|
Центральным понятием для обсуждаемой модели является суммарное описание перцептивных языковых единиц, называемое прототипом и содержащее конъюнкцию (т.е. связь по принципу "и...и...и") разнообразных характеристик или признаков (features). Прототип трактуется как категория, а его признаки должны иметь показатели степени соответствия (values) идеальным представителям катего- 182 рии, имеющим право называться ее членами. Д. Массаро отмечает, что точная форма репрезентации таких признаков неизвестна и, возможно, никогда не будет установлена, однако ментальные репрезентации должны согласоваться с сенсорными репрезентациями, которые являются продуктами преобразования речи, воспринимаемой со слуха и при чтении, что необходимо, поскольку репрезентации слышимой и видимой речи, очевидно, связаны друг с другом. Прототипы извлекаются из памяти для решения текущих задач. Например, при восприятии речи могут активизироваться все прототипы, соответствующие перцептивным единицам воспринимаемой речи. Сенсорная* система преобразует физический сигнал и делает доступными разнообразные источники информации — признаки. В ходе первой операции рассматриваемой модели все признаки оцениваются с точки зрения их соответствия хранящимся в памяти прототипам. Для каждого признака и каждого прототипа такая оценка дает информацию о том, в какой мере каждый признак речевого сигнала соответствует его значимости для прототипа. Поскольку признаков много, необходима обобщающая их метрика, которая показывала бы степень соответствия каждого признака его прототипу. Для этой цели Д. Масаро использует концепцию расплывчатых множеств [Zadeh 1965], позволяющую представить значения истинности пропозиций на шкале от нуля до единицы (т.е. от полностью ложного до полностью истинного). Именно отсюда происходит название модели Д. Массаро (FLMP — Fuzzy Logical Model of Perception), в которой этот принцип применен в целях репрезентации степеней соответствия признаков прототипам. Например, показатель значимости (value) ".5" соответствует полностью неоднозначной ситуации, в то время как ".7" говорит больше об истинности, чем о ложности. Отсюда расплывчатые показатели истинности способны репрезентировать степень принадлежности к категории, а не только сам факт отнесенности к ней, а также и отображать разные виды информации. К тому же это позволяет оперировать количественными данными. Оценка признаков устанавливает степень соответствия каждого признака в составе слога каждому прототипу, хранящемуся в памяти. Однако целью сопоставления является заключение относительно общего результата, т.е. того, насколько все признаки вносят вклад в процесс узнавания. Отсюда вторая операция в модели Д. Массаро, названная интеграцией признаков, заключается в сведении по принципу конъюнкции всех показателей соответствия признаков прототипам, при этом все признаки вносят вклад в суммарный показатель, однако вклад наиболее четких признаков оказывается самым существенным. Третья операция в ходе узнавания — это принятие решения. На данной стадии показатель по каждому признаку оценивается относительно суммы показателей всех релевантных прототипов. Д. Массаро подчеркивает, что эти три стадии процесса узнавания протекают последовательно, но пересекаются (накладываются одна на другую); учитывается многообразие источников информации, которые могут действовать по принципам "снизу — вверх" и "сверху — вниз"; из каждого источника поступает градуированная информация, при этом оценка по одному источнику не испытывает влияния со стороны других источников. Общий результат процесса интеграции признаков также является градуированным. — 180 —
|