Semantic Memory 1 General Knowledge Structure of Semantic - - PDF document

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Semantic ¡Memory

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General ¡Knowledge

• Structure ¡of ¡Semantic ¡Memory
• Background
• Feature ¡Comparison ¡Model
• Prototype ¡Approach
• Exemplar ¡Approach
• Network ¡Models
• Schemas ¡& ¡Scripts
• Background
• Recall ¡of ¡Scripts
• Schemas ¡& ¡Memory ¡Selection
• Schemas ¡& ¡Boundary ¡Extension
• Schemas ¡& ¡Memory ¡Abstraction
• Schemas ¡& ¡Memory ¡Inferences
• Schemas ¡& ¡Integration ¡in ¡Memory
• Conclusions

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Remember ¡the ¡question ¡I ¡asked ¡you ¡the ¡ first ¡day ¡of ¡class

• Answer ¡this ¡question ¡as ¡quickly ¡as ¡you ¡can:
• How ¡many ¡hands ¡did ¡Aristotle ¡have?
• What ¡mental ¡processes ¡were ¡involved ¡in ¡answering ¡that ¡

question?

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Processes ¡involved ¡in ¡answering ¡this ¡question:

• We’ve ¡talked ¡about ¡attention, ¡pattern ¡recognition, ¡short-­‑

term ¡(working ¡memory), ¡and ¡long-­‑term ¡memory.

• You ¡have ¡to ¡process ¡the ¡visual ¡information ¡to ¡recognize ¡

the ¡letters ¡& ¡words ¡as ¡letters ¡& ¡words

• You ¡have ¡to ¡recognize ¡the ¡words ¡and ¡access ¡their ¡meaning ¡

(these ¡are ¡separate ¡processes)

• You ¡have ¡to ¡understand ¡the ¡meaning ¡of ¡the ¡question.
• You ¡also ¡have ¡to ¡make ¡inferences: ¡i.e. ¡You ¡don’t ¡actually ¡

have ¡stored ¡in ¡your ¡semantic ¡memory ¡that ¡Aristotle ¡had ¡2 ¡ hands, ¡do ¡you? ¡

• So ¡how ¡do ¡you ¡arrive ¡at ¡this ¡decision ¡and ¡respond ¡‘Two’?

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“When ¡Lisa ¡was ¡on ¡her ¡way ¡back ¡from ¡ the ¡store ¡with ¡the ¡balloon, ¡she ¡fell ¡and ¡ the ¡balloon ¡floated ¡away.”

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“When ¡Lisa ¡was ¡on ¡her ¡way ¡back ¡from ¡the ¡ store ¡with ¡the ¡balloon, ¡she ¡fell ¡and ¡the ¡balloon ¡ floated ¡away.”

• Think ¡about ¡all ¡of ¡the ¡information ¡that ¡you ¡assume ¡when ¡

you ¡are ¡reading ¡this ¡sentence. ¡Now ¡think ¡about ¡all ¡of ¡the ¡ inferences you ¡make. ¡An ¡inference refers ¡to ¡the ¡logical ¡ interpretations ¡and ¡conclusions ¡that ¡were ¡never ¡part ¡of ¡the ¡

• riginal ¡stimulus ¡material.
• For ¡example, ¡consider ¡the ¡balloon. ¡How ¡large ¡was ¡it? ¡What ¡

was ¡it ¡made ¡out ¡of? ¡Was ¡it ¡filled ¡with ¡anything? ¡ ¡

• What ¡about ¡Lisa. ¡What ¡was ¡she ¡doing? ¡How ¡old ¡is ¡she? ¡Etc.
• Reread ¡the ¡sentence ¡and ¡write ¡down ¡as ¡many ¡additional ¡

inferences ¡as ¡you ¡can ¡think ¡of ¡that ¡people ¡are ¡likely ¡to ¡make ¡ after ¡reading ¡the ¡sentence.

