Cours 12.1 Flashcards
Concepts
catégorisation = mettre des objets ensembles dans des grps.
apprentissage mentale = créer une représentation mentale pour une catégorie spécifique.
Fonctions des concepts
filtrage : fournit des façons pour structurer le monde.
économie cognitive : économie pour l’espace de stockage et TR plus rapide
Prédiction : permet de généraliser nos expériences avec des objets à d’autres objets de la même catégorie.
communication : partager nos concepts.
Approche classique des concepts
représentations sommaire = description sommaire d’une classe entière.
caractéristique nécessaires et suffisantes = les caractères nécessaire (et) (ex:carré)
inclusion des caracs dans les relations de sous-ensemble = si x est un sous ensemble de y donc les caracs de y sont incluses dans x.
Apprentissage par réseau sémantique hiérarchique
théorie très puissante et prédictive.
il y a représentation hiérarchique des sous ensembles (éco cogn). on peut annuler des carcatères. ya une propagation de l’activation.
des noeuds = catégorie , des caracs et des liens = relations.
But : montrer la validité de l’approche par réseau sémantique.
Tâche : on demande des questions de vérification
variable : TR
2 sortes de phrase :
- super-ensemble (S) (x est un y)
- Phrases propriété (P) (x montre propriété y)
RESULTATS : un processus additif, nb de nvx entre x et y = facteur dans TR. il monte en lignes //. TR vérifier propriété > TR déterminer appartenance.
Propagation de l’activation
But : tester une dépendance pour l’accès à la mémoire entre 2 décisions sémantiques.
Tâche : décision lexicale (est ce que la paire contient 2 mots?)
Mesure : TR
on a des paires de mots qui sont pas vraie. pair de mots associés. et paire de mots non-associés.
RESULTATS : + rapide de juger si 2 items sont associés que non associés à cause de propagation de l’activation
Problèmes théoriques pour l’approche classique
représentations sommaires = restrectives.
définitions avec carac suffisante et nécessaire = difficiles à trouver.
des concepts disjonctifs existents.
Problèmes empirique de l’approche classique
But : montrer que tous les exemplaires sont égaux est faux et montrer le caractère flou des catégories.
Tâche : jugement de typicité (a quelle point cet item est typique de la catégorie).
Approche classique = tous les exemplaires sont également typiques.
RESULTATS : la structure catégorielle = flou au lieu de tout ou rien. appartenance catégorielle = basée sur la ressemblance typique et non au déf strictes. pomme + typique que olive pour catégorie fruits. VS APPROCHE CLASSIQUE
effets de typicité et approche par réseau sémantique hiérarchique.
But : voir si les effets de typicité invalide la structure du modèle hiérarchique par réseau sémantique.
Tâches : technique de verification de phrases (x est un y)
RESULTATS : oiseau S1< animal S2 mais mammifère S1 > animal S1
effet de typicité = influence sur le TR de catégorisation. plus typique = catégorisation + rapide.
Approche par réseau sémantique hiérarchique de 1ere génération est invalide.
le probleme de niveau de base
But : Montrer la supériorité des catégories de base dans des taxonomies organisées hiérarchiquement.
superordonné ; base ; subordonné
EXP 1: nommer des caracs
si l’approche est vrai on doit nommer plus de caracs en descendant le réseau
RESULTATS : entre superordonné et base = beaucoup de caracs ; entre base et subordonné = pas vrmt d’ajout d’infos. mais pour quelques catégories on va avoir des caracs qui se rajoutent beaucoup entre les 3.
EXP 7 : classification des objets
voit photos puis on doit dire si l’objet fait partie d’une catégorie spécifique.
si approche vrai, participants prends moins de temps pour détérminer l’appartenance au nvx subordonné. TR->S0<S1<S2.
RESULTATS : nv de base plus rapide TR. plus long c le subordonné.
peut être expliquer par approche classique (tout ou rien) ni par approche sémantique (nv +élevé = plus inclusif)
nv de base = nv optimal d’info
superordonné = beaucoup d’info perdue car très général
subordonné = pas beaucoup d’info perdue, c’est très précis
base = items sont + similaires les uns aux autres tout en étant distinctifs.
les experts vont ils automatiquement au nv de base?
but : verifier si l’avantage de nv de base se trouve chez les experts dans des listes de propriété.
Tâche : lister des propriétés pour des exemplaires (genre notre knowledge par rapport aux items)
RESULTATS : novice = Base > subordonné
experts : subordonné = base
EXP 3 : but : vérifier si l’avantage de nv de base se retrouve chez les experts lorsqu’ils catégorisent des items.
Tâche : classification d’objets ; Mesure : TR
RESULTATS : novice : base < subordonné
experts : base = subordonné
puisque les experts connaissent plus ils organisent les concepts au nv subordonné.
