婴幼儿音位范畴习得的神经网络建模研究

发布时间：2017-10-16 00:29

  本文关键词：婴幼儿音位范畴习得的神经网络建模研究

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【摘要】：乔姆斯基的语言学理论认为,只有假设人类先天便具备专门为学习语言而定制的神经组织,我们才有可能解释婴幼儿令人惊叹的语言学习能力。在婴幼儿语言习得研究中,音位范畴的习得是十分重要的研究课题。本研究采用神经计算建模的手段研究并探讨了婴幼儿习得语言过程中对语音和语义信息的加工,对相应知识的存储,以及建立母语音位范畴的机制。本研究以语言模式的二重性、知觉重组、功能重组、范畴学习、统计学习、社交学习等重要理论为理论依据,以大脑皮层中语言功能区的神经功能、各功能区之间的神经链接等重要生理构造和神经机能为生理依据,以模块化理论和联结主义理论为模型设计依据,在Kr?ger语言处理模型现有框架的基础上,分别提出了联结可扩展的自组织神经网络模型(IGSOM)和基于语言模式二重性的网络模型(DI-GSOM)。针对语言学习的特点,我们为模型设计了改进的可扩展自组织网络结构及相应的学习算法,模拟了以上所列出的学习机制。本研究共包括两个模拟实验。第一个实验是基于I-GSOM模型对标准德语音位习得的模拟。该模拟实验证明了本研究提出的改进的可扩展自组织网络的自组织能力可以帮助模型对听觉范畴和语义范畴进行归类,网络的动态扩展性可以帮助模型应对学习过程中知识的增长。虽然模型有很高的抽象性,但是已经足以描述基本的神经系统原理,并且可以模拟自组织、关联学习、自适应、神经可塑性等生理机制。第二个实验是基于DI-GSOM模型对汉语普通话音位习得的模拟。实验分别模拟了婴幼儿对语言与生俱来的普遍感知能力、12至18个月年龄段婴幼儿对音位范畴的知觉重组过程以及19至36个月年龄段婴幼儿对母语音位感知的完善过程。通过对语言模式二重性的模拟并引入基于语义的由高层到底层的加工机制,我们验证了知觉重组和功能重组的过程。根据模拟实验结果,我们认为在习得语言的过程中,婴幼儿由语音处理感知向音位处理感知的转变并不是一个由单一因素(例如语音学习)所决定的过程。婴幼儿对母语音位范畴的习得以及对母语音系知识的建立至少需要语义知识学习和语音知识学习的共同参与。语义加工对形成正确的母语音位范畴感知起着至关重要的作用。基于语言模式的二重性理论,本研究提出的语言习得模型综合考虑了婴幼儿习得语言过程中语音和语义学习的交互作用,并对语音信息的加工进行了细化。改进的可扩展自组织网络结构及知识学习算法可以较为真实地模拟复杂的学习机制,在语言习得的算法设计上有所突破。此外,模型对声调范畴习得的建模研究具有汉语普通话的研究特色。本研究是结合语言学、心理语言学及神经语言学的跨学科的研究,具有开创性,可以填补相关研究的空白。
【关键词】：婴幼儿语言习得 音位范畴化 语言模式的二重性 神经计算建模 可扩展的自组织网络
【学位授予单位】：中国社会科学院研究生院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：H09
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-10
• 第一章 绪论10-35
• 第一节 研究问题的提出10-12
• 第二节 理论基础12-23
• 一 语言学基础12-15
• 二 心理语言学基础15-18
• 三 神经语言学基础18-23
• 第三节 婴幼儿音位习得研究综述23-27
• 一 音位范畴习得研究23-25
• 二 音位范畴的建立与母语音系系统的形成25-27
• 第四节 研究思路27-31
• 一 研究方法的选择27-28
• 二 研究目标28-29
• 三 研究对象的界定29-30
• 四 研究步骤30-31
• 第五节 本研究的意义及创新点31-33
• 第六节 章节组织结构33-35
• 第二章 神经计算模型研究概述35-44
• 第一节 引言35
• 第二节 模块化理论与联结主义理论35-36
