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Mehr dazu:   + Korpusbasierte neuronale Netze   + Remark on Kawamoto Approach

Assoziative Simulation von Worterkennungszeiten

Im Vergleich zu den Projekten, bei denen die direkte Anwendung im Vordergrund stand (wie der Wissensgewinnung oder der Suchwortauswahl), beschäftigte sich dieses Projekt zur Simulation von Lesezeiten eher mit grundsätzlichen Fragen der Sprachverarbeitung beim Menschen.

Das Modell

Wie die Untersuchungen zu assoziativen Wortnetzen, ging dieses Projekt von der Hypothese aus, dass Begriffe, Wörter oder auch noch "kleinere" Einheiten im menschlichen Gedächtnis durch Assoziationen verknüpft sind, die im Laufe der Zeit gelernt werden und dass diese Assoziationen einen Einfluss darauf haben, wie schnell (und gut) Menschen Wörter lesen und erkennen können.

Worterkennungsexperimente

Das Lesen einzelner Wörter, die auf einem Bildschirm erscheinen, ist häufig in psychologischen Experimenten untersucht worden. Dabei müssen Versuchspersonen sobald eine Zeichenkette erscheint entscheiden, ob es sich um ein Wort handelt und eine entsprechende Taste drücken oder das Wort aussprechen. Die Reaktionszeiten liegen in der Regel im Bereich von Sekundenbruchteilen und hängen neben der Länge auch von der Vertrautheit bzw. Häufigkeit des Wortes ab.

Eine Erweiterung des Experiments besteht darin, vor dem Erscheinen des eigentlichen Wortes sehr kurz ein anderes Wort einzublenden, das inhaltlich oder der Zeichenfolge nach dem Zielwort ähnlich oder unähnlich ist. Bei diesem so genannten Priming-Experiment wird untersucht, ob die Ähnlichkeit (oder Unähnlichkeit) einen Einfluss auf die Lesezeit hat. Ein solcher Einfluss ist häufig gefunden worden.

Die Simulation

In einem DFG-Projekt an der Uni Paderborn wurden 1993 und 1994 konnektionistische Modelle entwickelt, mit denen Lesezeiten aus fremden Experimenten zur Worterkennung simuliert werden sollten. Dazu wurden Netze verwendet, deren Knoten entweder Wörter oder auch (häufige) Zeichenketten darstellten, die in einem Textkorpus vorkommen. Die Knoten eines solchen Spreading-Activation-Netzes können einen Aktivierungswert annehmen und sind durch Kanten miteinander verbunden. Über diese Kanten kann die Aktivierung von einem Knoten auf die "Nachbarn" übertragen werden. Dadurch kann sich das Aktivierungsmuster auf dem Netz weiterentwickeln.

In einer Lernphase wurden die Verbindungen zwischen Knoten, die gemeinsam (oder nahe bei einander) in Texten vor kamen, verstärkt. In der Testphase wurden die Zeichenketten oder Wörter, die den Versuchspersonen in den zu simulierenden Experimenten dargeboten wurden, aktiviert und es wurde untersucht, wie lange sich das Aktivierungsmuster auf dem Netz noch stark veränderte. Diese "Konvergenzzeit" wurde mit den Reaktionszeiten der Versuchspersonen verglichen. Bei der Simulation von Priming-Experimenten wurde zusätzlich noch das Muster des zuerst gezeigten Wortes oder Textes auf dem Netz aktiviert. Für die Simulationen habe ich eine umfangreiche Simulationssoftware in C++ geschrieben.

Ergebnisse

Die Ergebnisse der Simulationen zeigen einige interessante Ansätze in der erwarteten Richtung, lassen aber noch viele Fragen offen. Das liegt zum einen daran, dass das verwendete Modell sehr viele Parameter und Optionen besaß, die ermittelt und optimiert werden mussten. Zum anderen blieb aufgrund der durch das Hochschulgesetz notwendigen Befristung meiner Stelle nicht die nötige Zeit, die aufwändigen Untersuchungen weiterzuführen. Die Idee der Experimente ist in Ferber 1996 [->] dargestellt, Einzelheiten finden sich in Ferber & Wettler 1996 [->].