降低竞争邻词噪声：Multilink 中带侧抑制的词检索
计算与语言
2020-02-04 v1
摘要
Multilink 是一种用于单语与多语个体在不同任务情境下词检索的计算模型（Dijkstra 等，2018）。在本研究中，我们向 Multilink 的词汇网络添加了侧抑制。参数基于来自英语、英式英语与荷兰语词典项目的反应时进行拟合。我们在这些数据集整体上获得了 0.643 的最大相关（N=1,205）。此外，添加侧抑制本身使仿真变得更快。我们以待拟合模型测试了来自一项邻词研究（Mulder 等，2018）的刺激材料。发现侧抑制改善了 Multilink 对该研究的相关，得到 0.67 的整体相关。接下来，我们通过运行基于两项关于语际同形词的研究（Vanlangendonck 等，in press；Goertz，2018）数据的仿真，探讨了侧抑制作为模型任务/决策系统一部分的作用。我们发现，尽管侧抑制在词选择过程中起重要作用，但仅此不足以导致正确的反应选择。为解决该问题，我们向 Multilink 添加了一个新的任务组件，专门设计用于解释语际同形词、同源词与语言特定控制词的翻译过程。随后的仿真结果显示出与 Goertz 研究极为相似的模式。模拟数据与经验数据的同构性进一步由反应时间与模拟模型周期时间之间 0.538 的整体相关（N=254），以及条件模式相关 0.853（N=8）所证实。我们得出结论：Multilink 对经验数据拟合极佳，尤其在允许抑制参数的任务特定设定时。
引用
@article{arxiv.2002.00730,
title = {Reducing Noise from Competing Neighbours: Word Retrieval with Lateral Inhibition in Multilink},
author = {Aaron van Geffen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.00730},
year = {2020}
}