Analog modellashtirish - Analogical modeling

Qismi bir qator kuni
Tilshunoslik
Kontur Tarix Indeks
Subfields Sotib olish Antropologik Amaliy Hisoblash Nutqni tahlil qilish Sud tibbiyoti Tarixiy Leksikografiya Morfologiya Morfofonologiya Neyrolingvistika Til falsafasi Fonetika Fonologiya Pragmatik Psixolingvistika Semantik Sotsiolingvistika Sintaksis
Grammatik nazariyalar Kognitiv Model-nazariy Saylov okrugi Qaramlik Funktsional Generativ Stoxastik
Mavzular Konservativ / innovatsion shakllar Ta'riflash Etimologiya Internet lingvistikasi LGBT lingvistikasi Lingvistik antropologiya Tilshunoslik falsafasi Tilning kelib chiqishi Nutqning kelib chiqishi Imlo Prescriptivizm Ikkinchi tilni sotib olish Strukturaviylik
Portal

Analog modellashtirish (AM) ning rasmiy nazariyasi namunali tomonidan taklif qilingan o'xshash analog fikrlash Qirol Skousen, tilshunoslik va ingliz tili professori Brigham Young universiteti yilda Provo, Yuta. Bu tilni modellashtirish va boshqa toifalarga ajratish vazifalariga taalluqlidir. Analog modellashtirish bilan bog'liq ulanish va eng yaqin qo'shni yondashuvlar, u abstraktsiyaga emas, balki ma'lumotlarga asoslangan; ammo u nomukammal ma'lumotlar to'plamlari bilan kurashish qobiliyati (masalan, simulyatsiya qilingan qisqa muddatli xotira chegaralari natijasida) va ma'lumotlar to'plamining yaqin yoki uzoq bo'lishidan qat'i nazar, barcha tegishli segmentlariga bashorat qilish qobiliyati bilan ajralib turadi. Tilni modellashtirishda AM hech qanday nazariy tushuntirish ma'lum bo'lmagan empirik asoslangan shakllarni muvaffaqiyatli bashorat qildi (Finlyandiya morfologiyasining Skousen va boshq. 2002 yildagi muhokamasiga qarang).

Amalga oshirish

Umumiy nuqtai

Namunaviy model a dan iborat umumiy maqsadli modellashtirish dvigatel va muammoga xos ma'lumotlar to'plami. Ma'lumotlar to'plamida har bir misol (asoslanishi kerak bo'lgan voqea yoki ma'lumotli o'tgan tajriba) xususiyat vektori sifatida paydo bo'ladi: muammoni aniqlaydigan parametrlar to'plami uchun qiymatlar qatori. Masalan, imlo-tovush vazifasida funktsiya vektori so'z harflaridan iborat bo'lishi mumkin. Ma'lumotlar to'plamidagi har bir namuna, fonemani yoki telefonni yaratish kabi natijalar bilan saqlanadi. Modelga yangi vaziyat (natijasiz xususiyatlar vektori ko'rinishida) taqdim etilganda, dvigatel ma'lumotlar bazasini algoritmik tarzda saralaydi, unga yordam beradigan o'xshashlarni topadi va natijasi modelning bashorati bo'lgan birini tanlaydi. Algoritmning o'ziga xos xususiyatlari bir namunaga asoslangan modellashtirish tizimini boshqasidan ajratib turadi.

AM-da biz xususiyat qiymatlarini kontekstni tavsiflovchi deb o'ylaymiz va natijani ushbu kontekstda yuzaga keladigan xatti-harakatlar deb bilamiz. Shunga ko'ra, roman holati sifatida tanilgan berilgan kontekst. Kontekstning ma'lum xususiyatlarini hisobga olgan holda, AM mexanizmi muntazam ravishda uni o'z ichiga olgan barcha kontekstlarni yaratadi (barchasi) suprakontextlar) va ma'lumotlar bazasidan har biriga tegishli bo'lgan namunalarni ajratib oling. Keyin vosita natijalari bo'lgan suprakontextlarni bekor qiladi nomuvofiq (ushbu izchillik o'lchovi quyida muhokama qilinadi), qoldirib o'xshash to'plam suprakontextlar va ehtimollik bilan o'xshash to'plamdan namunani katta suprakontextlardagi tomonlarga nisbatan tanlab tanlaydi. Ushbu ko'p darajali qidiruv xatti-harakatni bashorat qilish ehtimolini tobora kattalashtiradi, chunki u ushbu kontekstga o'xshash bo'lgan joylarda ishonchli tarzda sodir bo'ladi.

