![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Категоризация и представление знаний
I Структура главы: 6.1 Формальные и эмпирические подходы 6.1.1 Логика и проблема имплицитного знания 6.1.2 Психологические методы исследования 6.2 Категориальная организация знаний 6.2.1 Семантические сети и пространства 6.2.2 Понятия базового уровня 6.2.2 Роль примеров и ситуативных факторов 6.3 Межкатегориальная организация 6.3.1 Онтологии, схемы и образы 6.3.2 Репрезентация пространственного окружения 6.3.3 Сценарии и грамматики историй 6.4 От представления знаний к мышлению 6.4.1 Глобальные когнитивные модели 6.4.2 Теория перцептивных символьных систем 6.4.3 Наивная физика и психология обыденного Уже первые попытки применения статистической теории связи в психологии показали, что человек активно перерабатывает информацию, структурируя ее осмысленным для себя образом. Информация стала рассматриваться с точки зрения ее значения и организации, постепенно превратившись в знание. Именно организация знаний, а не скорость переработки, предельно низкая с точки зрения технических систем, дает ключ к пониманию, по крайней мере, части наших познавательных способностей. Для описания понятийной (или концептуальной) организации первоначально использовались модели признаков, которые мыслились как необходимые (в отдельности) и достаточные (вместе) для определения категории. Теоретической основой при этом была теория категоризации Дж. Брунера. Познавательные процессы трактуются им как накладывание категорий на объекты, события и людей: «Категоризация означает приписывание явно различающимся вещам эквивалентности, группировку предметов, событий и людей в нашем окружении в классы и реагирование на них в зависимости от принадлежности к разным классам, а не от их своеобразия» (Брунер, 1977, с. 37). Как процесс, категоризация состоит из ряда актов принятия решений о присутствии в объекте критических признаков. С постановкой вопроса о функциях понятий, таких как обучение, понимание, объяснение, ориентация в окружении, были описаны разновидности знания, которые не могли быть сведены к подобным классическим формам категориальных репрезентаций. Например, были выявлены понятия, не имеющие фиксированного набора различительных признаков или базирующиеся на отдельных конкретных примерах. Как в лингвистике, так и в психологии семантическим категориям стали противопоставлять формы организации знания, используемые для навигации или для описания целостных ситуаций и событий. Сегодня концептуальные структуры все чаще описываются как особый уровень когнитивной организации, который фиксирует индивидуальный вариант «модели мира», ориентирующей деятельность в типичных условиях. Собственно функции памяти, а равно процессы категоризации при таком рассмотрении отодвигаются на задний план, уступая место содержательному анализу культурно-исторических корней наших знаний и их нейрофизиологических механизмов. 6.1 Формальные и эмпирические подходы 6.1.1 Логика и проблема имплицитного знания Исследование «содержаний» семантической памяти имеет отношение к ряду междисциплинарных проблем, центральной из которых является проблема значения. Объекты различной природы обычно относятся к отдельным понятиям и к более широким семантическим категориям на основании их значения, а не физического облика. В философии и лингвистике (особенно в семиотике — учении о знаках, созданном американским философом Чарльзом Пирсом) рассматриваются различные варианты значений. Простейшим вариантом является референтное значение, а именно отношение между знаком (как правило, словом) и тем объектом, событием или ситуацией, которые стоят за этим знаком. По средневековому выражению, знак в данном случае замещает нечто отличное от себя — stat aliquid pro aliquo. Акт референции настолько фундаментален, что возможен даже тогда, когда у нас нет знания о референте. Так, попав в малознакомую страну и впервые услышав слов «молл», мы можем задать вопрос «Что такое " молл"?» и тем самым сослаться на соответствующий референт, не имея о нем никакого оформленного представления. Классическая вариация на тему референтного значения состоит в том, что иногда между знаком и референтом существует определенное перцептивное сходство, в связи с чем говорят об иконических знаках1. Примером может быть слово «зигзаг», утвердившееся в огромном числе языков именно благодаря тому, что его фонетический рисунок непосредственно похож на то, что этим словом обозначается. В последние десятилетия, кстати, неизменно возрастает роль зрительных иконических знаков — в связи с их широким использованием для невербальной коммуникации (прежде всего в спортивных и выставочных комплексах, международных аэропортах, при составлении технических инструкций и создании компьютерных интерфейсов). Расширением референтного определения понятия служит так называемое экстенсиональное определение, связанное с перечислением всех или, по крайней мере, основных из числа входящих в сферу действия понятия предметных референтов. Значения, однако, могут определяться и вне зависимости от референтов. При интенсиональном определении понятие описывается через
