La adquisición del lenguaje estadístico , una rama de la psicolingüística del desarrollo , estudia el proceso por el cual los seres humanos desarrollan la capacidad de percibir, producir, comprender y comunicarse con el lenguaje natural en todos sus aspectos ( fonológico , sintáctico , léxico , morfológico , semántico ) a través del uso de los mecanismos generales de aprendizaje que operan sobre patrones estadísticos en la entrada lingüística. Aprendizaje estadísticoLa adquisición afirma que el aprendizaje del lenguaje de los bebés se basa en la percepción de patrones más que en una gramática biológica innata. Varios elementos estadísticos como la frecuencia de las palabras, los marcos frecuentes, los patrones fonotácticos y otras regularidades proporcionan información sobre la estructura y el significado del lenguaje para facilitar la adquisición del lenguaje.
Filosofía
Fundamental para el estudio de la adquisición estadística del lenguaje es el debate secular entre el racionalismo (o su manifestación moderna en la comunidad psicolingüística, el nativismo ) y el empirismo , y los investigadores de este campo apoyan fuertemente esta última categoría. El nativismo es la posición de que los seres humanos nacen con un conocimiento innato de dominio específico , especialmente las capacidades innatas para el aprendizaje de idiomas. Desde filósofos racionalistas del siglo XVII como Descartes , Spinoza y Leibniz hasta filósofos contemporáneos como Richard Montague y lingüistas como Noam Chomsky , los nativistas postulan un mecanismo de aprendizaje innato con la función específica de la adquisición del lenguaje. [1]
En los tiempos modernos, este debate ha rodeado en gran medida el apoyo de Chomsky a una gramática universal , propiedades que todos los lenguajes naturales deben tener, a través de la controvertida postulación de un dispositivo de adquisición del lenguaje (LAD), un 'órgano' mental instintivo responsable del aprendizaje del lenguaje que busca en todos posibles alternativas lingüísticas y elige los parámetros que mejor se adaptan a la entrada lingüística ambiental del alumno. Gran parte de la teoría de Chomsky se basa en el argumento de la pobreza del estímulo (POTS), la afirmación de que los datos lingüísticos de un niño son tan limitados y corruptos que es imposible aprender el lenguaje solo a partir de estos datos. Como ejemplo, muchos defensores de POTS afirman que debido a que los niños nunca están expuestos a evidencia negativa, es decir, información sobre qué frases no son gramaticales, la estructura del lenguaje que aprenden no se parecería a la del habla correcta sin un mecanismo de aprendizaje específico del lenguaje. [2] El argumento de Chomsky a favor de un sistema interno responsable del lenguaje, la biolingüística, plantea un modelo de tres factores. La "dotación genética" permite al bebé extraer información lingüística, detectar reglas y tener una gramática universal. El "entorno externo" ilumina la necesidad de interactuar con los demás y los beneficios de la exposición al lenguaje a una edad temprana. El último factor abarca las propiedades cerebrales, los principios de aprendizaje y las eficiencias computacionales que permiten a los niños captar el lenguaje rápidamente utilizando patrones y estrategias.
En marcado contraste con esta posición se encuentra el empirismo, la teoría epistemológica de que todo conocimiento proviene de la experiencia sensorial. Esta escuela de pensamiento a menudo caracteriza a la mente naciente como una tabula rasa , o pizarra en blanco, y puede asociarse de muchas maneras con la perspectiva de la crianza del " debate entre la naturaleza y la crianza ". Este punto de vista tiene una larga tradición histórica paralela a la del racionalismo, comenzando con filósofos empiristas del siglo XVII como Locke , Bacon , Hobbes y, en el siglo siguiente, Hume . El principio básico del empirismo es que la información en el entorno está lo suficientemente estructurada como para que sus patrones sean tanto detectables como extraíbles mediante mecanismos de aprendizaje de dominio general. [1] En términos de adquisición del lenguaje , estos patrones pueden ser de naturaleza lingüística o social.
