I. Les modèles de mémoire sémantique PDF

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L2 Psychologie année 2017/2018...

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Les modèles de mémoire sémantique I. 

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Mémoire sémantique et catégories

Définition de sémantique (vs épisodique) : mémoire des concepts liés à la signification des objets, elle est commune aux individus d’une même culture. Cela s’oppose à la mémoire épisodique qui correspond à l’ensemble des souvenirs personnels. Elles sont très étroitement imbriquées. Toute la construction de la mémoire sémantique se fait au travers des souvenirs. Il n’y a pas d’oubli dans le sens où il n’y a pas de disparition de l’information (sauf en cas de dégénérescence), cependant on arrive + à y accéder ponctuellement. A priori on stocke dans notre mémoire l’ensemble des connaissances auxquelles on a été confronté. On n’a pas de réponses à la complexité de la mémoire sémantique, les ébauches de réponses ne permettent pas encore de construire une IA aussi efficace que l’intelligence humaine. Organisation & structuration des connaissances : Il y a des processus fondamentaux qui concourent au fonctionnement de la mémoire sémantique : percevoir, discriminer, assembler par similitudes, catégoriser. Les premières réactions du nouveau-né sont des réactions d’attirance/rejet. Toute découverte ou tentative de comprendre quelque chose repose sur la mise en place de catégories.

II. 

19/09

2 approches : classique & probabiliste

Quelle que soit l’approche, certaines fonctions des concepts sont considérées comme générales, ils permettent : - Une taxonomie des objets dans le monde. - D’exprimer des relations entre classes de cette taxonomie. Cette fonction taxonomique présente 2 facettes : - La catégorisation : permet de déterminer qu’un exemplaire est membre d’un concept. - La combinaison conceptuelle : permet d’élargir la taxonomie en combinant les concepts existants en concepts nouveaux. Un objet ou événement est donc un exemplaire d’une classe au sujet duquel nous connaissons déjà quelque chose. Les concepts présentent donc 2 avantage : - 1ère : ils procurent une vision relativement stable du monde. - 2nd : ils permettent d’ aller + loin que l’information effectivement perçue (inférence & héritage de propriétés). Une catégorie existe donc à partir du moment où 2 (ou plus) objets ou événements distinguables sont traités de manière équivalente. Chaque objet du monde n’est donc pas perçu en tant qu’unique mais comme un exemplaire d’1 classe. 1) Approche classique VS approche probabiliste

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Aussi appelée approche aristotélicienne, approche de sens commun, l’idée est qu’un objet présentant les propriétés nécessaires & suffisantes, fait donc partie de la catégorie (ex : le carré). Découvrir les propriétés pertinentes (ex : mastermind). Découvrir la règle : - Unidimensionnelle. - Conjonctive. - Disjonctive. Un exemple : la formation de concepts chez l’enfant. Objectif : découvrir une règle de partition qui suppose la découverte de propriétés pertinentes, la découverte de la règle sous-jacente à la partition. Ces expériences sont simplistes, et dans le monde qui nous entoure, il n’y a pas de règle unidimensionnelle. 1

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L’approche classique fonctionne sur la base de matériels géométriques & est trop simpliste pour décrire la complexité du monde. Abandon des propriétés nécessaires & suffisantes. Notion de gradient d’appartenance (en relation avec le phénomène de typicalité). Du point de vue classique, on peut avoir toute confiance dans la catégorisation puisque les propriétés pertinentes d’un concept offrent des conditions suffisantes pour l’appartenance à la classe. D’un point de vue probabiliste, on ne peut jamais être certain de la catégorisation. Appliquons ce principe au concept de « tasse ». Admettons qu’il soit décrit par 5 propriétés : objet concret, concave, contenant à liquide, anse, utilisable pour boire des liquides chauds. Ces propriétés offrent une description unitaire des tasses, mais sont les vraies pour tous les objets que l’on appelle tasse ? Oui pour les 3 premiers, mais moins évidente pour les propriétés 4 & 5. Ne restent donc que les 3 premières propriétés qui de plus sont vraies pour certains objets qui ne sont pas des tasses (ex : bol), ces propriétés ne décrivent pas uniquement des tasses. Il faut donc une approche qui permette une description unitaire des tasses, où les propriétés sont vraies pour la plupart des exemples, mais pas tous : c’est le point de vue probabiliste pour lequel : certains exemplaires vont avoir + de propriétés critiques que d’autres.

Comment cette distinction (classique vs probabiliste) se traduit-elle en termes de modèles ? 1ere proposition à la suite de l’approche classique : Collins (psy) & Quillian (informaticien) (1967, 1968, 1969). Avec pour objectifs, modéliser la mémoire humaine. Ces 1ers modèles de de réseaux ont été élaborés avant la mise en évidence du phénomène de typicalité. Emergence de l’approche probabiliste : - La notion de propriété et de componentialité. - Les propositions de Eleanor Rosch. - La formalisation de l’approche probabiliste. - Le modèle de Smith, Shoben & Rips (1973, 1974). Une synthèse : Collins & Loftus (1975)

III.