• 第三节 定量的神经计算模型36-39
• 一 DIVA模型37-38
• 二 Kr?ger语言处理模型38-39
• 第四节 语言处理模型在语言研究中的应用39-42
• 第五节 小结42-44
• 第三章 语言习得模型的构建44-50
• 第一节 引言44
• 第二节 联结可扩展的自组织神经网络模型44-47
• 一 语音信息和语义信息的关联性44-45
• 二 模型设计45-47
• 第三节 基于语言模式二重性的网络模型47-49
• 一 语言模式的二重性47
• 二 模型设计47-49
• 第四节 小结49-50
• 第四章实验语料及数据分析50-70
• 第一节 引言50
• 第二节 标准德语模拟实验语料50-52
• 一 词汇语义数据50-51
• 二 语音数据51
• 三 构建语音—语义对51-52
• 第三节 汉语普通话模拟实验语料52-62
• 一 标准英语语料52-53
• 二 汉语普通话语料53-60
• 三 标准英语及汉语普通话音节 中元音的声学分析60-62
• 第四节 数据的表征62-69
• 一 语音特征的描写62-66
• 二 语义特征的描写66-69
• 第五节 小结69-70
• 第五章 神经网络算法设计70-87
• 第一节 引言70
• 第二节 自组织神经网络的生理合理性70-74
• 一 空间维度72
• 二 时间维度72-73
• 三 神经的可塑性73-74
• 第三节 自组织网络可扩展性算法研究概述74-76
• 一 SOM的特点和局限性74
• 二 可扩展的自组织网络研究74-76
• 第四节 改进的网络结构及算法设计76-86
• 一 基本网络结构及算法76-82
• 二 复杂处理机制的模拟82-86
• 第五节 小结86-87
• 第六章 标准德语音位习得的模拟实验87-101
• 第一节 引言87
• 第二节 实验的参数设置和训练步骤87-89
• 第三节 实验结果及分析89-99
• 一 基础训练89-92
• 二 对语音—语义映射链接的强化作用92-93
• 三 网络表征的分析93-99
• 第四节 小结与讨论99-101
• 第七章 汉语普通话音位习得的模拟实验101-123
• 第一节 引言101
• 第二节 实验的参数设置和训练步骤101-103
• 第三节 实验结果及分析103-120
• 一 学习前阶段103-107
• 二 学习阶段一107-111
• 三 学习阶段二111-115
• 四 声调的辨认和区分模拟实验115-120
• 第四节 小结与讨论120-123
• 第八章 结论及展望123-130
• 第一节 引言123
• 第二节 音位范畴习得及语义的约束作用123-125
• 第三节 神经计算模型及神经网络算法设计125-127
• 第四节 未来研究展望127-130
• 参考文献130-144
• 附录一 标准德语词汇及语音—语义对144-147
• 附录二 标准德语词汇的语义表征147-153
• 附录三 标准德语语义特征频度排序153-165
• 附录四 标准英语录音词表165-168
• 附录五 标准英语发音人及家庭背景信息168-169
• 附录六 汉语普通话实验词表169-172
• 附录七 汉语普通话词汇的语义表征172-179
• 附录八 汉语普通话词汇语义特征频度排序179-184
• 附录九 量化的语音频谱表征的推导过程184-189
• 第一节 标准德语语音数据的处理184-186
• 一 标注184
• 二 信号对齐及规整184-185
• 三 计算信号的频谱185
• 四 频谱表征转换185-186
• 第二节 英语及汉语普通话语音数据的处理186-189
• 一 标注186-187
• 二 信号对齐及规整187
• 三 计算信号的频谱187
• 四 频谱表征转换187-189
• 附录十 SOM的基本结构和原理189-191
• 后记191-192
• 在学期间学术成果情况192

【参考文献】

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本文编号：1039601