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語義記憶

語意記憶（Semantic memory），又稱語義記憶、字義記憶，是一種記憶的型態。它是一種對於一般知識的事實與概念的了解，透過語言、文字、數字、演算法等抽象性的了解來形成記憶。語意記憶通常是經由情節記憶發展而來，是一種客觀性的知識，與個人經驗無關。

外顯記憶（或陳述性記憶 ）是對事實或事件的記憶，可以被清晰地儲存及提取，外顯記憶有兩種類型，而語意記憶是其中之一。[1]在我們一生中所累積的世界的一般性知識即為語意記憶。[2]這種一般性知識 （事實、觀念、意義和概念）會依賴於文化，並與經驗交織在一起。語義記憶與情節記憶有所區別，情節記憶會記錄生活中所發生的經歷和特定事件，我們可以由此重建任何給定的點。[3]例如，語義記憶可能包含與貓有關的資訊，而情節記憶則可能包含撫摸某隻貓的具體記憶。通過過去所學的知識，我們可以學得新的概念。[4]陳述性或外顯記憶對應的是非陳述性記憶或內隱記憶 。[5]

模型 編輯

語義記憶的本質不同於情節記憶，它的內容不像情節記憶那樣與任何特定的經歷聯繫在一起。相反地，在語義記憶中所儲存的是經驗的「主旨」，這是一種適用於各種經驗對象的抽象結構，描述對象之間的分類和功能關係。[6]因此，完整的語義記憶理論不僅必須說明此類「主旨」的表徵結構，還必須說明如何從經驗中提取它們。目前已經提出了多種語義記憶模型，總結如下。

網路模型 編輯

在許多語義記憶理論中，各種網路都扮演著不可或缺的角色。一般而言，網路是由一組節點所組成，節點之間以鏈路聯結。節點可以表示概念、單詞、知覺特徵，或者根本不代表什麼。這些鏈路可能是有權重的，使得某些鏈路比其他鏈路更強，或者等效地說，鏈路有著不同的長度，使得穿過某些鏈路比其他鏈路更耗時。這些網路的特徵都已被用於語義記憶模型中，其示例如下。

可教學的語言理解者（TLC） 編輯

第一個語義記憶網路模型的示例是「可教學的語言理解者」（TLC）。[7]在此模型中，每個節點都是單詞，代表著一個概念（如「鳥」）。每個節點都儲存著一組屬性（例如「可以飛翔」或「具有翅膀」）以及指向其他節點（例如「雞」）的指標（即鏈路）。節點會直接鏈結到其子類別或超類別的節點（換言之，「鳥」將同時連接到「雞」和「動物」）。因此，TLC是一種分層知識表徵，其中高級節點代表大型類別，該節點會（通過子類別的節點，直接或間接地）連接到許多該類別的實例，而代表特定實例的節點處於較低級別，僅與其超類別連接。此外，屬性會被儲存在它們所適用的最高類別級別。例如，「黃色」將與「金絲雀」一起儲存，「具有翅膀」將與「鳥」（向上一級）一起儲存，「可以移動」將與「動物」（再上一級）一起儲存。節點還可以儲存對其上級節點的屬性的否定（即「 無法飛翔」將與「 企鵝」一起儲存）。這就提供了一種表徵經濟性，因為屬性僅儲存在必不可少的類別級別上，也就是說，該屬性會成為這個點上的關鍵特徵（請參閱下文）。

TLC中的處理是某種形式的擴散激活。[8] 換言之，當一個節點變為激活態時，該激活透過節點之間的鏈接傳播到其他節點。在這種情況下，回答「雞是鳥嗎？」這個問題的時間是 「雞」和「鳥」節點之間的激活必須擴散到多大程度的函數，即「雞」和「鳥」節點之間的鏈接數量。

原始版本的TLC並沒有對節點之間的鏈接進行加權。雖然這版本的TLC在許多任務中的表現與人類相當，但是沒有預測到，人們比起那些不太典型的例子，會更快地回答更典型類別的問題。[9]科林斯和Quillian隨後修改了TLC，納入了加權連結來解決這個問題。[10]新版的TLC能夠解釋熟悉效果和典型性效果 。它的最大優點是它清楚地說明了促發 ：「如果相關資訊（即 「促發物」）在很短的時間內已經呈現過，那麼更有可能從記憶中提取資訊。」還有一些記憶現象是TLC無法解釋的，像是當相關節點在網路中相隔很遠的時候，為什麼人們能夠快速反應明顯錯誤的問題（如「雞是流星嗎？」）。[11]

語義網路 編輯

TLC是一類更通用模型的實例，該模型稱為語義網路。在語義網路中，節點代表著特定的概念、單詞或特徵。也就是說，每個節點都是一個「符號」。語義網路一般不會像神經網路那樣採用分布式的概念表徵。語義網路的定義性特徵是它的連結幾乎總是定向的（也就是說，它們僅指向一個方向，即從基點到目標），且連結有著許多不同的類型，每一種類型都代表著任何兩個節點之間的特定關係。[12]語義網路中的處理過程通常採用擴散激活的形式（請參見上文）。

語義網路在篇章分析和邏輯理解模型以及人工智慧的應用最為廣泛 。[13]在這些模型中，節點對應的是單詞或詞根，而連結代表它們之間的句法關係。語義網路在知識表徵中計算實作之範例，請參見Cravo和Martins（1993）。[14]