Les modèles de réseaux 1) Quelques éléments factuels

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Le point de départ de l’ensemble des recherches dans ce domaine est le modèle de réseau hiérarchique de Collins & Quillian (1969). Il s’agit des 1 ers travaux qui utilisent des phrases impliquant un sujet & un prédicat. Exemple : tâche de jugement d’appartenance catégorielle : Un moineau est un oiseau ? Ou un moineau est un animal ? Ils prennent en compte la nature de la réponse, mais aussi le temps de réaction. On va considérer que + le traitement est complexe, plus on va mettre du temps. On va chercher à savoir s’il y a une différence systématique de temps entre deux situations. Le temps mis pour décider « qu’un moineau est un oiseau » est inférieur au temps mis pour dire « un moineau est un animal ». Autre expérience : - Les moineaux mangent des vers. - Les moineaux ont des plumes. - Les moineaux ont de la peau.  C’est sur la base de ce type de résultats que les modèles en réseaux ont été élaborés. 2) Structure du modèle

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Structure  Nœuds & liens étiquetés (connexion entre les liens en mémoire)  Hiérarchie de concepts & de propriétés associées. Fonctionnement  Récupération de liaisons  Propagation de l’activation. 2

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L’idée de propagation d’activation est fondamentale, dès que vous êtes confrontés à une info, le concept correspondant est activé (= représentation mentale d’un objet). Le postulat principal repose sur la récupération d’une liaison effectivement stockée : - Un moineau est un oiseau. - Un moineau est un animal. La liaison entre « moineau » et « animal » est indirecte … 26/09 Existence de 2 grandes familles de modèles pour les concepts : - Les modèles de réseaux : récupération de liaisons stockées (liens reliant les concepts, liens d’appartenance ou de propriété). - Les modèles componentiels : ne fonctionnent pas sur l’idée de récupération. 3) Fonctionnement du modèle

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Dès qu’un concept est activé dans le réseau, il va aller activer les réseaux voisins = propagation de l’activation. Pbs rencontrés par le modèle de Collins & Quillian : - Notion d’économie cognitive : idée que dans une taxonomie il y a des niv sub/surordonnés, ils essayent de stocker un max d’infos, dans un mini de temps, stocker une seule fois. Chaque niv sous-ordonné hérite des propriétés du surordonné. Le problème est que l’humain ne fonctionne pas ainsi, il ne semble pas utiliser ce principe d’économie cognitive. Cela ne semble pas nécessaire. - Liaison « n’est pas », il n’y a pas de tel lien, dans le modèle de réseau il n’y a pas d’explication pour rendre compte d’une explication négative rapide. - Typicalité.

IV. 

La notion de propriété

C’est sur cette notion que reposent en grande partie sur les modèles componentiels. 1) Propriétés componentielles & holistiques

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Une propriété componentielle est un élément constitutif qui aide à décrire un objet, mais ne constitue pas une description complète de l’objet. Approche analytique, elle le décompose en parties. Ex : le concept de voiture à les propriétés suivantes : - A des roues. - A un moteur. - Sa fonction principale est le transport.  Propriétés figuratives & fonctionnelles. Une propriété holistique offre une description complète de l’objet. Approche globale qui envisage l’objet dans sa totalité. Très peu développée. Ex : le concept de voiture est représenté par une sorte de pattern de modèle idéal. Quand on parle de propriété componentielle, il y a plus d’une propriété et chaque composant est traité comme une unité. Alors que dans l’approche holistique, une propriété suffit pour représenter l’objet & cette propriété est la seule unité qui est traitée. Distinction entre propriétés & traits : - Propriétés  objet. - Traits  concept (=correspondant mental de l’objet). Contraintes sur les traits : - Ne sont pas décomposables. Il s’agit de caractéristiques primitives. Primitive sémantique, élément de base. 3

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V. 

Doivent être généraux. Un trait doit s’appliquer à plusieurs concepts. Doivent être utilisables dans les processus de catégorisation.

