Обычно об
этом можно говорить в тех случаях, когда один класс входит
в другой; тогда, конечно, второй должен быть больше пер-
вого. Например, класс <птицы> входит в класс <животные>;
следовательно, к классу <животные> относятся все <птицы>
плюс что-нибудь еще, так что он должен быть больше. Основ-
ной результат, к которому привели эксперименты по проверке
истинности утверждений, состоит в том, что ВР, необходимое
для ответа <истинно>, возрастает с увеличением объема клас-
са Р. Например, проверка утверждения <канарейка-живот-
ное> занимает больше времени, чем проверка утверждения
<канарейка-птица> (см., например, Collins a. Quillian,
1969; Meyer, 1970). ВР для ложных утверждений также обыч-
но возрастает с увеличением класса Р (см., например, Lan-
dauer a. Freedman, 1968; Meyer, 1970).
Эффект величины класса чрезвычайно важен для построе-
ния модели семантической памяти. Суть его сводится к тому,
что время, необходимое для проверки принадлежности дан-
ного объекта (скажем, канарейки) к данному классу (<пти-
цы>), зависит от величины этого класса. А это в свою оче-
редь говорит кое-что о природе семантической ДП, так что
любая разумная модель должна объяснять эффект величины
класса. В случае модели Куиллиана нетрудно дать ему до-
вольно правдоподобное объяснение. В этой модели предпола-
гается, что данный объект связан с непосредственно стоя-
щим над ним высшим классом одной стрелкой; этот высший
класс связан со стоящим над ним, и так далее. Такова внут-
ренняя структура ДП в данной модели. Для того чтобы про-
верить истинность утверждения <канарейка - птица>, надо
пройти только по одной стрелке, а чтобы добраться до более
удаленного из высших классов, надо уже пройти по двум
таким стрелкам (см. рис. 8.3). Поскольку прохождение по
стрелке занимает определенное время, путь, соответствую-
щий двум стрелкам, потребует больше времени. В результате
мы и получим эффект величины класса: чем выше положение
данного класса Р в иерархии, тем большее число стрелок
нужно пройти и тем больше это занимает времени.
Несколько труднее объяснить с помощью модели ОСПЯ,
почему эффект величины класса наблюдается и при проверке
ложных утверждений (таких, например, как <маргаритка -
рыба>). Действительно, ВР будет больше, если, например,
заменить в приведенном выше утверждении понятие <рыба>
Глава 8
на <животное>. Коллинз и Куиллиан (Collins a. Quillian,
1970) предложили следующее объяснение. По их мнению, в
большинстве случаев эффект величины класса не проявля-
ется. Он возникает только тогда, когда 5 и Р связаны между
собой (например, маргаритка, рыба и животные-это все
живые организмы). А если 5 и Р связаны, то они чаще всего
будут связаны теснее, когда Р-большой, а не малый по
объему класс. Например, как можно видеть из рис. 8.3, <мар-
гаритка> будет ближе (в смысле близости в иерархической
системе) к <животному>, чем к <рыбе>. Кроме того, если 5
и Р близки, в процессе поиска могут возникать ошибки. При
поиске может быть выявлено отношение, которое окажется
неподходящим. Чем больше класс Р, тем ближе отношение,
тем легче здесь ошибиться и тем больше потребуется вре-
мени, чтобы решить, что, несмотря на близость двух данных
понятий, утверждение ложно. Такое объяснение нельзя, од-
нако, считать адекватным, поскольку было показано (Lan-
dauer a. Meyer, 1972), что при проверке ложных утвержде-
ний эффект величины класса проявляется даже тогда, когда
степень близости двух рассматриваемых понятий во всех
случаях одинакова. Это было бы особенно печально для мо-
дели ОСПЯ, если бы другие модели позволяли без труда объ-
яснить обнаруженный эффект, но они тоже не дают объяс-
нения! Эффект величины класса при проверке ложных утвер-
ждений создает затруднения для многих моделей. Поэтому
мы пока согласимся с тем, что идея, высказанная Коллинзом
и Куиллианом, может в общем служить объяснением зави-
симости ВР от величины класса.
ЭФФЕКТЫ СЕМАНТИЧЕСКОЙ БЛИЗОСТИ
Близость, упомянутая выше в качестве возможной причи-
ны эффектов величины класса при проверке ложных утверж-
дений, сама служит важным объектом исследований, касаю-
щихся семантической памяти, особенно в экспериментах с
предъявлением истинных утверждений. В типичных работах
по изучению этой <близости> испытуемым сначала предъяв-
ляют набор, состоящий из пар слов. В каждой паре одно
слово представляет собой название какого-либо объекта, при-
надлежащего к данному классу, а другое-название этого
класса; например, объектом (представителем класса) может
быть <малиновка>, а классом - <птицы>. Испытуемого про-
сят оценить, .насколько типичен данный представитель для
данного класса или насколько близки два соответствующих
слова (Rips а. о., 1973; Rosch, 1973). Оценки типичности раз-
личных представителей для данного класса варьируют до-
ДП: структура и семантическая переработка информации
вольно сильно. Например, <малиновка> оценивается как го-
раздо более типичная <птица>, чем <курица>. Эти различия
в оценках типичности составляют один из тех фактов, кото-
рым теория семантической памяти должна дать объяснение,
В самом деле, <типичность> оказывается довольно серьез-
ной проблемой для сетевой модели, подобной ОСПЯ. В этой
модели каждый представитель какого-либо класса отделен
от стоящего непосредственно над ним класса одной стрел-
кой. Поскольку все члены данного класса отделены от назва-
ния класса одинаковым (равным одной стрелке) расстояни-
ем, трудно представить себе, отчего возникают различия в
оценках типичности.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127