Analog modellashtirish batafsil

AM baho berishni so'ragan har bir holat uchun bir xil jarayonni amalga oshiradi. N o'zgaruvchidan tashkil topgan berilgan kontekst yaratish uchun shablon sifatida ishlatiladi ${displaystyle 2 ^ {n}}$ suprakontextlar. Har bir suprakontext - bu bir yoki bir nechta o'zgaruvchilar berilgan kontekstda bir xil qiymatlarga ega bo'lgan va boshqa o'zgaruvchilar e'tiborga olinmaydigan misollar to'plami. Darhaqiqat, ularning har biri berilgan kontekstga o'xshashlikning ba'zi mezonlari bo'yicha filtrlash orqali yaratilgan ma'lumotlar ko'rinishidir va suprakontextlarning umumiy to'plami barcha bunday qarashlarni charchatadi. Shu bilan bir qatorda, har bir suprakontext vazifa nazariyasi yoki taxminiy kuchini baholash kerak bo'lgan taklif qilingan qoida.

Shuni ta'kidlash kerakki, suprakontextlar bir-biriga tengdosh emas; ular ierarxiyani shakllantirib, berilgan kontekstdan uzoqligi bilan tartibga solingan. Agar suprakontext boshqasining bajaradigan barcha o'zgaruvchilarini va boshqalarini aniqlasa, bu ikkinchisining subkontekti bo'lib, u berilgan kontekstga yaqinroq bo'ladi. (Ierarxiya qat'iy tarvaqaylab ketmagan; har bir suprakontextning o'zi bir nechta subkontekst bo'lishi mumkin va bir nechta subkontekstlarga ega bo'lishi mumkin.) Ushbu ierarxiya algoritmning keyingi bosqichida muhim ahamiyat kasb etadi.

Dvigatel endi o'xshash to'plamni suprakontextlar orasidan tanlaydi. Suprakontext tarkibida faqat bitta xatti-harakatni ko'rsatadigan namunalar bo'lishi mumkin; u deterministik jihatdan bir hil va shu jumladan. Bu muntazamlikni ko'rsatadigan ma'lumotlarning ko'rinishi yoki hali hech qachon inkor qilinmagan tegishli nazariya. Suprakontext bir nechta xatti-harakatlarni namoyon qilishi mumkin, ammo o'ziga xos suprakonstekstda (ya'ni, uning biron bir pastki qismida) sodir bo'ladigan misollarni o'z ichiga olmaydi; bu holda u deterministik jihatdan bir hil emas va kiritilgan. Bu erda tizimli xatti-harakatlarning paydo bo'lishiga oid ajoyib dalillar mavjud emas, ammo qarama-qarshi dalillar ham yo'q. Va nihoyat, suprakontext heterojen bo'lishi mumkin, ya'ni subkontekstda (berilgan kontekstga yaqinroq) xatti-harakatlarni va unday bo'lmagan xatti-harakatlarni namoyish etadi. Belgilangan bo'lmagan bir hil suprakontextning noaniq xatti-harakatlari qabul qilingan joyda, bu rad etiladi, chunki aralashuv subkontekti bundan yaxshiroq nazariya mavjudligini namoyish etadi. Shuning uchun heterojen suprakontext chiqarib tashlangan. Bu biz ushbu kontekstga yaqinlashganda o'xshash to'plamda mazmunli izchil xatti-harakatlarning ko'payishini ko'rishimizga kafolat beradi.