Chomsky es muy crítico con esta teoría empírica de la adquisición del lenguaje. Ha dicho: "Es cierto que se ha trabajado mucho para tratar de aplicar modelos estadísticos a varios problemas lingüísticos. Creo que ha habido algunos éxitos, pero muchos fracasos". Afirma que la idea de utilizar métodos estadísticos para adquirir el lenguaje es simplemente una imitación del proceso, en lugar de una verdadera comprensión de cómo se adquiere el lenguaje. [3]
Paradigmas experimentales
Procedimiento de preferencia de giro de cabeza (HPP)
Uno de los paradigmas experimentales más utilizados en las investigaciones de las capacidades de los bebés para la adquisición estadística del lenguaje es el Procedimiento de Preferencia de Headturn (HPP), desarrollado por la psicóloga de Stanford Anne Fernald en 1985 para estudiar las preferencias de los bebés por el habla prototípica dirigida al niño sobre el habla normal de un adulto. [4] En el paradigma HPP clásico, los bebés pueden girar libremente la cabeza y se sientan entre dos altavoces con luces montadas. La luz del hablante derecho o izquierdo parpadea cuando ese hablante proporciona algún tipo de estímulo de entrada auditiva o lingüística al bebé. La orientación confiable hacia un lado dado se considera una indicación de una preferencia por la entrada asociada con el altavoz de ese lado. Desde entonces, este paradigma se ha vuelto cada vez más importante en el estudio de la percepción del habla infantil , especialmente para la entrada en niveles superiores a los fragmentos de sílabas , aunque con algunas modificaciones, incluido el uso de los tiempos de escucha en lugar de la preferencia lateral como medida dependiente relevante. [5]
Procedimiento de giro de cabeza condicionado
Similar a HPP, el procedimiento de giro de cabeza condicionado también hace uso de la preferencia diferencial de un bebé por un lado dado como una indicación de una preferencia por, o más a menudo una familiaridad con, la entrada o el habla asociados con ese lado. Utilizado en estudios de marcadores de límites prosódicos por Gout et al. (2004) [5] y más tarde por Werker en sus estudios clásicos de percepción categórica de los fonemas del idioma nativo , [6] los bebés están condicionados por alguna imagen o exhibición atractiva para mirar en una de dos direcciones cada vez que se escucha una determinada entrada, una palabra entera en el caso de Gout y una sola sílaba fonémica en el de Werker. Después del condicionamiento, se le presenta al bebé información nueva o más compleja, y su capacidad para detectar la palabra objetivo anterior o distinguir la entrada de las dos pruebas se observa si gira la cabeza esperando la exhibición condicionada o no.
Movimiento ocular anticipatorio
Mientras que HPP y el procedimiento de giro de cabeza condicionado permiten la observación de las respuestas conductuales a los estímulos y después del hecho inferencias sobre cuáles deben haber sido las expectativas del sujeto para motivar este comportamiento, el paradigma del movimiento ocular anticipatorio permite a los investigadores observar directamente las expectativas de un sujeto antes de que ocurra el evento. . Al rastrear los movimientos oculares de los sujetos, los investigadores han podido investigar la toma de decisiones de los bebés y las formas en que los bebés codifican y actúan sobre el conocimiento probabilístico para hacer predicciones sobre sus entornos. [7] Este paradigma también ofrece la ventaja de comparar las diferencias en el comportamiento del movimiento ocular en un rango de edades más amplio que en otros.
Lenguajes artificiales
Los lenguajes artificiales , es decir, los lenguajes de pequeña escala que normalmente tienen un vocabulario extremadamente limitado y reglas gramaticales simplificadas , son un paradigma de uso común para los investigadores psicolingüísticos . Los lenguajes artificiales permiten a los investigadores aislar variables de interés y ejercer un mayor grado de control sobre la información que recibirá el sujeto. Desafortunadamente, la naturaleza excesivamente simplificada de estos lenguajes y la ausencia de una serie de fenómenos comunes a todos los lenguajes naturales humanos, como el ritmo , los cambios de tono y las regularidades secuenciales, plantean cuestiones de validez externa para cualquier hallazgo obtenido utilizando este paradigma, incluso después de que se hayan realizado intentos. se ha realizado para aumentar la complejidad y riqueza de los lenguajes utilizados. [8] La falta de complejidad del lenguaje artificial o la menor complejidad no tienen en cuenta la necesidad de un niño de reconocer una sílaba determinada en el lenguaje natural, independientemente de la variabilidad de sonido inherente al lenguaje natural, aunque "es posible que la complejidad del lenguaje natural realmente facilite aprendiendo." [9]
