基于GSOM模型的音位范畴习得建模

发布时间：2017-10-02 16:33

  本文关键词：基于GSOM模型的音位范畴习得建模

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【摘要】：为了探究神经网络模型在儿童语言习得模拟研究中的应用,该文在可扩展的自组织网络模型(growing selforganizing map,GSOM)算法的基础上,模拟了婴幼儿习得标准德语部分元音和辅音音位范畴的过程。该研究将优化的网络扩展策略和"循环性强化和复习训练"学习算法与传统的GSOM算法进行了结合。模拟结果显示:"循环性强化和复习训练"算法可以有效地提高模型网络的学习质量;模型算法可以较好地习得元音音位和辅音发音方式的范畴,并构建相应的知识网络。建模研究的结果表明:在习得语言的过程中,通过对语音声学信息的加工,婴幼儿有能力习得元音音位和辅音发音方式的范畴,并构建元音音位在声学空间内的分布关系。
【作者单位】： 北京师范大学文学院;中国社会科学院语言研究所;
【关键词】： 神经计算模型 可扩展的自组织网络 儿童语言习得 范畴化学习
【基金】：中国博士后科学基金面上资助项目(2016M590057) 北京师范大学青年教师基金资助项目 国家自然科学基金重点项目(61233009) 中国社会科学院哲学社会科学创新工程“语音与言语科学重点实验室”项目
【分类号】：H012;TN912.3
【正文快照】： 对婴幼儿而言,语言学习是一个统计学习与交互学习相结合的过程[1-2]。一方面,婴幼儿暴露在语言环境中,他们能够利用模式识别和相应的计算能力从语音刺激的概率分布模式中习得语言学知识[3-4];另一方面,婴幼儿在与家长的交流中,能够利用交互能力通过接受反馈信息来获得学习指导

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本文编号：960695