Tanlangan o'xshash to'plam bilan har bir namunaning ko'rinishi (ma'lum bir misol uchun bir nechta o'xshash suprakontextlarda bo'lishi mumkin), uning suprakontextlarida namunaning har bir boshqa ko'rinishiga ko'rsatgich beriladi. Keyin ushbu ko'rsatgichlardan biri tasodifiy tanlanadi va unga amal qilinadi va u ko'rsatgan misol natijani beradi. Bu har bir suprakonekstga uning kattaligi kvadratiga mutanosib ahamiyatga ega bo'lib, har bir namunani u paydo bo'lgan barcha o'xshash izchil suprakontextlarning o'lchamlari yig'indisiga to'g'ridan-to'g'ri mutanosib ravishda tanlab olish imkoniyatini beradi. Keyin, albatta, ma'lum bir natijani bashorat qilish ehtimoli, uni qo'llab-quvvatlaydigan barcha misollarning yig'ilgan ehtimollariga mutanosibdir.

(Skousen 2002, Skousen va boshq. 2002, 11-25 betlar va Skousen 2003, ikkalasi ham passim)

Formulalar

Bilan kontekst berilgan ${displaystyle n}$ elementlar:

umumiy juftliklar soni: ${displaystyle n ^ {2}}$

natija bo'yicha bitimlar soni men: ${displaystyle n_ {i} ^ {2}}$

natija uchun kelishmovchiliklar soni men: ${displaystyle n_ {i} (n-n_ {i})}$

shartnomalarning umumiy soni: ${displaystyle sum {n_ {i} ^ {2}}}$

kelishmovchiliklarning umumiy soni: ${displaystyle sum {n_ {i} (n-n_ {i})} = n ^ {2} -sum {n_ {i} ^ {2}}}$

Misol

Ushbu atamani misol orqali yaxshiroq tushunish mumkin. Skousen (1989) ikkinchi bobida ishlatilgan misolda har bir kontekst potentsial qiymati 0-3 bo'lgan uchta o'zgaruvchidan iborat

O'zgaruvchan 1: 0,1,2,3

O'zgaruvchan 2: 0,1,2,3

3-o'zgaruvchi: 0,1,2,3

Ma'lumotlar to'plamining ikkita natijasi e va rva namunalari:

3 1 0 e0 3 2 r2 1 0 r2 1 2 r3 1 1 r

Biz ko'rsatgichlar tarmog'ini quyidagicha aniqlaymiz:

Qattiq chiziqlar namunalar orasidagi ko'rsatkichlarni mos natijalar bilan ifodalaydi; nuqta chiziqlar natijalar mos kelmaydigan namunalar orasidagi ko'rsatkichlarni aks ettiradi.

Ushbu misol uchun statistika quyidagicha:

${displaystyle n = 5}$

${displaystyle n_ {r} = 4}$

${displaystyle n_ {e} = 1}$

umumiy juftliklar soni: ${displaystyle n ^ {2} = 25}$

natija bo'yicha bitimlar soni r: ${displaystyle n_ {r} ^ {2} = 16}$

natija bo'yicha bitimlar soni e: ${displaystyle n_ {e} ^ {2} = 1}$

natija uchun kelishmovchiliklar soni r: ${displaystyle n_ {r} (n-n_ {r}) = 4}$

natija uchun kelishmovchiliklar soni e: ${displaystyle n_ {e} (n-n_ {e}) = 4}$

shartnomalarning umumiy soni: ${displaystyle n_ {r} ^ {2} + n_ {e} ^ {2} = 17}$

kelishmovchiliklarning umumiy soni: ${displaystyle n_ {r} (n-n_ {r}) + n_ {e} (n-n_ {e}) = n ^ {2} - (n_ {r} ^ {2} + n_ {e} ^ { 2}) = 8}$

noaniqlik yoki kelishmovchilikning bir qismi: ${displaystyle 8/25 = .32}$

Xulq-atvorni faqat ma'lum bir kontekst uchun taxmin qilish mumkin; ushbu misolda "3 1 2" kontekstining natijasini bashorat qilaylik. Buning uchun avval berilgan kontekstni o'z ichiga olgan barcha kontekstlarni topamiz; bu kontekstlar suprakontextlar deb ataladi. Berilgan kontekstdagi o'zgaruvchini sistematik ravishda yo'q qilish orqali suprakontexlarni topamiz; bilan m o'zgaruvchilar, odatda bo'ladi ${displaystyle 2 ^ {m}}$ suprakontextlar. Quyidagi jadvalda sub- va suprakontextlarning har biri berilgan; x "x emas" degan ma'noni anglatadi va - "har qanday narsa" degan ma'noni anglatadi.