Como tal, los experimentos de lenguaje artificial generalmente se llevan a cabo para explorar cuáles son las variables lingüísticas relevantes, qué fuentes de información pueden usar los bebés y cuándo, y cómo los investigadores pueden modelar el proceso de aprendizaje y adquisición. [5] Aslin y Newport , por ejemplo, han utilizado lenguajes artificiales para explorar qué características de la entrada lingüística hacen que ciertos patrones sean sobresalientes y fácilmente detectables por los bebés, lo que les permite contrastar fácilmente la detección de la repetición de sílabas con la de las sílabas finales de palabras y hacer conclusiones sobre las condiciones bajo las cuales se reconoce que cualquiera de las características es importante. [10]
Grabaciones de audio y audiovisuales
Se ha demostrado que el aprendizaje estadístico juega un papel importante en la adquisición del lenguaje, pero la interacción social también parece ser un componente necesario del aprendizaje. En un estudio, los bebés a los que se les presentaron grabaciones de audio o audiovisuales de hablantes del mandarín no pudieron distinguir los fonemas del idioma. [11] [12] Esto implica que simplemente escuchar los sonidos no es suficiente para aprender un idioma; la interacción social impulsa al bebé a tomar estadísticas. Las interacciones particulares dirigidas a los bebés se conocen como lenguaje "dirigido al niño" porque es más repetitivo y asociativo, lo que facilita su aprendizaje. Estas interacciones "dirigidas al niño" también podrían ser la razón por la que es más fácil aprender un idioma de niño que de adulto.
Bilingües
Los estudios de bebés bilingües, como el estudio Bijeljac-Babic, et al., Sobre bebés que aprenden francés, han ofrecido información sobre el papel de la prosodia en la adquisición del lenguaje. [13] El estudio Bijeljac-Babic encontró que el dominio del lenguaje influye en la "sensibilidad a los contrastes prosódicos". Aunque este no fue un estudio sobre aprendizaje estadístico, sus hallazgos sobre el reconocimiento de patrones prosódicos podrían tener implicaciones para el aprendizaje estadístico.
Es posible que los tipos de experiencia y conocimientos lingüísticos adquiridos a través del aprendizaje estadístico del primer idioma influyan en la adquisición de un segundo idioma. Algunas investigaciones apuntan a la posibilidad de que la dificultad de aprender un segundo idioma pueda derivarse de los patrones estructurales y las señales del lenguaje que uno ya ha captado al adquirir el primer idioma. En ese sentido, el conocimiento y las habilidades para procesar el primer idioma a partir de la adquisición estadística pueden actuar como un factor de complicación cuando se intenta aprender un nuevo idioma con diferentes estructuras de oraciones, reglas gramaticales y patrones de habla. [ cita requerida ]
Hallazgos importantes
Aprendizaje de categorías fonéticas
El primer paso para desarrollar el conocimiento de un sistema tan complejo como el lenguaje natural es aprender a distinguir las importantes clases de sonidos específicos del lenguaje, llamados fonemas, que distinguen el significado de las palabras. La psicóloga de la UBC Janet Werker , desde su influyente serie de experimentos en la década de 1980, ha sido una de las figuras más destacadas en el esfuerzo por comprender el proceso por el cual los bebés humanos desarrollan estas distinciones fonológicas. Si bien los adultos que hablan diferentes idiomas son incapaces de distinguir diferencias significativas de sonido en otros idiomas que no delinean diferentes significados en los suyos, los bebés nacen con la capacidad de distinguir universalmente todos los sonidos del habla. El trabajo de Werker ha demostrado que, si bien los bebés de seis a ocho meses todavía pueden percibir la diferencia entre ciertas consonantes hindi e inglesas , han perdido completamente esta capacidad entre los 11 y 13 meses. [6]