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Semantic ¡Memory

• General ¡Conceptual ¡Knowledge
• Lexical ¡Knowledge ¡(e.g., ¡“apple” and ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡ ¡)
• Organized ¡-­‑ (e.g., ¡‘pencil’ related ¡to ¡‘pen’; ¡ ¡think ¡
• f ¡‘apple’ -­‑-­‑-­‑-­‑> ¡‘banana’
• Categories ¡and ¡Concepts

Category -­‑ a ¡class ¡of ¡objects ¡that ¡belong ¡together ¡(e.g., ¡ variety ¡of ¡objects: ¡‘fruits’ or ¡‘apple’) Concept -­‑ mental ¡representation ¡of ¡a ¡category

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• Concepts ¡allow ¡us ¡to ¡make ¡inferences ¡when ¡we ¡

encounter ¡new ¡instances ¡(e.g. ¡read ¡‘chair)

• Natural concepts ¡vs. ¡Artifacts
• Questions
• Organization ¡and ¡Structure?
• Storage?
• Inferences?
• Cognitive ¡Economy?
• Relatedness ¡and ¡Similarity?

apple table dog pen tree chair

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Classic ¡Feature ¡Comparison ¡Models

• Concepts ¡= ¡list ¡of ¡features ¡or ¡attributes ¡ ¡(e.g., ¡Smith, ¡

Shoben, ¡and ¡Rips ¡1974)

• Classic ¡Definition ¡of ¡Concepts
• Defining vs. ¡Characteristic Features
• Decision ¡Process ¡-­‑ 2 ¡Stages
• Stage ¡1

= ¡compare ¡all ¡features ¡(global ¡comparison)

• Stage ¡2

= ¡compare ¡only ¡the ¡defining ¡features

• Typicality ¡Effects

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The ¡Sentence ¡Verification ¡Technique

For ¡each ¡of ¡the ¡items ¡below, ¡answer ¡as ¡quickly ¡as ¡ possible either ¡true ¡or ¡false.

1. A ¡poodle ¡is ¡a ¡dog. 2. A ¡squirrel ¡is ¡an ¡animal. 3. A ¡flower ¡is ¡a ¡rock. 4. A ¡carrot ¡is ¡a ¡vegetable. 5. A ¡mango ¡is ¡a ¡fruit. 6. A ¡petunia ¡is ¡a ¡tree. 7. A ¡robin ¡is ¡a ¡bird. 8. A ¡rutabaga ¡is ¡a ¡vegetable.

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The ¡Sentence ¡Verification ¡Technique

How ¡does ¡the ¡Feature ¡Comparison ¡Model ¡ account ¡for ¡differences ¡in ¡response ¡times?

1. A ¡poodle ¡is ¡a ¡dog. 2. A ¡squirrel ¡is ¡an ¡animal. 3. A ¡flower ¡is ¡a ¡rock. 4. A ¡carrot ¡is ¡a ¡vegetable. 5. A ¡mango ¡is ¡a ¡fruit. 6. A ¡petunia ¡is ¡a ¡tree. 7. A ¡robin ¡is ¡a ¡bird. 8. A ¡rutabaga ¡is ¡a ¡vegetable.

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The ¡Prototype ¡Approach

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Category ¡Exemplar ¡Generation ¡Task

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Consider ¡the ¡category ¡“Vehicle.” ¡Rank ¡the ¡following ¡ examples ¡as ¡to ¡how ¡good ¡(typical) ¡of ¡an ¡example ¡it ¡is ¡

• f ¡the ¡category. ¡Rank ¡them ¡from ¡1 ¡(most ¡typical) ¡to ¡

15 ¡(least ¡typical): ¡ Sled, ¡truck, ¡bus, ¡cart, ¡tractor, ¡car, ¡train, ¡motorcycle, ¡ raft, ¡wheelchair, ¡boat, ¡bicycle, ¡airplane, ¡tank, ¡tractor ¡ Number ¡your ¡paper ¡from ¡1 ¡to ¡15. ¡

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Prototype ¡Approach

• Classical ¡View ¡vs. ¡Protoype
• Eleanor ¡Rosch
• Category ¡organized ¡around ¡a ¡Prototype ¡– An ¡ideal ¡member
• Membership ¡established ¡by ¡comparing ¡possible ¡members ¡to ¡the ¡

prototype

• Graded ¡membership ¡– members ¡vary ¡in ¡how ¡representative ¡of ¡the ¡

category ¡they ¡are

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What ¡is ¡a ¡bachelor?

• According ¡to ¡the ¡classic ¡definition ¡of ¡conceptual ¡representation ¡
• f ¡category ¡membership:
• bachelor ¡= ¡unmarried, ¡male.
• But ¡which ¡of ¡these ¡individuals ¡is ¡really ¡a ¡bachelor?
• My ¡6 ¡month ¡old ¡son ¡Tim
• An ¡elderly ¡Catholic ¡Priest
• My ¡32-­‑year ¡old ¡cousin, ¡John, ¡who ¡works ¡at ¡a ¡bank ¡in ¡Chicago

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Characteristics ¡of ¡Prototypes

1. Prototypes ¡are ¡supplied ¡as ¡examples ¡of ¡a ¡category. 2. Prototypes ¡serve ¡as ¡reference ¡points. 3. Prototypes ¡are ¡judged ¡more ¡quickly ¡after ¡priming. 4. Prototypes ¡can ¡substitute ¡for ¡a ¡category ¡name ¡in ¡a ¡ sentence. 5. Prototypes ¡share ¡common ¡attributes ¡in ¡a ¡family ¡ resemblance ¡category.