его отношение к другим понятиям. Так, все мы имеем представление о крылатом коне Пегасе, хотя его экстенция — количество реальных референтов — представляет собой пустое множество. Развитие логики и лингвистики было связано с критикой референтной теории значения немецким логиком Готлобом Фреге (1848—1925). Фреге ввел критерии истинности, понимаемые как соответствие композиции суждения пра-' вилам формального манипулирования символами. Выражения «вечерняя звезда» и «утренняя звезда» обозначают один и тот же объект — планету Венера. Следовательно, они имеют одно и то же референтное значение (нем. die Bedeutung). Но суждения «Вечерняя звезда — это утренняя звезда» и «Вечерняя звезда — это вечерняя звезда» принципиально различны: первое вполне информативно, тогда как второе (как и другие выражения, построенные по данному образцу) — тавтологично2. Иными словами, выражения «вечерняя звезда» и «утренняя звезда», при равенстве их значения, отличаются в некотором существенном отношении, которое Фреге предложил называть смыслом (нем. der Sinn)3. Выявление смысла возможно лишь при сопоставлении знаков между собой. Для логического анализа, по мнению Фреге, интересны прежде всего отношения между знаками, а не между знаками и их референтами. Логический подход к природе значений особенно сильно повлиял на исследование процессов репрезентации знания в когнитивной психологии. Теоретическим основанием данного направления долгое время была компьютерная метафора, которая предполагает существование единого, формального в своей основе «языка мысли», аналогичного машинному коду вычислительных устройств. Неудивительно, что общим знаменателем для ряда концепций выступает представление о репрезентации значения в форме комбинации дискретных символов — логических суждений, или пропозиций (см. 2.2.3 и 5.3.1). Возможность построения пропозициональных описаний является важнейшим требованием по отношению к любой теории репрезентации знания, так как без пропозиций невозможны ни запоминание, ни интерпретация ситуаций (см. 6.4.2). Одна из соответствующих линий рассуждения представлена работами Н. Хомского, Дж. Катца и Дж. Фодора. Она восходит к теории абстракции Дж. Локка и связана с выделением атомарных семантических
3 Очевидно, в этом случае имеет место несовпадение психологического (принятого в 14 к некоторому знанию или положению дел в мире. признаков, посредством которых описывается значение слов и определяется истинность их комбинаций (см. 2.2.3). Переход от высказывания «Багира — это пантера» к высказыванию «Багира — это живое существо» возможен благодаря тому, что значение понятия ПАНТЕРА представлено в некотором «ментальном словаре» набором признаков, среди которых есть признаки, описывающие также значение более абстрактного понятия ЖИВОЕ СУЩЕСТВО. Если разные части предложения, напротив, содержат понятия с противоречивыми свойствами, то оно объявляется ошибочным. Следует заметить, однако, что несовпадение элементарных семантических признаков — обычный случай в метафорических конструкциях, таких как «Человек — это компьютер». Из-за этого метафорические конструкции не только не теряют своего значения, но иногда даже приобретают особую выразительность (см. 7.4.2 и 8.1.3). Более того, как в случае с компьютерной метафорой когнитивной психологии, они могут служить основой для успешной работы большого количества исследователей. В случае другого ориентированного на логику подхода речь идет о так называемых постулатах значений, впервые описанных крупнейшим представителем неопозитивизма Р. Карнапом (см. 1.3.2). С их помощью задаются теоретико-множественные отношения между значениями слов, например: «Для всякого χ если χ — это пантера, то χ — это живое существо». Постулаты значения вводятся в модели языка, чтобы показать, какие из логически правильно построенных комбинаций символов семантически правильны, а какие семантически ошибочны (то есть комбинации, для которых не выполняются постулаты значений). Подобные правила были затем перенесены У. Кинчем (Kintsch, 1974) и Дж. Фодо-ром (Fodor, 1978) из формальной семантики в психологию и психолингвистику. Согласно этим авторам, значения слов естественного языка