Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Рис. 9.2. Атрибуты двух множеств («птица» и «малиновка») с высокой степенью пересечения
В этой модели учитываются два типа логических отношений между семантическими категориями: общее утверждение (ОУ) и частное утверждение (ЧУ). ОУ — это случай, когда все члены одной категории принадлежат другой категории — или: все S есть Р (например: «Все канарейки суть птицы»); ЧУ — это случай, когда только некоторые члены одной категории являются также членами другой категории — или: некоторые S есть Р (например: «Некоторые животные суть птицы»). Достоверность таких утверждений определяется множественными связями между этими семантическими категориями. Мерой множественных связей, или общности, является количество элементов, общих для обоих высказываний. Например, высказывание: «Некоторые женщины суть писатели» можно представить в виде некоторые S есть Р, где S — «женщины» и Р — «писатели». На диаграмме это можно представить как две группы атрибутов, одна из которых относится к «женщинам», а другая — к «писателям»:
В этих фигурах вы, вероятно, узнали диаграммы Венна, используемые для иллюстрации пропозициональных утверждений. Степень достоверности логических утверждений все S есть Р (ОУ) и некоторые S есть Р (ЧУ) зависит от площади пересечения (закрашенный участок) или от количества общих элементов
Чтобы лучше понять эту модель, рассмотрим типичную экспериментальную процедуру. Испытуемый сидит перед экраном, на котором появляются высказывания типа: «Все монеты суть пятаки» или: «Некоторые монеты суть пятаки». Испытуемый должен указать, истинно высказывание или ложно. Высказывания типа: «Некоторые монеты суть пятаки» (ЧУ) обычно требуют меньшего времени реакции, чем высказывания типа: «Все монеты суть пятаки» (ОУ). (Отсюда можно заключить, что для проверки фразы: «Некоторые пятаки суть монеты» потребовался бы поиск в памяти до тех пор, пока не был бы найден хотя бы один пример, когда пятак был бы монетой, — то есть нам не надо проверять все пятаки.)
Модель сравнительных семантических признаков предложили Смит, Шобен и Рипс (Smith, Shoben & Rips, 1974; Rips, Shoben & Smith, 1973); они разработали ее, пытаясь разрешить противоречия в предсказаниях других моделей. Эта модель имеет общие черты со структурами в теоретико-множественной модели, но отличается от нее несколькими важными допущениями. Первое состоит в том, что «значение слова не является неразложимой единицей, скорее оно представляет собой набор семантических признаков» (Smith, Shoben & Rips, 1974). Широкий набор признаков, связанных с каждым словом, меняется в непрерывном диапазоне от исключительно важного до тривиального. Малиновку, например, можно описать такими признаками: имеет крылья, двуногая, имеет красную грудку, гнездится на деревьях, любит червей, дикая, предвещает весну. Некоторые из этих признаков являются определяющими (крылья, ноги, красная грудка), тогда как другие -только характерные черты малиновки (гнездится на деревьях, питается червями, дикая и предвещает весну). Смит с коллегами предполагают, что значение лексической единицы можно представить в виде набора существенных, или определяющих, аспектов слова (определяющих признаков), а также других признаков, являющихся только случайными, или характерными, аспектами (характерных признаков).
Рассмотрим пример: «Летучая мышь есть птица». Хотя наличие крыльев — это определяющий признак птиц, строго говоря, летучая мышь — это не птица. Но вместе с тем летучая мышь летает, имеет крылья и выглядит в чем-то похожей на птицу; так что, грубо говоря, летучая мышь есть птица. Такие термины, как «грубо говоря» или «в принципе» или «видимо, является» — примеры лингвистических ограждений, которые мы обычно используем для расширения объема понятий. Как показано в табл. 9.2, «истинное утверждение» будет идентифицировано на основе как определяющих, так и характерных признаков; утверждение, сделанное «в принципе», — на основе определяющих, но не характерных признаков; и утверждение «грубо говоря» — на основе характерных, но не определяющих признаков (Smith et al., 1974). Оценка высказывания (например, «малиновка есть птица») в контексте двух типов признаков чаще основана на более важных (определяющих) признаках, чем на второстепенных (характерных).
Таблица 9.2. Примеры лингвистических ограждений
Первая стадия оценки высказывания включает сравнение как определяющих, так и характерных признаков двух лексических категорий («малиновка» и «птица»). Если имеет место значительное пересечение, то оценивается достоверность утверждения; если же пересечения нет (или оно очень незначительное), то утверждение признается недостоверным. Если есть некоторое пересечение, активизируется поиск второго уровня, при котором проводится конкретное сравнение двух лексических единиц на основе их общих определяющих признаков.
Рош провела исследование, основываясь на этой же логике: одни представители категории могут более типичными, чем другие. Нож и винтовка, например, — это более типичные образцы оружия, чем пушка и дубина, а кулак и цепь подходят еще меньше. Рош полагала, что, поскольку степень типичности объектов для своей категории различна, может возникать тенденция к формированию прототипа той или иной категории. Рассмотрим категорию птиц. Большинство людей согласятся, что малиновка — более подходящий экземпляр птицы, чем страус и курица. Когда мы употребляем слово «птица», мы вообще имеем в виду что-то близкое прототипу птицы, например, как в нашем случае, что-то вроде малиновки. С целью проверить эту идею Рош (Rosch, 1977) предъявляла испытуемым предложения, содержащие названия категорий (например, птицы, фрукты). Вот примеры таких предложений:
Я видел, как птицы летят на юг.
Птицы едят червей.
Птица сидела на дереве.
Я слышал, как птицы щебечут на моем подоконнике.
Затем Рош заменяла название категории словом, обозначающим экземпляр этой категории (например, «птица» заменялась на малиновку, орла, страуса или курицу), и просила испытуемых оценить осмысленность получившегося предложения. Все предложения с малиновкой оценивались как имеющие смысл, а предложения с орлом, страусом и курицей казались уже не столь осмысленными. Похоже, что типичный член категории действительно близок прототипу этой категории.
Репрезентация знаний
В итоге можно выделить следующие пять моделей репрезентативного знания.
Кластерная модель
Понятия организованы в кластеры. Результаты исследований с применением метода свободного воспроизведения «несвязанных» слов (особенно работы Бусфилда и Бауэра) указывают на то, что слова, относящиеся к одной категории (например, верблюд, осел, лошадь; Джон, Боб, Том; капуста, салат, шпинат), вспоминаются вместе.