• No ¡one ¡attribute ¡shared ¡by ¡all ¡members
• In ¡/ ¡out ¡phenomenon

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Prototypes ¡Supplied ¡as ¡Examples ¡of ¡a ¡ Category ¡– (e.g. ¡Mervis, ¡Catlin, ¡& ¡Rosch ¡(1976))

• Group ¡1: ¡generated ¡examples ¡for ¡8 ¡different ¡categories
• Birds? ¡… ¡robin, ¡sparrow ¡…
• Fruits?
• Sports?
• Etc.
• Group ¡2: ¡provided ¡prototype ¡ratings (low ¡to ¡high) ¡for ¡each ¡

example

e.g., sparrow ¡ ¡ ¡7 ¡-­‑ high penguin ¡ ¡ ¡2 ¡-­‑ low

• Strong ¡correlation ¡between ¡frequency ¡and ¡rating
• Typicality ¡Effect

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Prototypes ¡serve ¡as ¡Reference ¡Points

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Prototypes ¡Judged ¡More ¡Quickly ¡than ¡ Nonprototypes, ¡After ¡Semantic ¡Priming

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apple table tadjld mountain pudor

For the following items: Decide whether each item is a word (‘yes’) or not a word (‘no’). Respond by pressing the ‘yes’ button or the ‘no’ button:

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Lexical ¡Decision ¡Task

apple table tadjld mountain pudor

You must decide whether each item is a word (‘yes’) or not a word (‘no’). The DV is the response time & the IV is the type of stimulus (e.g. word vs. nonword)

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What ¡Is ¡a ¡Priming Effect?

doctor Y/N 450 ms Lexical Decision Task doctor Y/N 400 ms hospital doctor Y/N 450 ms automobile

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Robin Penguin Robin Penguin Bird Bird 550 ms. 670 ms. Category ¡Priming ¡Effect ? ms. ? ms. 480 ms. 660 ms. Bird Bird Prime: RTs?:

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Prototypes ¡can ¡substitute ¡for ¡a ¡Category ¡Name

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Prototypes ¡Share ¡Attributes ¡in ¡a ¡Family ¡ Resemblance ¡Category

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Group ¡1: Prototype ¡Ratings

e.g., ¡ ¡vehicles: ¡ ¡car, ¡truck, ¡tractor, ¡sled vegetable: ¡ ¡carrots, ¡beets, ¡eggplant clothing: ¡ ¡shirt, ¡sweater, ¡vest

Group ¡2: List ¡attributes ¡possessed ¡by ¡each ¡ item:

e.g., ¡ ¡car: ¡ ¡wheels, ¡steering ¡wheel, ¡doors, ¡ etc.

Score: What ¡proportion ¡of ¡an ¡item’s ¡attributes ¡ were ¡shared ¡by ¡other ¡category ¡member’s Strong ¡correlation ¡between ¡score ¡and ¡prototype ¡ rating.

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Levels ¡of ¡Categorization

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What ¡are ¡these ¡objects? ¡

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Levels ¡of ¡Categorization ¡1

• Superordinate ¡Level
• furniture, ¡animal, ¡tool
• Basic ¡Level
• chair, ¡dog, ¡screwdriver
• Subordinate ¡Level
• desk ¡chair, ¡German ¡Shepherd, ¡flathead ¡

screwdriver

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Characteristics ¡of ¡the ¡Basic ¡Level

1. Basic-­‑level ¡names ¡are ¡used ¡to ¡identify ¡objects 2. Members ¡of ¡basic-­‑level ¡categories ¡have ¡more ¡ attributes ¡in ¡common 3. Basic-­‑level ¡names ¡produce ¡the ¡priming ¡effect 4. Experts ¡use ¡subordinate ¡categories ¡differently

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Carrot Vegetable Same / Different Same / Different Priming Effect No Priming Effect

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Expert Novice Superordinate Basic 10 + 11 + Subordinate 10 + 6 +

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Conclusions ¡about ¡Prototype ¡Approach

