Contours of Vision: Towards a Compositional Semantics of Perception
Notice bibliographique
Résumé
Mental capacities for perceiving, remembering, thinking, and planning involve the processing of structured mental representations.A compositional semantics of such representations would explain how the content of any given representation is determined by the contents of its constituents and their mode of combination.While many have argued that semantic theories of mental representations would have broad value for understanding the mind, there have been few attempts to develop such theories in a systematic and empirically constrained way.This paper contributes to that end by developing a semantics for a 'fragment' of our mental representational system: the visual system's representations of the bounding contours of objects.At least three distinct kinds of composition are involved in such representations: 'concatenation', 'feature composition', and 'contour composition'.I sketch the constraints on and semantics of each of these.This account has three principal payoffs.First, it models a working framework for compositionally ascribing structure and content to perceptual representations, while highlighting core kinds of evidence that bear on such ascriptions.Second, it shows how a compositional semantics of perception can be compatible with holistic, or Gestalt, phenomena, which are often taken to show that the whole percept is 'other than the sum of its parts'.Finally, the account illuminates the format of a key type of perceptual representation, bringing out the ways in which contour representations exhibit domain-specific form of the sort that is typical of structured icons such as diagrams and maps, in contrast to typical discursive representations of logic and language.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».