En la actualidad, se acepta comúnmente que los niños utilizan alguna forma de aprendizaje distributivo perceptivo , mediante el cual se descubren categorías agrupando instancias similares de un estímulo de entrada, para formar categorías fonéticas temprano en la vida. [5] Se ha descubierto que los niños en desarrollo son jueces efectivos de la autoridad lingüística, filtrando la información sobre la que modelan su lenguaje al centrar menos su atención en los hablantes que pronuncian mal las palabras. [5] Los bebés también utilizan el seguimiento estadístico para calcular la probabilidad de que determinados fonemas se sigan entre sí. [14]
Analizando
El análisis es el proceso mediante el cual un flujo de voz continuo se segmenta en sus unidades significativas discretas , por ejemplo , oraciones , palabras y sílabas. Saffran (1996) representa un estudio singularmente fundamental en esta línea de investigación. A los bebés se les presentó dos minutos de habla continua de un lenguaje artificial de una voz computarizada para eliminar cualquier interferencia de variables extrañas como la prosodia o la entonación . Después de esta presentación, los bebés pudieron distinguir palabras de no palabras, según lo medido por tiempos de búsqueda más largos en el segundo caso. [15]
Un concepto importante para comprender estos resultados es el de probabilidad de transición , la probabilidad de que un elemento, en este caso una sílaba, siga o preceda a otro elemento. En este experimento, las sílabas que iban juntas en palabras tenían una probabilidad de transición mucho mayor que las sílabas en los límites de las palabras que simplemente eran adyacentes. [5] [8] [15] Increíblemente, los bebés, después de una breve presentación de dos minutos, pudieron realizar un seguimiento de estas estadísticas y reconocer palabras de alta probabilidad . Desde entonces, más investigaciones han replicado estos resultados con lenguajes naturales desconocidos para los bebés, lo que indica que los bebés que aprenden también mantienen un registro de la dirección (hacia adelante o hacia atrás) de las probabilidades de transición. [8] Aunque los procesos neuronales detrás de este fenómeno siguen siendo en gran parte desconocidos, investigaciones recientes informan un aumento de la actividad en la circunvolución frontal inferior izquierda y la circunvolución frontal media durante la detección de límites de palabras. [dieciséis]
El desarrollo de sesgos en el ordenamiento de las sílabas es un paso importante en el camino hacia el desarrollo completo del lenguaje. La capacidad de sílabas clasificar y agrupar con frecuencia co-produciendo secuencias puede ser crítico en el desarrollo de un protoléxico , un conjunto de plantillas de palabras específicas del lenguaje común basado en patrones característicos en las palabras una escucha infantiles. El desarrollo de este protolexicón puede, a su vez, permitir el reconocimiento de nuevos tipos de patrones, por ejemplo, la alta frecuencia de consonantes inicialmente acentuadas en la palabra en inglés, lo que permitiría a los bebés analizar más las palabras reconociendo frases prosódicas comunes como unidades lingüísticas autónomas, reiniciando el ciclo dinámico del aprendizaje de palabras y lenguas. [5]
Asociaciones de etiquetas de referencia
La cuestión de cómo los usuarios novatos del lenguaje son capaces de asociar etiquetas aprendidas con el referente apropiado , la persona u objeto en el entorno que la etiqueta nombra, ha estado en el centro de las consideraciones filosóficas del lenguaje y el significado desde Platón hasta Quine y Hofstadter . [17] Este problema, el de encontrar una relación sólida entre la palabra y el objeto, el de encontrar el significado de una palabra sin sucumbir a una repetición infinita de búsquedas en el diccionario, se conoce como el problema de la base del símbolo . [18]
Los investigadores han demostrado que este problema está íntimamente relacionado con la capacidad de analizar el lenguaje, y que aquellas palabras que son fáciles de segmentar debido a sus altas probabilidades de transición también son más fáciles de mapear a un referente apropiado. [8] Esto sirve como evidencia adicional de la progresión del desarrollo de la adquisición del lenguaje, ya que los niños requieren una comprensión de las distribuciones de sonido de los lenguajes naturales para formar categorías fonéticas, analizar palabras basadas en estas categorías y luego usar estos análisis para asignarlas a objetos. como etiquetas.
