化后两类。随后我们使用一项诱导实验的结果训练第四个随机森林，该实验中日本参与者为先前未见过的宝可梦命名。在实验二中，我们以名称长度作为特征复现上述随机森林，并在一项分类实验中将随机森林的表现与日本人进行对比，该实验中日本参与者将实验一诱导出的名称分类为进化前与进化后两类。实验二揭示了实验一中存在的过拟合问题，我们通过一种新颖的交叉验证方法予以解决。结果表明，随机森林是系统性语音-意义对应模式的高效学习者，且分类精度高于人类参与者。