Cobweb: An Incremental and Hierarchical Model of Human-Like Category Learning

要約

人間のようなカテゴリ学習システムである Cobweb は、カテゴリユーティリティ尺度を使用して階層的に組織された認知ツリーのような構造を構築する点で他の増分分類モデルとは異なります。
これまでの研究では、クモの巣が基本レベル、典型性、ファン効果などの心理的効果を捕捉できることが示されています。
しかし、人間の分類のモデルとしてのクモの巣の広範な評価は依然として不足しています。
現在の研究はこのギャップに対処しています。
これにより、クモの巣と古典的な人間カテゴリーの学習効果との整合性が確立されます。
また、単一モデル内での学習のように、見本とプロトタイプの両方を示す Cobweb の柔軟性についても調査します。
これらの発見は、人間のカテゴリ学習の包括的なモデルとしてのクモの巣に関する将来の研究の準備を整えます。

要約(オリジナル)

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.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google