La comprensión más temprana del desarrollo de las asociaciones entre palabras y referentes se ha informado a los seis meses de edad, y los bebés comprenden las palabras " mamá " y " papá " o sus equivalentes familiares o culturales. Otros estudios han demostrado que los bebés se desarrollan rápidamente en esta capacidad y a los siete meses son capaces de aprender asociaciones entre imágenes en movimiento y palabras y sílabas sin sentido. [5]
Es importante señalar que existe una distinción, que a menudo se confunde en la investigación de adquisiciones, entre mapear una etiqueta a una instancia o individuo específico y mapear una etiqueta a una clase completa de objetos. Este último proceso a veces se denomina generalización o aprendizaje de reglas. La investigación ha demostrado que si la entrada se codifica en términos de dimensiones perceptualmente sobresalientes en lugar de detalles específicos y si los patrones en la entrada indican que varios objetos se nombran indistintamente en el mismo contexto, es mucho más probable que un estudiante de idiomas generalice ese nombre. a cada instancia con las características relevantes. Esta tendencia depende en gran medida de la coherencia de las claves del contexto y del grado en que los contextos de las palabras se superponen en la entrada. [10] Estas diferencias están además vinculadas a los patrones conocidos de bajo y generalización excesiva en infantil aprendizaje de palabras . La investigación también ha demostrado que la frecuencia en la co-ocurrencia de referentes también se rastrea, lo que ayuda a crear asociaciones y disipar ambigüedades en los modelos objeto-referente. [19]
La capacidad de generalizar adecuadamente a clases enteras de palabras aún no vistas, junto con la capacidad de analizar el habla continua y realizar un seguimiento de las regularidades en el orden de las palabras, pueden ser las habilidades críticas necesarias para desarrollar la competencia y el conocimiento de la sintaxis y la gramática. [5]
Diferencias en poblaciones autistas
Según una investigación reciente, no hay evidencia neuronal de aprendizaje estadístico del lenguaje en niños con trastornos del espectro autista . Cuando se exponen a un flujo continuo de habla artificial, los niños neurotípicos muestran menos actividad cortical en las cortezas frontales dorsolaterales (específicamente la circunvolución frontal media ) a medida que aumentan las señales de los límites de las palabras. Sin embargo, la actividad en estas redes se mantuvo sin cambios en los niños autistas, independientemente de las señales verbales proporcionadas. Esta evidencia, que destaca la importancia de una función cerebral adecuada del lóbulo frontal, respalda la teoría de las "funciones ejecutivas", que se utiliza para explicar algunas de las causas biológicamente relacionadas de los déficits del lenguaje autista. Con deterioro de la memoria de trabajo, la toma de decisiones, la planificación y el establecimiento de objetivos, que son funciones vitales del lóbulo frontal, los niños autistas están perdidos cuando se trata de socializar y comunicarse (Ozonoff, et al., 2004). Además, los investigadores han descubierto que el nivel de deterioro comunicativo en los niños autistas se correlacionó inversamente con los aumentos de la señal en estas mismas regiones durante la exposición a lenguajes artificiales. Con base en esta evidencia, los investigadores han concluido que los niños con trastornos del espectro autista no tienen la arquitectura neuronal para identificar los límites de las palabras en el habla continua. Se ha demostrado que las habilidades tempranas de segmentación de palabras predicen el desarrollo posterior del lenguaje, lo que podría explicar por qué el retraso del lenguaje es una característica distintiva de los trastornos del espectro autista. [20]
Aprendizaje estadístico de idiomas en situaciones
El aprendizaje del lenguaje se lleva a cabo en diferentes contextos, y tanto el bebé como el cuidador participan en interacciones sociales. Investigaciones recientes han investigado cómo los bebés y los adultos usan las estadísticas de situaciones cruzadas para aprender no solo sobre los significados de las palabras, sino también sobre las limitaciones dentro de un contexto. Por ejemplo, Smith y sus colegas propusieron que los bebés aprendan el lenguaje adquiriendo un sesgo para etiquetar objetos con objetos similares que provengan de categorías bien definidas. Para este punto de vista es importante la idea de que las limitaciones que ayudan al aprendizaje de las palabras no son independientes de la información en sí misma o de la experiencia del bebé. Más bien, las limitaciones surgen cuando los bebés aprenden sobre las formas en que se usan las palabras y comienzan a prestar atención a ciertas características de los objetos que se han usado en el pasado para representar las palabras.
El problema de aprendizaje inductivo puede ocurrir ya que las palabras se usan a menudo en situaciones ambiguas en las que hay más de un posible referente disponible. Esto puede generar confusión para los bebés, ya que es posible que no puedan distinguir qué palabras deben extenderse para etiquetar los objetos a los que se hace referencia. Smith y Yu propusieron que una forma de hacer una distinción en situaciones tan ambiguas es rastrear los pares palabra-referente en múltiples escenas. Por ejemplo, un bebé que oye una palabra en presencia del objeto A y del objeto B no estará seguro de si la palabra es el referente del objeto A o del objeto B. Sin embargo, si el bebé vuelve a escuchar la etiqueta en presencia del objeto B y el objeto C, el bebé puede concluir que el objeto B es el referente de la etiqueta porque el objeto B se empareja consistentemente con la etiqueta en diferentes situaciones.
