Shortlist-Modell
Das Shortlist-Modell ist ein Modell der auditiven Worterkennung. Es wurde erstmals 1994 von Dennis Norris entwickelt.[1]
Das Modell versucht, die psycholinguistischen Prozesse des lexikalen Zugriff und der Auswahl passender Wortkandidaten im Kontext abzubilden. Die Prinzipien des Modells basieren teilweise auf dem Kohortenmodell und seiner Weiterentwicklung TRACE.
Im Shortlist-Modell werden Phoneme durch Spracheingabe aktiviert. Wie bei COHORT wird signalgesteuert eine Kohorte passender Wortkandidaten je nach Passung im Kontext mehr oder weniger stark aktiviert. Diejenigen wenigen Kandidaten, die so stark aktiviert werden, dass sie miteinander in Wettbewerb treten, bilden die namensgebende Shortlist.[2]
Das nachfolgende Merge-Modell baut auf den Prinzipien des lexikalischen Wettbewerbs und der Bottom-Up-Verarbeitung von Shortlist auf.[3]
Motivation Bearbeiten
Die Motivation hinter der ursprünglichen Version von Shortlist war laut der Autoren, dass existierende Modelle ihre Entscheidungen nicht nachträglich ändern konnten, obwohl der darauffolgende Kontext dies erfordert. Das auf dem Konnektionismus beruhende TRACE-Modell war zwar in der Lage, den Kontext in die Entscheidungsfindung zu integrieren, allerdings argumentierte Norris, dass sein Aufbau weit von der Realität der menschlichen Spracherkennung entfernt sei.[1] Ein weiterer Kritikpunkt am TRACE-Modell war auch die Duplizierung des gesamten Netzwerkes für jedes Input-Feature, was durch die Implementierung einer getrennten Kandidatengenerierung und Wettbewerbsphase in Shortlist umgangen wurde.[4]
Aufbau und Methode Bearbeiten
Shortlist ist ein zweistufiges Modell: In der ersten Stufe werden lexikalische Kandidaten generiert, indem mit einer erschöpfenden lexikalischen Suche bis zu 30 mögliche Wörter für die gegebenen Phoneme ausgewählt werden (die Shortlist). Diese werden in der zweiten Stufe, der Wettbewerbsphase, in ein interaktives Netzwerk eingebunden, das die Wörter mit hemmenden Bindungen miteinander verbindet. Die Wörter konkurrieren über ihre Aktivierung, die davon abhängt, wie passend das Wort im Kontext ist. Folglich hemmt das Wort mit der höchsten Aktivierung die anderen Kandidaten, sodass das Wort, das am besten zum Input passt, erkannt wird. Dieser Prozess wird für jedes neue Phonem wiederholt.
Auch Wörter in verschiedenen Shortlists können miteinander konkurrieren, wenn sie sich in einem Wort überschneiden. So würden die Kandidaten 'ship' und 'shipping' in den ersten Phonemen im gehörten Wort 'ship inquiry' konkurrieren. Nachdem 'inquiry' allerdings die shortlist im vierten Phonem dominiert, wird 'shipping' der shortlist im ersten Phonem gehemmt, da sich das Wort mit 'inquiry' überschneidet.[5] Die Bottom-up-Hemmung bewirkt, dass ein kontextuell passender Kandidat der nicht mehr zu den akustischen Informationen passt, wird seine Aktivierung verringert.[6]
Durch den zweistufigen Aufbau kann Shortlist im Gegensatz zu TRACE ein realistisch großes Lexikon verwenden.[4]
Shortlist B Bearbeiten
2008 wurde Shortlist B von Norris und James McQueen entwickelt, das statt auf diskreten Phonemen auf bayesianischen Prinzipien und Phonemwahrscheinlichkeiten basiert.[7]
Diese Version von Shortlist basiert auf dem Modell von 1994 und teilt vier Annahmen mit diesem:
- parallele konkurrierende Bewertung mehrerer lexikalischer Hypothesen
- phonologisch abstrakte Repräsentationen
- eine Feedforward-Architektur
- ein lexikalischer Segmentierungsalgorithmus
Allerdings unterscheidet sich das Modell grundsätzlich in seiner Vorgehensweise von seinem Vorgänger: Anstelle von Prinzipien interaktiver Aktivierung basiert dieses Modell auf bayesianischen Prinzipien, und anstelle von diskreten Phonemen werden Sequenzen von mehreren Phonemwahrscheinlichkeiten für die Interpretation jedes lexikalischen Segments verwendet.
Einzelnachweise Bearbeiten
- ↑ a b Dennis Norris: Shortlist: a connectionist model of continuous speech recognition. In: Cognition. Band 52, Nr. 3, September 1994, ISSN 0010-0277, S. 189–234 (linguisticsnetwork.com [PDF; abgerufen am 29. Juni 2022]).
- ↑ Jens Bölte: Sprachwahrnehmung im Dorsch Lexikon der Psychologie. 2019 (hogrefe.com [abgerufen am 30. Juni 2022]).
- ↑ Dennis Norris: The merge model: Speech perception is bottom‐up. In: The Journal of the Acoustical Society of America. Band 106, Nr. 4, Oktober 1999, ISSN 0001-4966, S. 2295–2295, doi:10.1121/1.427854 (scitation.org [abgerufen am 30. Juni 2022]).
- ↑ a b Andrea Weber, Odette Scharenborg: Models of spoken-word recognition. In: Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science. Band 3, Nr. 3, 2. April 2012, ISSN 1939-5078, S. 387–401 (mpg.de [abgerufen am 30. Juni 2022]).
- ↑ Delphine Dahan, James S. Magnuson: Spoken Word Recognition. In: Handbook of Psycholinguistics. Elsevier, 2006, ISBN 978-0-12-369374-7, S. 249–283, doi:10.1016/b978-012369374-7/50009-2 (elsevier.com [abgerufen am 1. Juli 2022]).
- ↑ Lexicon of Linguistics. Abgerufen am 1. Juli 2022.
- ↑ Dennis Norris, James M. McQueen: Shortlist B: A Bayesian model of continuous speech recognition. In: Psychological Review. Band 115, Nr. 2, April 2008, ISSN 1939-1471, S. 357–395 (mpg.de [abgerufen am 29. Juni 2022]).