репрезентируются пропозиционально — в терминах предикатов некоторого гипотетического «языка мысли» («ментального языка» — Mentalesé), а постулаты значения, выраженные в том же «языке», используются для оценки истинности комбинации этих пропозиций и для осуществления на их основе семантически возможных умозаключений (см. 9.2.1). Таким образом, в современной философии и лингвистике рассматриваются разные классы понятий — как те, которые индуктивно «вырастают» из непосредственного восприятия и сенсомоторного опыта, так и те, которые вводятся путем теоретических объяснений. Этот общий подход соответствует традиционному для философии Нового времени разграничению эмпирического и логического знания (см. 1.1.2). Данное разграничение, впрочем, не является исчерпывающим. В рационализме, особенно в работах Канта, как известно, постулировалось существование априорных категорий. В 20-м веке кантианская точка зрения разделялась гештальтпсихологами и «школой Бюлера» — Конрадом Лоренцем и Карлом Поппером. Вопрос о существовании доопытного, не требующего логического вывода знания перестал сегодня быть предметом одних лишь умозрительных построений. Исследования, рассмотренные в одной из предыдущих глав (см. 3.4.3), показывают, что эта 15 кантианская точка зрения, похоже, действительно находит подтверждение в отношении некоторых самых общих аспектов наших знаний о мире, таких как представления о постоянстве существования предметов и трехмерности пространства. Согласно другой популярной классификации, знания можно разделить на эксплицитные (то есть осознаваемые и коммуницируемые) и имплицитные. Особый интерес при этом, конечно, вызывают феномены имплицитного знания. Наряду с относительно простыми прайминг-эф-фектами, рассмотренными в предыдущей главе (см. 5.1.3), имплицитными, как правило, являются многие из числа наиболее фундаментальных представлений человека о действительности. Это знание, относительно которого часто существует интуитивное понимание, достаточное для решения практических задач, но недостаточное для подробного словесного определения и пояснения. Трудности эксплицитного описания возникают, например, в связи с пространственным знанием — известно, как сложно бывает объяснить другому человеку, казалось бы, очевидную информацию о местоположении объектов в пространстве и путях к ним (рис. 6.1 — см. подробнее 6.3.2). Еще более серьезные проблемы возникают с понятием времени, которое мы обычно пытаемся интепретиро-вать по аналогии с одномерным пространственным вектором (7.4.2). Как проницательно заметил Августин: «Пока вы не спрашиваете меня, что такое время, я знаю. Если вы спрашиваете меня — я не знаю». Можно было бы предположить, что имплицитные знания постепенно «эксплицируются» по мере увеличения опыта, становясь доступными
Рис. 6.1. Знаменитая карикатура, впервые опубликованная журналом New-Yorker, иллюстрирует трудности экспликации пространственного знания. для интроспекции и речевого отчета. Однако это предположение не вполне верно: значительная часть специальных практических знаний экспертов в соответствующих предметных областях имеет интуитивный характер (см. 8.3.3). В информатике и работах по искусственному интеллекту интуитивное знание считается процедурным (знание «как?»), а структурированное и коммуницируемое — декларативным (знание «что?»). Как мы видели в предыдущей главе, это различение повлияло на современные нейропсихологические модели систем памяти, причем семантическая память была отнесена к категории механизмов сохранения декларативного знания. В силу того, что наши знания в значительной степени имплицитны и включены в процессы активного взаимодействия с окружением, этот уровень когнитивной организации (выше мы назвали его уровнем концептуальных структур, или уровнем Ε — см. 5.3.3) следовало бы описывать не только в декларативных, но и в процедурных терминах. На самом деле, некоторые авторы в когнитивной науке уже давно предлагают трактовать семантические компоненты, образующие значение понятий, как перцептивные и когнитивные операции (процедуры), позволяющие соотносить данное понятие с референтными ситуациями и использовать его в некотором контексте. Одним из первых такое предложение выдвинул немецкий лингвист Манфред Бирвиш (Bierwisch, 1970). Оно развивалось в 1970-х годах в рамках так называемой процедурной семантики, представленной работами Т. Винограда, Ф. Джон-сон-Лэйрда, Дж. Миллера и ряда других исследователей. Близкая трактовка внутреннего лексикона — долговременной памяти на отдельные слова, корневые морфемы и устойчивые, имеющие самостоятельное значение словосочетания (типа пословиц и поговорок) — дается и в современных лингвистических теориях понимания и порождения речи (см. 6.1.3 и 7.3.2). Преимущество процедурного подхода к значению состоит прежде всего в том, что он позволяет учитывать контекст использования знания. Самые первые работы этого направления доказали возможность установления четкого соответствия между феноменами восприятия и использованием тех или иных языковых конструкций. Например, ситуации возникновения явлений феноменальной причинности, изученные в первой половине 20-го века бельгийским гештальтпсихологом Альбером Ми-шоттом4, могут быть, как показали в своей фундаментальной работе