Ushbu kontekstlar quyidagi venn diagrammasida ko'rsatilgan:

Keyingi qadam, qaysi misollar bir xil bo'lganligini aniqlash uchun qaysi namunalarni qaysi kontekstga tegishli ekanligini aniqlashdir. Quyidagi jadvalda subtekstlarning har biri, ularning namunalari bo'yicha xatti-harakatlari va xatti-harakatlardagi kelishmovchiliklar soni ko'rsatilgan:

Yuqoridagi jadvaldagi pastki kontekstlarni tahlil qilsak, har qanday kelishmovchiliklar bilan atigi 1 subkontekst mavjudligini ko'ramiz: "3 1 2"," ma'lumotlar to'plamidagi "3 1 0 e" va "3 1 1 r" dan iborat. Ushbu pastki kontekstda ikkita kelishmovchilik mavjud; har bir namunaning boshqasidan ikkinchisiga ishora qilish (yuqoridagi rasmda ko'rsatgich tarmog'iga qarang). , faqat ushbu subkontekstni o'z ichiga olgan suprakontextlar kelishmovchiliklarni o'z ichiga oladi.Biz bir hil suprakontextlarni aniqlash uchun oddiy qoidadan foydalanamiz:

Agar suprakon matndagi kelishmovchiliklar tarkibidagi subkontekstdagi kelishmovchiliklar sonidan katta bo'lsa, biz uni heterojen deb aytamiz; aks holda, u bir hil.

Bir hil suprakontextni keltirib chiqaradigan uchta holat mavjud:

1. Suprakontext bo'sh. Bu "3 - 2" ga tegishli bo'lib, unda ma'lumotlar nuqtalari mavjud emas. Kelishmovchiliklar sonining ko'payishi mumkin emas va suprakontext ahamiyatsiz bir hil.
2. Suprakontext deterministikdir, ya'ni unda faqat bitta turdagi natija bo'ladi. Bu faqat bilan ma'lumotlarni o'z ichiga olgan "- 1 2" va "- - 2" uchun amal qiladi r natija.
3. Faqat bitta subkontekst har qanday ma'lumotni o'z ichiga oladi. Suprakontext bir hil bo'lishi uchun subkontekst deterministik bo'lishi shart emas. Masalan, "3 1 -" va "- 1 2" suprakonstektsiyalari deterministik bo'lib, faqat bitta bo'sh bo'lmagan substekstni o'z ichiga olsa, "3 - -" tarkibida faqat "3 1" subkontekti mavjud. 2". Ushbu pastki kontekstda" 3 1 0 e "va" 3 1 1 r "mavjud bo'lib, uni deterministik emas. Ushbu suprakontextning turi to'siqsiz va deterministik emas deb aytamiz.

Faqat ikkita heterojen suprakontextlar "- 1 -" va "- - -" dir. Ularning ikkalasida ham bu deterministik bo'lmagan "3 1 kombinatsiyasi 2"o'z ichiga olgan boshqa pastki kontekstlar bilan r heterojenlikni keltirib chiqaradigan natija.

Aslida to'rtinchi turdagi bir xil suprakontext mavjud: u bir nechta bo'sh bo'lmagan subkontekstni o'z ichiga oladi va u deterministik emas, ammo har bir pastki kontekstdagi natijalar chastotasi bir xil. Analogik modellashtirish ushbu holatni hisobga olmaydi, ammo ikkita sababga ko'ra:

1. Ushbu 4 holat yuzaga kelganligini aniqlash uchun a talab qilinadi ${displaystyle chi ^ {2}}$ sinov. Bu arifmetikani talab qiladigan yagona bir xillik testidir va uni e'tiborsiz qoldirish bizning bir xillik testlarimizni statistik jihatdan erkin bo'lishiga imkon beradi, bu esa AMni inson fikrini modellashtirish uchun yaxshiroq qiladi.
2. Bu juda kam uchraydigan holat, shuning uchun uni e'tiborsiz qoldirish bashorat qilingan natijaga katta ta'sir ko'rsatmasligini kutish mumkin.