Modelos computacionales
Los modelos computacionales se han utilizado durante mucho tiempo para explorar los mecanismos mediante los cuales los estudiantes de idiomas procesan y manipulan la información lingüística . Los modelos de este tipo permiten a los investigadores controlar sistemáticamente importantes variables de aprendizaje que a menudo son difíciles de manipular en los participantes humanos. [21]
Modelos asociativos
Los modelos asociativos de redes neuronales de adquisición del lenguaje son uno de los tipos más antiguos de modelos cognitivos , que utilizan representaciones distribuidas y cambios en los pesos de las conexiones entre los nodos que componen estas representaciones para simular el aprendizaje de una manera que recuerda la reorganización neuronal basada en la plasticidad. que forma la base del aprendizaje y la memoria humanos . [22] Los modelos asociativos representan una ruptura con los modelos cognitivos clásicos , caracterizados por símbolos discretos y libres de contexto , a favor de un enfoque de sistemas dinámicos del lenguaje más capaz de manejar consideraciones temporales . [23]
Un precursor de este enfoque, y uno de los primeros tipos de modelo para tener en cuenta la dimensión de tiempo en la comprensión y producción lingüística fue Elman 's red recurrente sencilla (SRN). Al hacer uso de una red de retroalimentación para representar los estados pasados del sistema, los SRN pudieron en una tarea de predicción de palabras agrupar la entrada en categorías gramaticales autoorganizadas basadas únicamente en patrones estadísticos de co-ocurrencia. [23] [24]
Los primeros éxitos como estos allanaron el camino para la investigación de sistemas dinámicos en la adquisición lingüística, respondiendo muchas preguntas sobre el desarrollo lingüístico temprano pero dejando muchas otras sin respuesta, como la forma en que se representan estos lexemas adquiridos estadísticamente . [23] De particular importancia en la investigación reciente ha sido el esfuerzo por comprender la interacción dinámica de las variables de aprendizaje (por ejemplo, basado en el lenguaje) y del alumno (por ejemplo, basado en el hablante) en la organización léxica y la competencia en bilingües . [21] En el incesante esfuerzo por avanzar hacia modelos psicológicamente más realistas, muchos investigadores han recurrido a un subconjunto de modelos asociativos, mapas autoorganizados (SOM), como modelos establecidos y cognitivamente plausibles de desarrollo del lenguaje. [25] [26]
Los MOS han sido útiles para los investigadores para identificar e investigar las limitaciones y variables de interés en una serie de procesos de adquisición y para explorar las consecuencias de estos hallazgos en las teorías lingüísticas y cognitivas. Al identificar la memoria de trabajo como una restricción importante tanto para los estudiantes de idiomas como para los modelos computacionales actuales, los investigadores han podido demostrar que la manipulación de esta variable permite el arranque sintáctico , extrayendo no solo el significado del contenido categórico sino real de la co-ocurrencia posicional de las palabras en oraciones. [27]
Modelos probabilísticos
Algunos modelos recientes de adquisición del lenguaje se han centrado en los métodos de inferencia bayesiana para explicar las habilidades de los bebés para analizar apropiadamente las corrientes del habla y adquirir los significados de las palabras. Los modelos de este tipo se basan en gran medida en la noción de probabilidad condicional (la probabilidad de A dado B), en consonancia con los hallazgos relacionados con el uso de probabilidades de transición de palabras y sílabas por parte de los bebés para aprender palabras. [15]
Los modelos que hacen uso de estos métodos probabilísticos han podido fusionar las perspectivas de adquisición del lenguaje previamente dicotómicas de las teorías sociales que enfatizan la importancia de aprender las intenciones del hablante y las teorías estadísticas y asociativas que se basan en contextos inter-situacionales en un solo problema de inferencia conjunta. Este enfoque ha dado lugar a resultados importantes en la explicación de fenómenos de adquisición como la exclusividad mutua , el aprendizaje en un solo ensayo o el mapeo rápido y el uso de intenciones sociales . [28]