«Язык и восприятие» Джордж Миллер и Филипп Джонсон-Лэйрд (Miller & Johnson-Laird, 1976), систематически соотнесены с глаголами, описывающими различные формы механических взаимодействий объектов. Другим достоинством процедурной семантики является то, что понятия трактуются здесь не только как конъюнктивные, но и как дизъюнктивные сочетания исходов перцептивных и когнитивных операций. Данный подход может быть распространен на понятия, отдельные представители которых не имеют инвариантного — необходимого и достаточного — набора признаков. Классическим примером служит понятие «игра», включающее «детские игры», «Олимпийские игры», «карточные игры», «игры животных», «игры в мяч» и т.д. (этот пример предложен знаменитым австрийским логиком, философом и лингвистом Л. Витгенштейном — см. 6.2.2). Любопытно, что усилия и реальные достижения процедурной семантики фактически связаны с разработкой референтной теории значения, под знаком критики которой сто лет назад создавалась современная формальная логика. Дальнейшее развитие этого подхода могло бы помочь распространить процедурные описания, используемые главным образом при изучении восприятия и сенсомотор-ных координации, на семантическую память. В конце этого раздела мы рассмотрим некоторые новые нейропсихологические данные, которые говорят о возможности такого обобщенного использования процедурной интерпретации. Имплицитное знание представляет собой серьезную проблему с точки зрения более традиционных семантических подходов, ориентирующихся на формальную логику. Дело в том, что в логической семантике критерии выделения понятий («семантические компоненты», «постулаты значения» и т.д.) обычно задаются в явном, эксплицитном виде. В последние годы в когнитивных исследованиях возникли и, отчасти, уже получили значительное распространение новые междисциплинарных подходы, ведущие к построению математических моделей, в которых имплицитное знание неожиданно получает достаточно естественную интерпретацию. Первый тип современных моделей, возникший в 1980-е годы в нейроинформатике и части когнитивных наук, основан на использовании различных вариантов неоднократно упоминавшихся выше искусственных нейронных сетей. Они отличаются от семантических сетей, используемых в традиционной когнитивной психологии и в работах по искусственному интеллекту, гомогенностью связей между узлами и, самое главное, способностью к простым формам обучения (рис. 6.2). Путем целенаправленного обучения сети (например, с помощью метода обратного распространения ошибки — см. 2.3.3) часто удается добиться довольно полного соответствия предсказаний этих моделей данным психологических экспериментов и нейропсихологических наблюдений. Нейронные сети демонстрируют категоризацию стимульных ситуаций, способность правильно «узнавать» слегка измененные варианты вы-18 ученных ранее понятий, а также разнообразные ассоциативные эффек-
живое существо растение животное дерево цветок птица рыба сосна дуб роза астра дятел канарейка карась лосось живое существо растение животное дерево цветок птица рыба растет движется плавает летает поет лай ветки лепестки крылья перья размеры жабры листья корни кожа Рис. 6.2. Нейронная сеть, репрезентирующая понятия в семантической памяти (по: McClelland, 2000). ты типа семантического прайминга. Знание представлено в моделях нейронных сетей в неявном, «субсимвольном» виде, а именно как совокупность градуально меняющихся в ходе обучения порогов активации отдельных формальных нейронов и всей сети в целом. Другой подход, представленный латентным семантическим анализом (LSA — Latent Semantic Analysis) и гиперпространственным аналогом языка (HAL — Hyperspace Analogue to Language), возник в вычислительной лингвистике и разделе информатики, занимающемся базами данных. Этот подход имеет эмпирический характер, хотя он и не был связан первоначально с психологическими исследованиями. Исходным материалом при подобном анализе становятся разнообразные тексты. Модели значения слов строятся на базе компьютерной обработки огромных массивов текстов (подборок