特徵模型 編輯

特徵模型認為，語義類別是由相對散亂的特徵集所組成。Smith、Shoben和Rips（1974）提出的語義特徵比較模型（英語：Semantic_feature-comparison_model）[15]認為，記憶是由不同概念的特徵列表所組成。根據這種觀點，我們無法直接提取類別之間的關係，而是透過間接的方式計算出來。例如，主體可能透過比較代表主謂概念的特徵集來驗證一個句子。這種計算特徵比較模型的提出者包括Meyer（1970）[16]、Rips（1975）[17]、Smith等人（1974）。[15]

早期對知覺和概念分類的研究工作假設類別具有關鍵特徵，而類別成員可以透過特徵組合的邏輯規則來確定。較近期的理論則認為，類別可能具有不明確或 "模糊 "的結構[18]，並提出了概率模型或全局相似性模型來驗證類別成員的資格[19]。

關聯模型 編輯

關聯為兩個資訊之間的關係，是心理學中的一個基本概念。對於記憶和認知模型而言，不同層次的心理表徵之間的關聯至關重要。記憶裡的項目之間的關聯集相當於網路中的節點之間的鏈路，每個節點對應於記憶中的唯一項目。事實上，神經網路和語義網路可以被描述為認知的關聯模型。然而，關聯通常被更清楚地表示為一個N×N矩陣，其中N是記憶中項目的數量。因此，矩陣的每個單元對應於行項和列項之間的關聯強度。

關聯學習一般被認為是個赫布過程；也就是說，每當記憶中有兩個項目被同時激活，這兩個項目之間的關聯就會越來越強，如果越是激活其中一項，那麼另一項也激活的可能性就越大。關聯模型的具體操作方法見下文。

搜索聯想記憶（SAM） 編輯

搜索聯想記憶（SAM）模型是採用關聯方法的標準記憶模型[20]，雖然SAM最初是為了對情節記憶建模，但其機制也足以支援一些語義記憶的表徵[21]，SAM模型包含短期儲存（STS）和長期儲存（LTS），STS是LTS中短暫激活的資訊子集。STS的容量有限，並且透過對可採樣的資訊量、採樣子集的激活時間作出限制，進而影響提取過程。LTS中的提取過程具有線索依賴性和概率性，亦即線索會啟動提取過程，並從記憶中隨機選擇資訊。抽樣概率取決於線索與被提取項之間的關聯性強弱，隨著抽樣資訊關聯性增強，最終會選出一個資訊。緩衝區的大小被定義為r，這並非一個固定的數字，當項目在緩衝區中排練時，其關聯強度隨緩衝區內總時間而線性增長[22]。在SAM中，當任何兩個項目同時佔據一個工作記憶緩衝區時，其關聯強度就會遞增。因此，經常同時出現的項目之間的關聯強度更加強健。在SAM中，項目也與特定的語境相關聯，而這種關聯的強度由每個項目在特定語境中存在的時間長短決定。因此，SAM的記憶是由記憶中的項目與項目之間，以及項目與語境之間的關聯所組成。一組項目和語境的出現，更有可能喚起記憶中某些項目的子集。項目對其他項目的喚起程度(無論是由於共同語境，亦或者是同時發生)都是項目語義關聯性的指標。

在SAM的更新版本中，已經存在的語義關聯使用語義矩陣來解釋。在實驗過程中，語義關聯保持不變，顯示出語義關聯不受實驗的情節經驗影響之假設。SAM模型中有兩種方法衡量語義關聯性：「潛在語義分析」（Latent semantic analysis，LSA）和「詞語關聯空間」（Word association spaces，WAS）[23]。LSA方法指出，單詞之間的相似性是透過單詞同時在局部語境中出現來反映。[24]WAS則是透過分析自由關聯規範的資料庫來發展的。在WAS中，具有相似關聯結構的詞會被放置在相似的空間區域中。[25]

ACT-R：生產系統模型 編輯

ACT（英語：Adaptive Control of Thought，思想的自適應控制）[26]，以及後來的ACT-R理論（Adaptive Control of Thought-Rational，思想的自適應控制-理性）[27]使用「意元」（chunk）來表示陳述性記憶（語義記憶是該記憶的其中一種），「意元」是由一個標籤、一組與其他意元的明確關係（即 「這是一個__。」或「這個有一個__。」）、任意個意元特有的屬性所組成。那麼，鑑於每個節點都是一個具有獨特屬性的意元，而每個鏈路都是意元與另一個意元的關係，因此可以將意元映射為一個語義網路。在ACT中，意元的激活度會隨著該意元的創建時間增加而減少，並隨著該意元在記憶中的提取次數上升而增加。意元也可以從高斯雜訊以及它們與其他意元的相似性中獲得激活。例如，如果用「雞」作為提取線索，那麼「金絲雀」將憑藉其與該線索的相似性（即兩者都是鳥類等）來接收激活。當從記憶中提取物品時，ACT會查看記憶中最活躍的意元，如果高於閾值，該意元就會被提取出來，否則就發生了 「遺漏錯誤」（error of omission），即該項目會被遺忘。此外，還有一個提取潛伏期，它與被提取的意元對提取閾值的激活超出量成反比。這個潛伏期可被用來衡量ACT模型的響應時間，與人類的表現相比較[28]。

雖然ACT是種一般性的認知模型，而不是記憶模型，但如上文所述，它提出了記憶結構的某些特徵。特別是，ACT將記憶建模為一組相關的符號意元，可以透過提取線索來觸接記憶。雖然ACT中使用的記憶模型在某些方面與語義網路相似，但所涉及的處理方式更類似於關聯模型。

統計模型 編輯

潛在語義分析（LSA） 編輯

語言超空間類比（HAL） 編輯

語義記憶的其他統計模型 編輯

相關條目 編輯

延伸閱讀 編輯

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外部連結 編輯

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