arXiv NLP·13 天前★ 1

研究用侧连接自组织映射建模双语命名表现

原文标题:Modeling bilingual naming performance through laterally-connected SOMs

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AI 智能摘要

研究将双语词汇计算模型 BiLex 扩展为带兴奋性与抑制性侧连接的自组织映射,提升生物真实性。该模型在波士顿命名测试的西班牙语与英语模拟中,可复现双语者的命名准确率与错误类型,并解释反应时间。作者认为此类模型未来可用于建模语言障碍与治疗方案。

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问题
如何用少量个体数据建模双语者的词汇访问与命名表现。
方法
在 BiLex 自组织映射中加入兴奋性与抑制性侧连接,提升生物真实性以拟合个体。
结果
在波士顿命名测试的西班牙语与英语模拟中复现命名准确率与错误类型
影响
展示小数据下认知建模路线,为语言障碍建模与治疗评估提供基础。
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原始标题:Modeling bilingual naming performance through laterally-connected SOMs
AI 中文标题:研究用侧连接自组织映射建模双语命名表现
来源:arXiv NLP · 发布于 13 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 1(1)
标签:认知建模 / 自组织映射 / 双语认知 / 计算神经科学
关键词:自组织映射 / 双语词汇模型 / 认知建模 / 波士顿命名测试
AI 处理:2026/10/20 15:02:19 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-10.1
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