Abstract
La capacité à identifier la structure statistique du langage et de notre environnement, l’apprentissage statistique, est une caractéristique essentielle de notre système cognitif. Ce processus repose sur des mécanismes associatifs tels que le chunking. Cette revue de l’art examine trois phénomènes majeurs, régulièrement rapportés dans la littérature portant sur les mécanismes de chunking : l’effet de prédictibilité, l’espacement des répétitions, et les limitations de la taille des chunks. Pour illustrer la généralisabilité et la robustesse de ces effets, nous montrons qu’ils ont été observés dans le traitement de séquences linguistiques et visuo-motrices chez le primate humain et non-humain. Nous discutons des apports de modèles d’apprentissage statistique actuels basés sur le chunking, et soulignons certaines de leurs limites. Enfin, nous soutenons que les récents modèles neurocomputationels basés sur l’apprentissage Hebbien et associatif peuvent fournir de nouvelles approches théoriques pour décrire et mieux comprendre la nature des mécanismes de chunking.
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