La notion d’air de famille

Notion introduite par Eleanor Rosch : il n’y a pas d’ensemble fixe de traits permettant de décider un objet est un exemplaire d’une catégorie (ex : tasse). 1) Rcherche de Rosch & Mervis (1975)

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1er groupe de sujets. Objectif : étudier la similarité entre exemplaires de catégories. Méthode : 6 catégories de 20 exemplaires chacune. Tâche : lister les propriétés de chaque exemplaire. Exemple de propriétés listée pour « pomme » : est rouge, pousse sur les arbres, se mange, est rond. Résultats : Pour 4 des catégories, 1 seule propriété fut attribuée aux 20 exemplaires. Pour les 2 autres catégories, aucune propriété commune à tous les exemplaires. Plusieurs propriétés étaient attribuées à près de la moitié des exemplaires. 2) Seconde expérience

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Sur la base du même matériel, elle prend un second groupe de sujet, elle demande un gradient de typicalité de l’exemplaire par rapport à la catégorie. Les participants Devaient juger du taux de typicalité de chacun des exemplaires. Analyse : comparaison des exemplaires typique & atypiques sur la base des propriétés qui leurs étaient affectées. Résultats : - Les exemplaires les + typiques partagent des propriétés avec 1 + grand nombre d’autres exemplaires. - Exemple de la comparaison « pomme-tomate », un plus grand nombre de fruits sont semblables aux pommes dans la mesure où ils poussent dans les arbres, tandis que peu de fruits poussent sur le sol. Interprétation : - Les catégories naturelles n’ont pas de frontières bien définies. - Exemple sur 30 sujets : tous sont d’accord que la pomme est un fruit, mais 16 pensent qu’une citrouille en est un, tous sont d’accord qu’une mouche est un insecte, mais 13 pensent qu’1 sangsue en est un. - Posez-vous la question de la tomate : fruit ou légume ?

VI.   

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Le paradigme de Wickens

La probabilité d’appartenance va reposer sur la distribution des propriétés. Il faut une stabilité de la connaissance malgré des fluctuations/changements/etc. La réduction de l’inhibition pro-active : repose sur l’idée que l’oubli ne soit pas une disparition de l’info. Si on oublie, c’est très souvent, c’est parce qu’il y a une interférence, autre chose qui nous empêche de retrouver l’info (=inhibition). Ex : film hier soir, mais on ne se rappelle pas du nom de l’acteur, ce qui vient à la place, c’est le nom de l’acteur qu’on a vu dans un film la semaine d’avant. La réduction de l’inhibition pro-active : - Cette procédure a donc été utilisée pour explorer la pertinence psychologique de la notion de propriété. - Elle peut être assimilée à une méthode projective de l’organisation cognitive. - Par la suite, le principe a été généralisé en mettant en évidence un gradient de discriminabilité en fonction du nombre de propriétés partagées. Expérience : 4

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VII.

Gpe contrôle : fruits (comestibles & cultivables). Gpe expérimental 1 : légumes (comestibles & cultivables). Gpe expérimental 2 : fleurs (cultivables). Gpe expérimental 3 : viandes (comestibles). Gpe expérimental 4 : professions (aucune propriété).  De – en – de propriétés communes. Les perfs que l’on observe dans le fonctionnement psycho (oublie ou récup) sont directement liées aux nombres de propriétés partagées avec le groupe contrôle.

Les modèles componentiels

1) Formalisation générale de l’approche probabiliste    

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Les traits qui représentent un concept (ou les propriétés d’un objet) sont donc les traits saillants qui ont une probabilité substantielle d’apparaître dans les exemplaires du concept. Les concepts peuvent alors contenir des traits qui ne sont pas nécessaires (par exemple : ‘peut voler » pour « oiseau »). Il s’agit donc de propriétés non nécessaires : on se démarque bien de l’approche classique. Ainsi pour l’exemple du concept « oiseau » : - « Plumes » et « ailes » ont des poids forts dans la mesure où il s’agit de propriétés saillantes. - Tant dis que « qui peut voler » ou « qui chante » ont des poids – élevés. Les poids indiquent la probabilité qu’un trait soit associé à un concept et non pas à la nécessité de cette association.

2) Aspects méthodologiques & résultats expérimentaux A. Domaine des couleurs 

Idée est de présenter l’arc-en-ciel, puis de demander au sujet de délimiter les frontières des couleurs, on se rencontre qu’il y a des différences interindividuelles. Expérimentalement, on peut le quantifier avec des longueurs d’ondes. B. Domaine des dessins stylisés

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Bonhomme d’un enfant par exemple, on peut demander au sujet d’évaluer la représentativité de tel ou tel bonhomme. On se rend compte que quand on est dans la moyenne d’une figure équilibré, il y a bcp d’accord et plus on s’éloigne, plus il y a de désaccord.

3) Structure du modèle 

Dans le cadre de la structure : pas de particularité, pas de structure proposée/fixe qui serait la proposition du modèle. En revanche il faut des exemplaires, des catégories, etc.