Keyin biz bir hil suprakontextlarning barcha ko'rsatkichlari va natijalaridan iborat o'xshash to'plamni tuzamiz, quyidagi rasmda bir hil kontekstlar bilan ko'rsatgichlar tarmog'i ko'rsatilgan.

Ko'rsatkichlar quyidagi jadvalda umumlashtiriladi:

Analog to'plamdagi ko'rsatkichlardan 4 tasi natija bilan bog'liq e, va qolgan 9 bilan bog'liq r. AM-da ko'rsatgich tasodifiy tanlanadi va u ko'rsatadigan natija bashorat qilinadi. Jami 13 ko'rsatgich bilan, natijaning ehtimoli e bashorat qilinayotgani 4/13 yoki 30,8% ni tashkil qiladi va natijaga erishish uchun r u 9/13 yoki 69,2% ni tashkil qiladi. Bir hil suprakontextlardagi har bir hodisa uchun ko'rsatgichlarni ro'yxatlash orqali biz batafsilroq hisob yaratishimiz mumkin:

Keyin biz ko'rishimiz mumkin o'xshash effekt ma'lumotlar to'plamidagi har bir misol.

Tarixiy kontekst

Analogiya hech bo'lmaganda o'sha paytdan boshlab tilni tavsiflashda foydali deb hisoblanadi Sossyur. Noam Xomskiy va boshqalar yaqinda o'xshashlikni juda foydasiz bo'lishi uchun juda noaniq deb tanqid qildilar (Bańko 1991), a deus ex machina. Skousenning taklifi ushbu tanqidni psixologik asosliligi uchun sinovdan o'tkazilishi mumkin bo'lgan o'xshashlik uchun aniq mexanizmni taklif qilish orqali hal qiladi.

Ilovalar

Analogik modellashtirish eksperimentlarda qo'llanilgan fonologiya va morfologiya (tilshunoslik) ga imlo va sintaksis.

Muammolar

O'xshash modellashtirish tilshunoslar tomonidan ko'rib chiqilgan qoidalardan xoli model yaratishga qaratilgan bo'lsa-da, hozirgi holatida u tadqiqotchilardan qaysi o'zgaruvchilarni hisobga olishni tanlashni talab qiladi. Bu shunga o'xshash modellashtirishni amalga oshirishda foydalaniladigan kompyuter dasturining quvvat talablarini qayta ishlashning "eksponent portlashi" deb nomlanganligi sababli zarurdir. Yaqinda o'tkazilgan tadqiqotlar shuni ko'rsatmoqdaki kvant hisoblash bunday ishlashdagi to'siqlarga echim taklif qilishi mumkin (Skousen va boshq. 2002, 45-47-betlarga qarang).

Shuningdek qarang

• Hisoblash lingvistikasi
• Konnektizm
• Ongli ravishda o'rganish
• k - eng yaqin qo'shni algoritmi

Adabiyotlar

• Royal Skousen (1989). Tilni analogli modellashtirish (qattiq qopqoqli). Dordrext: Kluwer Academic Publishers. xii + 212pp. ISBN  0-7923-0517-5.
• Miroslav Bańko (1991 yil iyun). "Obzor: Tilni analogli modellashtirish" (PDF). Hisoblash lingvistikasi. 17 (2): 246-248. Arxivlandi asl nusxasi (PDF) 2003-08-02 da.
• Royal Skousen (1992). Analogiya va tuzilish. Dordrect: Kluwer Academic Publishers. ISBN  0-7923-1935-4.
• Royal Skousen; Deril Lonsdeyl; Dilvort B. Parkinson, nashr. (2002). Analogik modellashtirish: tilga namunali yondoshish (Insonni kognitiv qayta ishlash 10-jild). Amsterdam / Filadelfiya: John Benjamins nashriyot kompaniyasi. p. x + 417pp. ISBN  1-58811-302-7.
• Skousen, Royal. (2003). Analog modellashtirish: namunalar, qoidalar va kvantli hisoblash. Berkli tilshunoslik jamiyati konferentsiyasida taqdim etilgan.

Tashqi havolalar

• Analog modellashtirish tadqiqot guruhining bosh sahifasi
• LINGUIST ro'yxati to'g'risidagi e'lon ning Analog modellashtirish, Skousen va boshq. (2002)