Eine komputationelle Implementierung des "Swinging Lexical Network"-Modells der Sprachproduktion

Frühere Verhaltensstudien zu semantischen Effekten in der Sprachproduktion haben scheinbar widersprüchliche Kontexteffekte beobachtet: In einigen Studien führte die Anwesenheit von semantisch verwandten Distraktoren (z.B. das Wort "L?WE" w?hrend die Versuchsteilnehmer das Bild eines Tigers benennen sollten) zu einer Erleichterung (d.h. schnellere Antworten), w?hrend andere Studien Interferenzen (d.h. langsamere Antworten) beobachteten. Um diese Effekte in einem einheitlichen, umfassenden Modell zu erkl?ren, haben Abdel Rahman und Melinger (2009, 2019) das Swinging Lexical Network Model der Sprachproduktion vorgeschlagen. Dieses Modell stützt sich auf zwei Kernannahmen: (1) es nimmt Priming auf der konzeptuell-semantischen Ebene als Folge einer sich ausbreitenden Aktivierung (spreading activation) an (und zu schnelleren Reaktionen bei semantisch verwandten Kontextw?rtern führt), aber gleichzeitig auch von Wettbewerb bei der Wortauswahl auf der lexikalischen Ebene (da nur ein Wort für die Produktion ausgew?hlt werden soll), und (2) es nimmt an, dass das Ausma? von Primings und des Wettbewerb nicht nur aus der Aktivierung des Ziel- und Kontextwortes bzw. -konzepts resultiert, sondern auch durch eine ko-aktivierte Kohorte beeinflusst wird - andere Konzepte, die w?hrend der Verarbeitung durch diese aktiviert werden und sich aber auch wechselseitig aktivieren (wie in unserem Beispiel "Leopard" oder "Katze"). Wie die Autoren einr?umen macht die Tatsache, dass es sich bei diesem Modell derzeit um eine rein verbale Theorie handelt, die noch nicht komputationell implementiert ist, es jedoch sehr schwierig, seine tats?chliche Erkl?rungskraft und empirische Validit?t gründlich zu bewerten.
Ziel des vorliegenden Projekts ist es, diese komputationelle Implementierung und empirische Bewertung zu liefern. Dieses Modell besteht aus den folgenden Komponenten: (I) Wir werden distributionelle semantische Modelle/word embeddings als state-of-the-art Modell des semantischen Ged?chtnisses verwenden, und (II) den Konstruktions-Integrations-Algorithmus von Kintsch (1988) anwenden, um die wechselseitige Ko-Aktivierung der Kohorte zu modellieren. Wir gehen weiterhin von vereinfachten Annahmen über (III) die Aktivierungausbreitung zwischen der semantischen und der lexikalischen Ebene und (IV) die Selektion auf der lexikalischen Ebene aus.
Das erste Arbeitspaket konzentriert sich darauf, dieses Modell zu implementieren und das implementierte Modell der Forschungsgemeinschaft zug?nglich zu machen. Das zweite Arbeitspaket konzentriert sich auf die Sch?tzung der freien Parameter des Modells aus bereits existierenden und ver?ffentlichten Studien über semantische Kontexteffekte in der Sprachverarbeitung. Das dritte Arbeitspaket schlie?lich konzentriert sich auf die empirische Validierung des Modells in experimentellen Studien, wobei neues Item-Material generiert wird, für das gem?? den Modellvorhersagen spezifische Kontexteffekte zu erwarten w?ren.