論文の概要: Cobweb: An Incremental and Hierarchical Model of Human-Like Category Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03835v2
• Date: Mon, 18 Mar 2024 05:09:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-20 01:31:10.120262
• Title: Cobweb: An Incremental and Hierarchical Model of Human-Like Category Learning
• Title（参考訳）: Cobweb: ヒューマンライクなカテゴリー学習のインクリメンタルで階層的なモデル
• Authors: Xin Lian, Sashank Varma, Christopher J. MacLellan,
• Abstract要約: 本研究は,Cobwebと古典的人間カテゴリー学習効果の整合性を確立するものである。 また、単一のモデル内で学習するように、Cobwebが模範とプロトタイプの両方を示す柔軟性についても検討している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.545308456837413
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cobweb, a human like category learning system, differs from other incremental categorization models in constructing hierarchically organized cognitive tree-like structures using the category utility measure. Prior studies have shown that Cobweb can capture psychological effects such as the basic level, typicality, and fan effects. However, a broader evaluation of Cobweb as a model of human categorization remains lacking. The current study addresses this gap. It establishes Cobweb's alignment with classical human category learning effects. It also explores Cobweb's flexibility to exhibit both exemplar and prototype like learning within a single model. These findings set the stage for future research on Cobweb as a comprehensive model of human category learning.
• Abstract（参考訳）: カテゴリー学習システムであるCobwebは、カテゴリユーティリティー尺度を用いて階層的に整理された認知木のような構造を構築する際に、他の漸進的な分類モデルとは異なる。 以前の研究では、コブウェブは基本的なレベル、典型性、ファン効果などの心理的効果を捉えることができることが示されている。 しかし、人間の分類モデルとしてのCobwebのより広範な評価は、いまだに欠落している。 現在の研究はこのギャップに対処している。 これは、古典的な人間のカテゴリー学習効果とコブウェブの整合性を確立している。 また、単一のモデル内で学習するように、Cobwebが模範とプロトタイプの両方を示す柔軟性についても検討している。 これらの知見は、人間のカテゴリー学習の包括的モデルとして、今後のCobwebの研究の舞台となった。

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