Learning to divide the labor: an account of deficits in light and heavy verb production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Theories of sentence production that involve a convergence of activation from conceptual‐semantic and syntactic‐sequential units inspired a connectionist model that was trained to produce simple sentences. The model used a learning algorithm that resulted in a sharing of responsibility (or “division of labor”) between syntactic and semantic inputs for lexical activation according to their predictive power. Semantically rich, or “heavy”, verbs in the model came to rely on semantic cues more than on syntactic cues, whereas semantically impoverished, or “light”, verbs relied more on syntactic cues. When the syntactic and semantic inputs were lesioned, the model exhibited patterns of production characteristic of agrammatic and anomic aphasic patients, respectively. Anomic models tended to lose the ability to retrieve heavy verbs, whereas agrammatic models were more impaired in retrieving light verbs. These results obtained in both sentence production and single‐word naming simulations. Moreover, simulated agrammatic lexical retrieval was more impaired overall in sentences than in single‐word tasks, in agreement with the literature. The results provide a demonstration of the division‐of‐labor principle, as well as general support for the claim that connectionist learning principles can contribute to the understanding of non‐transparent neuropsychological dissociations.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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 ».