Grammaticality is inferred from global similarity: A reply to Kinder (2010)
Notice bibliographique
Résumé
Jamieson and Mewhort (2009b) proposed an account of performance in the artificial-grammar judgement-of-grammaticality task based on Hintzman's (1986) model of retrieval, Minerva 2. In the account, each letter is represented by a unique vector of random elements, and each exemplar is represented by concatenating its constituent letter vectors. Although successful in simulating several experiments, Kinder (2010) showed that the model fails for three selected experiments. We track the model's failure to a constraint introduced by concatenating letter vectors to construct the exemplar representation. To fix the problem, we use a holographic representation. Holographic representation not only provides the flexibility missing with the concatenation scheme but also acknowledges variability in what subjects notice when they inspect training exemplars. Armed with holographic representations, we show that the model successfully captures the three problematic data sets. We argue for retrospective accounts, like the present one, that acknowledge subjects' skill in drawing unexpected inferences based on memory of studied items against prospective accounts that require subjects to learn statistical regularities in the training set in anticipation of an undefined classification test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».