論文の概要: Convolutional Neural Networks Trained to Identify Words Provide a Good
Account of Visual Form Priming Effects
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03992v1
- Date: Wed, 8 Feb 2023 11:01:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 16:49:13.275395
- Title: Convolutional Neural Networks Trained to Identify Words Provide a Good
Account of Visual Form Priming Effects
- Title（参考訳）: 単語を識別するために訓練された畳み込みニューラルネットワークは、視覚的形態のプライミング効果をうまく評価する
- Authors: Dong Yin and Valerio Biscione and Jeffrey Bowers
- Abstract要約: 深層畳み込みネットワークは, 符号化方式や単語認識モデルよりも, あるいはそれ以上に機能することがわかった。
発見は、畳み込みネットワークが視覚的単語識別の重要な側面を捉えていることを示唆する最近の研究に重きを置いている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.202583960390394
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: A wide variety of orthographic coding schemes and models of visual word
identification have been developed to account for masked priming data that
provide a measure of orthographic similarity between letter strings. These
models tend to include hand-coded orthographic representations with single unit
coding for specific forms of knowledge (e.g., units coding for a letter in a
given position or a letter sequence). Here we assess how well a range of these
coding schemes and models account for the pattern of form priming effects taken
from the Form Priming Project and compare these findings to results observed in
with 11 standard deep neural network models (DNNs) developed in computer
science. We find that deep convolutional networks perform as well or better
than the coding schemes and word recognition models, whereas transformer
networks did less well. The success of convolutional networks is remarkable as
their architectures were not developed to support word recognition (they were
designed to perform well on object recognition) and they classify pixel images
of words (rather artificial encodings of letter strings). The findings add to
the recent work of (Hannagan et al., 2021) suggesting that convolutional
networks may capture key aspects of visual word identification.
- Abstract（参考訳）: 文字文字列間の正書法類似度を測るマスク付きプライミングデータを考慮するために,多様な正書法符号化方式と視覚単語識別モデルが開発されている。
これらのモデルは、特定の知識形式(例えば、ある位置や文字列の文字を符号化する単位など)を符号化する単一の単位を持つ手書きの正書法表現を含む傾向がある。
本稿では,form primingプロジェクトから得られたフォルムプライミング効果のパターンを,これらの符号化方式やモデルの範囲がどの程度適切に評価し,コンピュータサイエンスで開発された11の標準ディープニューラルネットワークモデル (dnn) と比較する。
深層畳み込みネットワークは符号化方式や単語認識モデルよりも性能が良いが,トランスフォーマーネットワークは性能が低かった。
畳み込みネットワークの成功は、単語認識をサポートするためのアーキテクチャが開発されず(それらはオブジェクト認識でよく機能するように設計された)、単語のピクセル画像(文字文字列の人工符号化)を分類するという点で顕著である。
この発見は、近年の(Hannagan et al., 2021)の成果に加え、畳み込みネットワークが視覚的単語識別の重要な側面を捉えていることを示唆している。
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