газет, энциклопедий, протоколов парламентских слушаний), обычно включающих не менее десятка миллионов слов. При этой обработке изначально учитывается только близость слов друг другу в линейной развертке текста (Landauer & Dumais, 1997). По сути дела, речь идет о построении базы данных ассоциативных связей слов с учетом их непосредственного словесного окружения. Матрицы близости слов обрабатываются с помощью факторного анализа, после чего значение слова описывается как вектор в пространстве нескольких сотен (как правило, порядка 300) далее неспецифируемых, то есть в известном смысле имплицитных измерений. Без всякой подгонки параметров, характерной для нейронных сетей, эти более или менее «вслепую» построенные модели демонстрируют интересные результаты, такие как предсказание величины прайминг-эф-фектов, а также успешности метафорического сравнения понятий (метафорические сравнения, например, «Наш начальник — акула», особенно проблематичны для моделей дискретных семантических маркеров — см. 7.4.2). Следует отметить, что эти многомерные пространственные модели выявляют не только общее семантическое сходство разных слов (например, «улица», «дорога» и «путь»), но и близость грамматических форм одного и того же слова между собой («путь», «пути», «путем» и т.д.), хотя, как легко понять, такие грамматические формы практически никогда не встречаются рядом внутри одного предложения5. Причина этого последнего эффекта состоит в том, что оценка сходства слов при латентном семантическом анализе осуществляется посредством вычисления глобального сходства контекстов во всем массиве текстов, Если эти новые данные получат подтверждение в дальнейших исследованиях, то это может означать необходимость возвращения к дискуссиям, сопровождавшим возникновение когнитивного подхода (см. 1.3.3 и 7.3.1), поскольку возможность выделения грамматических форм и правил на базе информации о линейной близости слов в предложении изначально отрицалась генеративной грамматикой. Еще один, совсем новый, но, судя по всему, перспективный подход основан на использовании для представления знаний геометрических моделей, восходящих к работам великого русского математика Николая Ивановича Лобачевского (1792—1856). Отказавшись от 5-го постулата Евклида («Через точку, лежащую вне прямой, можно провести одну и только одну параллельную ей линию»), он открыл возможность рассмотрения геометрии на поверхности стягивающихся в точку или, например, гиперболически расширяющихся тел. Если в начале 20-го века была обнаружена полезность этих моделей для описания связанных с теорией относительности космогенических представлений, то начало 21-го века демонстрирует их применимость в области когнитивных исследований, а именно при моделировании концептуальных структур. Иллюстративный пример приведен на рис. 6.3, где плотность упаковки и количество объектов возрастает на периферии пространства. Не так ли работает и
Рис. 6.3. «Граница круга IV» Морициуса Эшера как художественная иллюстрация нового подхода к представлению знаний в пространствах с неевклидовой геометрией. наш мысленный взор, отчетливо выделяя один-два объекта и оставляя невообразимо сложную паутину потенциально доступных связей и отношений на периферии сознания? Именно эти свойства неевклидовых моделей были использованы недавно немецким нейроинформатиком Хельгой Риттером (Ritter, 2004) для моделирования функций внимания, способного контекстуально связывать выделяемую сознательно единицу опыта с ее имплицитным концептуальным окружением. Предложенный им инструментарий называется гиперболическими самоорганизующимися картами (Hyperbolic Self-Organizing Maps). Элементы искусственных нейронных сетей осуществляют здесь дискретизацию гиперболического пространства, особенностью которого является экспоненциальный рост объема при увеличении дистанции от начальной точки. Это увеличение объема используется для размещения дополнительных репрезентаций, а также для увеличения размерности их связей. Самоорганизующиеся карты моделируют далее эффекты сдвига фокуса внимания, ограничивая детальность и размерность выделяемого в данный момент фрагмента. Емкость упаковки может, таким образом, сочетаться с относительной легкостью навигации (browsing) и поиска данных (data mining), основанных на сдвигах внимания. Гибкая настройка семантических связей в этом подходе должна обеспечить в будущем интуитивно понятный и технологичный формат представления исключительно больших массивов знаний (см. 7.4.3). 