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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Computational models of lexical acquisition : surveying the state of the art = Modelos computacionais de aquisição lexical : explorando o estado da arte
Title Alternative: Modelos computacionais de aquisição lexical : explorando o estado da arte
Author: Beraldo, Rafael Luis, 1990-
Advisor: Faria, Pablo, 1978-
Abstract: Resumo: A criança aprende palavras apesar de grandes desafios, dentre eles a incerteza referencial. Antes mesmo de ter adquirido o vocabulário de sua língua materna, ela deverá, de alguma maneira, ser capaz de criar hipóteses corretas sobre os significados envolvidos nas interações linguísticas das quais participa para então mapear as palavras a esses significados. A aprendizagem transituacional tem sido proposta como um mecanismo viável que dê conta desse problema de mapeamento, e como tal é objeto de muitos estudos computacionais. Quase três décadas de modelagem computacional nos trouxeram diferentes interpretações desse mecanismo cognitivo, com cada modelo se apresentando como uma implementação plausível de acordo com alguma metodologia avaliativa. Neste trabalho, apresentamos uma exploração extensa e aprofundada do estado da arte desses modelos computacionais da aquisição lexical, levantando a questão fundamental sobre quanto esses modelos já foram capazes de explicar. Para responder a essa questão, nos perguntamos se os dados de entrada são de fato representativos do problema como ele se dá no mundo real; se os métodos avaliativos são razoáveis; e se as assunções e simplificações embutidas nesses modelos mais atrapalham que ajudam. Os modelos são revistos individualmente e então comparados, como um todo, ao conhecimento teórico e empírico atual sobre aprendizagem de palavras. Realizamos ainda experimentos computacionais originais que parecem indicar que alguns dos resultados encontrados por modelos mais novos podem ser replicados por abordagens computacionais anteriores. De um modo geral, defendemos que o atual estado da arte da modelagem da aquisição lexical é primitivo, além de apontar alguns caminhos para o avanço desse tipo de estudo

Abstract: Children learn words despite great difficulties, one being referential uncertainty. Before having acquired her mother tongue¿s vocabulary, she has to somehow be able to come up with the correct hypotheses for the meanings involved in linguistic interactions and then map words to meanings. Cross-situational learning has been proposed as a viable mechanism to solve this mapping problem, one that has led to a number of computational studies. Almost three decades of modeling work has yielded different interpretations of this cognitive mechanism, each touted as a plausible implementation given some evaluative methodology. We present an in-depth and extensive exploration of the state of the art of these computational models of lexical acquisition, raising the fundamental question of how much these models have explained so far. In order to answer this, we ask whether input data is actually representative of real-world learning; whether the evaluation methods are sane; and whether their assumptions and simplifications do more harm than good. Each model is reviewed and then compared, in aggregate, to the current theoretical and empirical knowledge of word learning. Further, we carry out novel computational experiments that seem to hint at the fact that some results found by newer models could be replicated by previous computational approaches. All in all, we argue that the current state of the art is primitive, and point to some directions for improvement
Subject: Aquisição de linguagem
Linguistica - Processamento de dados
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Citation: BERALDO, Rafael Luis. Computational models of lexical acquisition: surveying the state of the art = Modelos computacionais de aquisição lexical : explorando o estado da arte . 2020. 1 recurso online ( 99 p.) Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Estudos da Linguagem, Campinas, SP.
Date Issue: 2020
Appears in Collections:IEL - Tese e Dissertação

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