• Prototype ¡approach ¡accounts ¡for ¡our ¡ability ¡to ¡form ¡

concepts ¡about ¡groups ¡or ¡categories ¡that ¡are ¡loosely ¡ structured

• What ¡constitutes ¡a ¡prototype ¡for ¡a ¡given ¡category ¡can ¡shift ¡
• ver ¡time ¡(e.g. ¡a ¡prototypical ¡piece ¡of ¡clothing)
• Prototypes ¡are ¡idealizations or ¡abstractions from ¡many ¡

examples ¡of ¡a ¡category

• What ¡about ¡specific ¡information ¡about ¡a ¡particular ¡

member? ¡Need ¡another ¡mechanism ¡perhaps.

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Exemplar ¡Approach

• First ¡learn ¡information ¡about ¡specific ¡examples ¡of ¡a ¡category.
• Each ¡example ¡stored ¡in ¡memory ¡is ¡called ¡an exemplar
• The ¡conceptual ¡representation ¡of ¡a ¡category ¡is simply ¡the ¡

collection ¡of ¡stored ¡exemplars ¡for ¡that ¡category

• Decision ¡Process ¡= ¡ ¡Potential ¡‘new’ ¡member ¡compared ¡to ¡the ¡

collection ¡of ¡exemplars.

• We ¡classify ¡new ¡stimulus ¡by ¡deciding ¡how ¡closely ¡it ¡

resembles ¡all ¡of ¡the ¡stored ¡examples ¡of ¡a ¡category.

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Conclusions ¡about ¡the ¡Exemplar ¡Approach

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• Exemplar ¡approach ¡emphasizes ¡there ¡is ¡no ¡need ¡for ¡

abstraction.

• Abstraction ¡(or ¡forming ¡a ¡prototype) ¡requires ¡throwing ¡

away ¡specific ¡information ¡about ¡individual ¡cases ¡

• Problem ¡with ¡the ¡exemplar ¡approach: ¡Semantic ¡

memory ¡storage ¡requirements ¡may ¡be ¡enormous

• May ¡be ¡more ¡suitable ¡for ¡smaller ¡categories

Comparing ¡Prototype ¡& ¡Exemplar ¡Approaches

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• Both ¡approaches ¡suggest ¡category ¡membership ¡is ¡

determined ¡by ¡comparing ¡a ¡new ¡item ¡against ¡a ¡stored ¡ representation of ¡the ¡category.

• If ¡the ¡similarity of ¡new ¡item ¡is ¡strong ¡enough, ¡you ¡conclude ¡

the ¡item ¡belongs ¡in ¡the ¡category.

• Prototype ¡approach ¡– Stored ¡representation ¡is ¡a ¡summary ¡

(or ¡abstraction), ¡an ¡idealized, ¡best ¡member

• Exemplar ¡approach ¡– Stored ¡representation ¡is ¡the ¡collection ¡
• f ¡stored ¡exemplars ¡(or ¡examples) ¡of ¡the ¡category.

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Stored Representation Prototype Approach Exemplar Approach

Typical or idealized representation Stored representation = Specific members / instances

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category ¡is ¡a ¡prototype ¡or ¡summary ¡representation ¡of ¡all ¡members ¡of ¡ that ¡category.

In ¡the ¡Exemplar ¡Approach ¡the ¡co conceptual ¡ ¡ re repre resenta tation of ¡the ¡category ¡is ¡the ¡collection ¡of ¡ stored ¡exemplars ¡for ¡that ¡category.

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Combining ¡Both ¡Approaches

• Exemplar ¡approach ¡may ¡be ¡most ¡relevant ¡when ¡a ¡

category ¡is ¡small.

• Prototypes ¡may ¡be ¡more ¡relevant ¡as ¡category ¡size ¡

increases

• Individual ¡differences ¡(e.g. ¡as ¡a ¡function ¡of ¡

expertise)

• Possible ¡co-­‑existence ¡of ¡prototypes ¡and ¡exemplars
• Strategic ¡differences
• Importance ¡of ¡category ¡learning

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Network ¡Models

• Semantic ¡networks
• (concepts ¡and ¡connections ¡-­‑-­‑-­‑-­‑> ¡nodes ¡and ¡links)
• Collins ¡& ¡Loftus
• Node ¡= ¡concept

Link ¡= ¡relation ¡or ¡connection

• Spreading ¡activation
• Sentence ¡verification ¡-­‑-­‑-­‑-­‑> ¡intersections
• Explaining ¡‘Typicality ¡Effect’
• Anderson’s ¡ACT* ¡Theory

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Activation ¡Spread

Does a robin breathe?