4) Fonctionnement du modèle  

Le modèle de réseau correspond bcp + facilement et évidemment à la conception commune que l’on a de la mémoire. Le fonctionnement de base c’est la comparaison des traits/concepts, on se demande s’il y a des traits en commun entre les deux concepts. Il y a l’idée d’un accumulateur, cad que + il y aura de traits en commun entre les traits, + la valeur de l’accumulateur va augmenter. Une fois un certain seuil dépassé, on va pouvoir 5

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affirmer qu’ils font partie de la même catégorie. Puisque l’on compare deux objets sur la base de leurs traits, + ils auront de traits en commun, + le sentiment de similitude augmente  Processus calculatoire. Exemple de l’ordinogramme : suite de raisonnements logiques I+0

I=I+1

FI match

Ac = Ac + x

Ac > Sc

5) Le modèle de Smith, Shoben & Rips  

Peu ou pas de postulats structuraux. Représentation de l’information sémantique sous forme de traits variant selon leur importance : - Des traits caractéristiques non communs à tous les exemplaires : ce sont des traits de poids faibles (« peut voler », ou « chante » pour « oiseau »). - Des traits définitoires communs à tous les membres d’une catégorie : ce sont des traits de poids égal à 1 (« ailes » & « plumes » pour oiseau »). Présentation de l’item test

Le sujet retrouve les listes des traits des 2 concepts en présence & détermine une similarité golbale V sur la base de traits définitoires & caractéristiques

Comparaison de la valeur V avec les valeurs critiques C0 & C1

Comparaison des listes de traits sur la seule base des traits définitoires 6 Le sujet donne une réponse nég

Lz sujet donnz une réponse positive

VIII. 

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Une synthèse : les propositions de Collins & Loftus

Ils envisagent que du point de vue de la structure, le + évident c’est une structure en réseau. Ce réseau va pouvoir fonctionner sur la base d’une stratégie de type réseau ou componentielle en fonction de l’individu, du moment, etc. Les deux stratégies peuvent être utilisées en fonction de la nature de l’info que l’on recherche. Tout ce qui va être d’accès aisé/automatique/ sans effort, va se faire sur la base d’activation en réseau. Tout ce qui est + stratégique, moins aisé repose sur des processus componentiels.  Fusion des deux modèles avec une structure commune, mais avec les possibilités d’utilisation de plusieurs stratégies. Procédure d’amorçage : la + classiquement utilisée. Le sujet voit un mot ou des croix neutres sur un écran, c’est une amorce. On va ensuite proposer une « cible », un autre mot, puis on demande une tâche de décision lexicale (le mot fleur est-il un mot de la langue française). Le concept est activé en mémoire et se propage. Dès qu’on voit fleur, son niveau d’activation augmente jusqu’à reconnaissance. Si comme amorce on présente tulipe, cela active tous les concepts qui sont associés ntmt fleur avant même que le mot soit présenté. Si bien que quand le sujet va voir apparaître le mot fleur, il va comprendre plus rapidement que quand l’amorce est neutre. Si après plusieurs essais, pomme de terre  légume, tulipe  fleur et qu’on sort saumon  fleur, la personne s’attend à voir poisson, le temps de réaction va être plus lent.

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IX. 

Extension : les connaissances thématiquement liées

Des connaissances thématiquement liées qui sont un peu plus complexes, ça peut-être des situations, des événements, des scripts. 1) Interférence & effet-fan

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Associer à un même sujet, un ensemble d’actions. De même avec un autre sujet. Ensuite on demande à des personnes de lire ces phrases & de retenir un maximum de faits. Dans une situation de récup d’infos, on a des tps de réaction systématiquement + long & + d’erreurs quand on augmentera le nombre de faits. L’oublie est dû à une interférence d’1 autre info. Effet fan : + le nombre d’info augmente, + il y aura des interférences au moment de la récupération. La propagation d’info se perd dans toutes ces infos (modèle de réseaux). Le nombre & la diversité des propriétés associées au concept-sujet augmentent le nombre & la diversité des comparaisons à effectuer (modèles componentiels). 2) Une expérience intégration thématique

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Ce qui fait la diff entre un expert & un naïf n’est pas l’accumulation des connaissances, mais l’organisation de celles-ci, c’est pour ça qu’il n’est pas touché par l’effet fan du moins pour son domaine d’expertise. Si on peut intégrer des infos thématiquement, il devait y avoir disparition de l’effet fan. Ex : 2 phrases associées à un personnage (jean a cassé la bouteille. Jean n’a pas retardé le voyage), on demande à des sujets de lire & d’apprendre ses phrases au milieu d’un corpus important. Ensuite on divise les sujets en groupe, le A n’a pas de 3ème phrase sur jean, le B à une phrase (jean fut choisi pour baptiser le bateau) et le C une autre (jean fut choisi pour haranguer la foule).  TR (A) = TR (B) < TR (C)  L’info a été stockée sous forme de script dans le groupe B, ils ont intégré les phrases dans une thématique de bateau. Que veut dire « intégration » Réponse en termes de double processus : 7

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HAM ou ACT pour les faits non-intégrés et SCRIPT pour ...