6.1.2 Психологические методы исследования Существуют две основные линии собственно психологических исследований семантической памяти и организации знания. Первая линия представлена классическими экспериментами по категоризации — выявлению и заучиванию правил сочетания признаков объектов, положенных экспериментаторами в основу их классификации. Простейшие из числа подобных обучающих экспериментов были начаты еще представителями Вюрцбургской школы психологии мышления, продолжены Кларком Халлом и Л.С. Выготским и, наконец, перенесены в когнитивную психологию Джеромом Брунером (см. 2.1.3). Обычно для этих экспериментов характерны произвольный выбор признаков, использование их условных комбинаций в сочетании с бессмысленными названиями соответствующих категорий. Несмотря на явную искусственность, эти работы выявили некоторые интересные особенности онтогенетического развития обучения и категоризации, а также сравнительную трудность работы с различными формами комбинации признаков. В частности, заучивание и применение дизъюнктивных правил оказалось значительно более сложным, чем конъюнктивных. Важной модификацией этого подхода в последние 10—20 лет стало изучение так называемого имплицитного обучения, когда испытуемый должен выполнять некоторую, обычно сенсомоторную работу, не подозревая, что вариативная последовательность событий подчиняется определенному правилу (см. 5.4.1). Вопрос состоит в том, возможно ли выделение этого скрытого правила и его эффективное использование в деятельности без отчетливого, эксплицитного осознания. Результаты различных экспериментов не всегда совпадают, что связано с большим количеством переменных, влияющих на решение подобных задач. В целом имеющиеся данные позволяют положительно ответить на поставленный выше вопрос, но с одним существенным уточнением. Для имплицитного приобретения процедурных знаний осознание действительно не обязательно, но, похоже, обязательно участие внимания: любые дополнительные задачи, отвлекающие внимание испытуемых, делают имплицитное научение невозможным независимо от числа повторений6. Кстати, как отмечалось в предыдущей главе (см. 5.1.3), имплицитное научение может наблюдаться и у пациентов с амнестическим синдромом. Вторая линия исследований семантической памяти связана с анализом разнообразных эффектов семантической близости слов и понятий. К
их числу относятся, например, ассоциативные прайминг-эффекты: предъявление слова «вилка» или реальной вилки ускоряют узнавание слова «ложка». Самый существенный результат исследований влияния преднастроики на процессы категоризации и понимания заключается в выявлении двух фаз обработки семантической информации при чтении: 1) быстрой параллельной активации нескольких возможных значений слова; 2) селективного подавления тех интерпретаций, которые не соответствуют общему контексту предложения (см. 4.3.2 и 7.2.3). Как ни важны данные эффекты для понимания механизмов функционирования семантической памяти, часто они связаны лишь с относительно «точечными» воздействиями, которые не позволяют сами по себе описать глобальную организацию знания. С целью реконструкции отношений между отдельными понятиями и построения метрических (семантические пространства) или топологических (семантические сети и деревья) моделей семантической памяти широко используются процедуры многомерной статистики. Инициированные Чарльзом Осгудом исследования семантических пространств значений слов (см. 2.2.1) были продолжены в последующие годы, превратившись в одно из основных направлений когнитивной психологии — удачно названное В.Ф. Петренко (1983) психосемантикой. Основой для многих исследований послужило применение таких статистических процедур, как многомерное шкалирование и иерархический кластерный анализ. Наряду с факторным анализом они используются для построения метрических и топологических моделей систем семантических признаков, понимаемых как «факторы», «маркеры» или «измерения» этих конструкций. Главная проблема здесь часто состоит не в отсутствии средств статистической обработки, а в их избыточности и трудностях последующей интерпретации результатов. Так, одним из приемов изучения организации семантической памяти является анализ группировки понятий при полном воспроизведении списков слов. На основании протоколов воспроизведения строятся матрицы попарной близости отдельных слов, а затем используется одна из методик многомерного анализа, позволяющая «реконструировать» структуру соответствующего участка семантической памяти. Выбор определенной методики шкалирования (для этих целей сейчас используется свыше десяти методик) отчасти предопределяет и тип модели (рис. 6.4). Процедуры многомерного шкалирования позволяют устанавливать метрические отношения между объектами, используя порядковые оценки, сведенные в матрицы близости/ сходства7. Р. Шепард (Shepard, 1962),
|