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Anderson

• ACT ¡= ¡Adaptive ¡Control ¡of ¡Thought
• Declarative ¡vs. ¡Procedural ¡Knowledge
• Propositional ¡Networks
• Proposition -­‑ the ¡smallest ¡unit ¡of ¡knowledge ¡with ¡a ¡

truth ¡value

• Proposition ¡= ¡node ¡+ ¡link
• Working ¡Memory ¡-­‑ active ¡part ¡of ¡Long ¡Term ¡

Memory

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Susan gave a white cat to Maria, who is the president of the club.

• 1. Susan gave a cat to Maria.
• 2. The cat was white.
• 3. Maria is the president of the club.

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Schemas

1. Larger ¡cognitive ¡units 2. Packages ¡of ¡interrelated ¡units 3. Used ¡to ¡interpret, ¡encode, ¡understand, ¡and ¡ remember ¡new ¡instances 4. Provide ¡expectations about ¡what ¡should ¡occur ¡ (top ¡-­‑ down) 5. Default ¡values ¡/ ¡parts ¡-­‑ filled ¡in ¡when ¡schema ¡ activated 6. Sometimes ¡-­‑ errors

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“When ¡Lisa ¡was ¡on ¡her ¡way ¡back ¡from ¡ the ¡store ¡with ¡the ¡balloon, ¡she ¡fell ¡and ¡ the ¡balloon ¡floated ¡away.”

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Scripts

• Simple, ¡well-­‑ structured ¡sequence ¡of ¡events ¡

associated ¡with ¡a ¡highly ¡familiar ¡activity

• Schema ¡vs. ¡script
• Recall ¡of ¡scripts
• Different ¡from ¡conceptual ¡categories ¡(Barsalow ¡& ¡Sewell, ¡

1985)

• Script ¡Identification ¡-­‑ early ¡vs. ¡late ¡(Trafimow ¡and ¡Wyer, ¡1993)
• Appreciating ¡the ¡similarity ¡of ¡scripts

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10/26/16 21 Trafimow ¡& ¡Wyer ¡(1993)

• 4 ¡different ¡scripts
• Photocopying ¡a ¡piece ¡of ¡paper ¡
• Cashing ¡a ¡check
• Making ¡tea
• Taking ¡the ¡subway
• Irrelevant ¡details ¡added ¡(e.g., ¡taking ¡candy ¡out ¡of ¡pocket)
• Script ¡-­‑ identification ¡information ¡presented ¡first ¡or ¡last
• Filler
• Recall: ¡of ¡script ¡-­‑ related ¡events

23% vs. 10% (script ¡identified ¡first) (script ¡identified ¡last)

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Schemas ¡and ¡Memory ¡Selection

• Remember ¡best ¡info ¡consistent with ¡schema ¡or ¡inconsistent
• Brewer ¡& ¡Treyons ¡(1981)
• Rojahn ¡& ¡Pettigrew ¡(1992)
• Incidental ¡vs. ¡Intentional ¡learning

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Schemas ¡and ¡Boundary ¡Extension

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Schemas ¡and ¡Memory ¡Abstraction

• Abstraction ¡
• Verbatim ¡vs. ¡Gist
• Constructive ¡Approach
• Bransford ¡& ¡Franks ¡(1971)
• Holmes ¡& ¡Colleagues ¡(1998)
• Pragmatic ¡Approach
• Murphy ¡& ¡Shapiro ¡(1994)
• Attention ¡Allocation ¡/ ¡Control
• C ¡& ¡P ¡compatible

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10/26/16 24 Schemas ¡and ¡Inferences ¡in ¡Memory

• Bartlett ¡(1932)
• Ebb ¡vs. ¡Bartlett
• Interaction ¡of ¡prior ¡knowledge ¡and ¡experience ¡and ¡

formation ¡of ¡new ¡memories

• “War ¡of ¡the ¡Ghosts” story
• Initial ¡vs. ¡Delayed ¡Recall
• Bransford, ¡et ¡al ¡(1972)
• Implications ¡-­‑ e.g., ¡advertising ¡

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Schemas ¡and ¡Integration ¡in ¡Memory

• Final ¡process ¡in ¡memory ¡formation
• Result ¡of ¡selection, ¡abstraction, and ¡inference
• Important!!
• Integration ¡and ¡Delayed ¡Recall
• Integration ¡and ¡Limited ¡Memory ¡Capacity

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