Konnektionismus 8. Sitzung (04.12.2008)

1. Konnektionismus8. Sitzung (04.12.2008) apl. Prof. Dr. Ulrich Schade

2. Inhalt • Methodologie • Techniken • Einleitung und historischer Rückblick • Spreading Activation • Error Backpropagation • Kohonen-Netze • Anwendungen • Sprachrezeption / Spreading Activation • Sprachproduktion / Spreading Activation • Spracherwerb – Rehabilitation / Error-Backpropagation Kohonen-Netze 4 „falsche Anwendungen“

3. 3.2 Sprachproduktion Grundmodell der Sprachverarbeitung Produktions- Modell nach Levelt (1989) Kognition Grammatische Analyse Grammatische Enkodierung Lexikon Phonologische Enkodierung Phonologische Analyse Artikulation Hören

4. 3.2 Sprachproduktion Frage: Warum sollte man für die Modellierung des kognitiven Prozesses der Sprachproduktion überhaupt einen konnektionistischen Ansatz (und damit ein konnektionistisches Modell) wählen ? Antwort: Versprecher deuten auf parallele Verarbeitung hin. Diese ist konnektionistisch besser nachbildbar.

5. 3.2 Sprachproduktion – Versprecher Versprechertypen Antizipation: ... nach Gad Godesberg ... Perseveration: ... a phonological fool. (rule) Vertauschung: Röhren Sie bitte in dieses Bläschen! Überblendung: Das is ja echt zum Hotzen! (Heulen/Kotzen) Ersetzung: Damon Coulthard jetzt vor Eddie Irvine (David)

6. 3.2 Sprachproduktion – Parallelität Die Versprecher legen nahe, dass es mehrere Arten von Parallelität im Verarbeitungsprozess gibt: „waagerechte Parallelität“: Es werden schon Einheiten (Wörter/Morpheme/Phoneme) vorbereitet bzw. „aktiviert“, die erst später im Prozess „an der Reihe sind“.  Antizipation |  Vertauschung

7. 3.2 Sprachproduktion – Parallelität Die Versprecher legen nahe, dass es mehrere Arten von Parallelität im Verarbeitungsprozess gibt: „senkrechte Parallelität“: Die Verarbeitung findet auf mehreren Ebenen gleichzeitig statt.  Ersetzung

8. 3.2 Sprachproduktion – Parallelität Die Versprecher legen nahe, dass es mehrere Arten von Parallelität im Verarbeitungsprozess gibt: „eigentliche Parallelität“: Um eine Position konkurrieren mehrere Einheiten, die in seltenen Fälle dann auch beide weiterverarbeitet werden.  Überblendung

9. 3.2 Sprachproduktion – Parallelität Die Parallelität, die auch Levelt (1989) annimmt, Ist die „inkrementelle Produktion“ (Kempen & Hoenkamp). Dies ist eine Art der senkrechten Parallelität, die aber nicht alle Versprecherarten (adäquat) erklären kann. Kempen, G. & Hoenkamp, E. (1987). An incremental procedural grammar for sentence formulation. Cognitive Science, 11, 201-258. Gestern gewann Donald ...

10. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Schon Ende der 70er hatten Peter Reich und Gary Dell die Idee, dass man ein konnektionistisches Modell der Sprachproduktion konstruieren könnte, um damit zu erklären, wie Versprecher entstehen. Dell, G.S. & Reich, P.A. (1980). Towards a unified theory of slips of the tongue. In Fromkin, V.A. (Ed.), Errors in Linguistic Performance. New York: Academic Press. Dell, G.S. & Reich, P.A. (1981). Stages in sentence production: An analysis of speech error data. Journal of Verbal Learning and Verbal Behavior, 20, 611-629.

11. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Daraus entstand das Produktionsmodell nach Dell. Dell, G.S. (1985). Positive feedback in hierarchical connectionist models: Applications to language production. Cognitive Science, 9, 3-23. Dell, G.S. (1986). A spreading-activation theory of retrieval in sentence production. Psychological Review, 93, 283-321. Beckman Institute University of Illinois

12. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Modell besteht wie üblich aus Schichten von Knoten. Es gibt Schichten für Wörter, für Silben, für Phonemcluster und für Phoneme. Abbildung aus Dell (1986), S. 290.

13. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Modell besteht wie üblich aus Schichten von Knoten. Alle Verbindungen sind aktivierend (positiv) und bi-direktional (Feedback !). Es gibt keine hemmenden Verbindungen.

14. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Versprecher entstehen, wenn ein „falscher“ Knoten („error node“) zur Selektionszeit mehr Aktivierung besitzt als der „richtige“ Knoten („target node“).

15. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Dies geschieht zumeist durch „Kontexteffekte“. „I“ bekommt Aktivierung von „swim“ und „sink“, die sich „in der Planung“ befinden. (+ Lärm !)

16. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Modell erklärt folgende Effekte bzw. erlaubt folgende Vorhersagen: Ähnlichkeitseffekt (A wird häufiger von B als von C verdrängt.) A B C

17. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Modell erklärt folgende Effekte bzw. erlaubt folgende Vorhersagen: Kontexteffekt (A wird häufiger von B als von C verdrängt.) B A C

18. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Modell erklärt folgende Effekte bzw. erlaubt folgende Vorhersagen: Addition der Effekte (A wird häufiger von B als von C verdrängt.) A B C

19. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Modell erklärt folgende Effekte bzw. erlaubt folgende Vorhersagen: „Lexical Bias“ (sehr umstritten !!) wand band /v/ /a/ /n/ /t/ /b/

20. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Es gibt außerdem Effekte, die mit der Sprechrate, und solche, die mit der Distanz von „Target“ und „Error“ zusammenhängen. Um diese Effekte zu verstehen, müssen wir aber genauer wissen, wie die Produktion nach dem Dell‘schen Modell abläuft. Dell misst die Sprechrate über die Anzahl der Zyklen (r), die für die Produktion einer Silbe vorgegeben wird. Je kleiner r ist, desto schneller erfolgt die Produktion.

21. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell In der Version des Dell‘schen Modells von 1986 gibt es neben dem konnektionistischen Netz noch „Regeln“, die zu einem ausgewählten Knoten assoziierte „Frames“ bereitstellen.

22. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Wird nach r Zyklen „spreading activation“ eine Silbe „produziert“, werden die höchstaktivierten Phonemknoten Mit der „passenden“ Kategorie als produziert angenommen und danach auf den Aktivierungswert „0.0“ gesetzt.

23. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Im Beispiel wird also als erste Silbe nach r Zyklen Onset: /s/ Nukleus: // Coda: /m/ produziert.

24. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Die Knoten werden auf 0.0 „zurück“ gesetzt, und möglicherweise wird auf einer oder mehreren höheren Schichten der „current node“ gewechselt.

25. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell current nodes: tags: C 2

26. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Das Problem ist – wie immer – die Sequentialisierung. Diese soll über die Tags, die „current nodes“ und die „Frames“ erreicht werden. Beispiel: Wir produzieren die NP „some swimmers“. Die Selektion der entsprechenden NP (höchster Aktivierungswert aller NP-Knoten) führt zur Bereitstellung des Frames [Q-N-Plural].

27. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Beispiel: Nach weitere r Zyklen wird der höchstaktivierte Wortknoten vom Typ „Quantifier“ mit dem Tag „1“ versehen, der höchstaktivierte Wortknoten vom Typ „Noun“ mit Tag „2“ und der Wortknoten „Plural“ mit Tag „3“. Der Wortknoten mit Tag „1“ wird „current node“. Wir produzieren jetzt also ein Wort (vom Typ „Quantifier“).

28. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Beispiel: Der „current node“ bekommt zusätzliche Aktivierung: „Its activation level is increased by an arbitrary amount called signaling activation“ (Dell, 86, S. 288). Dadurch kann es die Knoten der tieferen Schichten Verstärkt aktivieren, so dass sich diese gegen die Knoten der anderen getagten Knoten durchsetzen können.

29. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Beispiel: Außerdem wird für den „current node“ der zugehörige Frame bereitgestellt. In diesem Fall besagt der Frame, Dass wir zur Produktion des Wortes („some“) nur eine Silbe benötigen. Nach r Zyklen gewinnt die Silbe „some“. Sie wird getagt und zum „current node“ der Silbenebene. Der Silbenframe [Onset-Nukleus-Coda] wird bereitgestellt.

30. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Beispiel: Nach weiteren r Zyklen werden zu den Frame-Slots Onset, Nukleus und Coda die jeweils höchst-aktivierten Phonemknoten ausgewählt und gelten damit als „produziert“. Die Knoten werden auf 0.0 gesetzt. Der „current node“ der Silbenebene gilt damit als produziert. Er wird auf 0.0 gesetzt. Der nächste getagte Silbenknoten wird „current node“ der Silbenebene.

31. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Beispiel: Der nächste getagte Silbenknoten wird „current node“ der Silbenebene. Ein solcher Knoten existiert aber nicht. Das Wort „some“ gilt damit als produziert und wird auf 0.0 gesetzt. Der nächste getagte Wortknoten wird damit „current node“ auf der Wortebene. Das ist „swimmer“. Wir produzieren also jetzt das Wort „swimmer“. (usw.)

32. wand band /v/ /a/ /n/ /t/ /b/ 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Sprechrateneffekte: Schnelles Sprechen führt zu mehr Fehlern, denn Lärm hat mehr Wirkung. (Die „current nodes“ haben weniger Wirkzeit.) Die anderen genannten Effekte sind bei schnellem Sprechen weniger wirkungsvoll, da auch für Feedback etc. nicht genug Zeit vorhanden ist. 2 3 1

33. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Sprechrateneffekt / Abstandseffekt Nach dem Modell sind Vertauschungen Antizipationen, bei denen zu dem Zeitpunkt, wenn das Fehlerelement eigentlich zu produzieren ist, dieses noch nicht wieder genug Aktivierung gesammelt hat.

34. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Sprechrateneffekt / Abstandseffekt (neu) • Der Abstand zwischen Target und Fehler ist bei Vertauschungen im Schnitt kleiner als bei Antizipationen. • Bei schneller Sprechgeschwindigkeit gibt es vermehrt Vertauschungen und weniger oft Antizipationen.

35. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Kategorie-Effekt Fehler respektieren die durch die Frames gegebenen Kategorien. (z.B.: Onsetphoneme interagieren nur mit Onsetphonemen. Nomen interagieren nur mit Nomen.) Nooteboom, S.G. (1973). The tongue slips into patterns. In Fromkin, V.A. (Ed.), Speech Errors as Linguistic Evidence. Den Haag: Mouton.

36. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell Probleme (laut Dell 86, S. 312ff.) • Initialeffekt (Phonemfehler meist am Wortanfang) • Häufigkeitseffekte (Phonemfehler meist in Inhaltswörtern) • Verletzungen des Kategorie-Effekts (Der Effekt ist nicht absolut.) • Nutzung von Null-Elementen (technisches Problemchen)

37. 3.2.1 Das Sprachproduktionsmodell nach Dell (wirkliche) Probleme • Initialeffekt (Phonemfehler meist am Wortanfang) • Überhitzung (Im Netz ist zu viel Aktivierung.) • Die Sequentialisierung ist nicht konnektionistisch.