Si bien estos resultados parecen ser sólidos, los estudios sobre la capacidad de estos modelos para manejar situaciones más complejas, como el mapeo de múltiples referentes a una sola etiqueta, el mapeo de múltiples etiquetas a un solo referente y la adquisición del lenguaje bilingüe en comparación con los éxitos de los modelos asociativos en estas áreas han aún por explorar. Sin embargo, permanece la esperanza de que estos tipos de modelos puedan fusionarse para proporcionar una descripción completa de la adquisición del lenguaje. [29]
Hipótesis C / V
En la línea de las frecuencias probabilísticas, la hipótesis C / V básicamente establece que todos los oyentes de idiomas usan frecuencias consonánticas para distinguir entre palabras (distinciones léxicas) en cadenas de habla continuas, en comparación con las vocales. Las vocales son más pertinentes para la identificación rítmica. Varios estudios de seguimiento revelaron este hallazgo, ya que mostraron que las vocales se procesan independientemente de su distribución estadística local. [30] Otra investigación ha demostrado que la proporción consonante-vocal no influye en el tamaño de los léxicos al comparar distintos idiomas. En el caso de idiomas con una proporción de consonantes más alta, los niños pueden depender más de las consonantes vecinas que de la rima o la frecuencia de las vocales. [31]
Algoritmos para la adquisición del lenguaje
Algunos modelos de adquisición del lenguaje se han basado en el análisis sintáctico adaptativo [32] y en algoritmos de inducción gramatical . [33]
Referencias
- ↑ a b Russell, J. (2004). ¿Qué es el desarrollo del lenguaje? Enfoques racionalistas, empiristas y pragmáticos para la adquisición de sintaxis. Prensa de la Universidad de Oxford.
- ^ Chomsky, N. (1965). Aspectos de la teoría de la sintaxis. Cambridge, MA: MIT Press.
- ^ "Sobre Chomsky y las dos culturas del aprendizaje estadístico" .
- ^ Fernald, A. (1985). Los bebés de cuatro meses prefieren escuchar a las madres ". Comportamiento y desarrollo infantil, 181-195.
- ^ a b c d e f g h yo Swingley, D (2009). "Contribuciones del aprendizaje de palabras infantil al desarrollo del lenguaje" . Transacciones filosóficas de la Royal Society de Londres. Serie B, Ciencias Biológicas . 364 (1536): 3617–32. doi : 10.1098 / rstb.2009.0107 . PMC 2828984 . PMID 19933136 .
- ^ a b Werker, JF; Lalonde, CE (1988). "Percepción del habla en varios idiomas: capacidades iniciales y cambio de desarrollo". Psicología del desarrollo . 24 (5): 672–683. CiteSeerX 10.1.1.460.9810 . doi : 10.1037 / 0012-1649.24.5.672 .
- ^ Davis, SJ, Newport, EL y Aslin, RN (2009). Emparejamiento de probabilidad en bebés de 10 meses. Métodos.
- ^ a b c d Hay, JF; Pelucchi, B .; Estes, KG; Saffran, JR (2011). "Vinculación de sonidos a significados: aprendizaje estadístico infantil en un lenguaje natural" . Psicología cognitiva . 63 (2): 93–106. doi : 10.1016 / j.cogpsych.2011.06.002 . PMC 3143199 . PMID 21762650 .
- ^ Romberg, AR y Saffran, JR (2010). Aprendizaje estadístico y adquisición de idiomas. John Wiley & Sons, Ltd. WIREs Ciencias cognitivas. http://www.waisman.wisc.edu/infantlearning/Publications_files/Romberg.Saffran.2010.pdf
- ^ a b Aslin, RN; Newport, EL (2012). "Aprendizaje estadístico: de la adquisición de elementos específicos a la formación de reglas generales" . Distribución . 21 (3): 170-176. doi : 10.1177 / 0963721412436806 . PMC 3758750 . PMID 24000273 .
- ^ Kuhl, Patricia K (2004). "Adquisición temprana del lenguaje: descifrar el código del habla". Nature Reviews Neurociencia . 5 (11): 831–843. doi : 10.1038 / nrn1533 . PMID 15496861 .
- ^ Bibeljac-Babic, Ranka; Serres, Josette; Höhle, Barbara; Nazzi, Thierry (2012). "Efecto del bilingüismo en la discriminación del patrón de estrés léxico en bebés que aprenden francés" . PLOS One . 7 (2): e30843. Código bibliográfico : 2012PLoSO ... 730843B . doi : 10.1371 / journal.pone.0030843 . PMC 3281880 . PMID 22363500 .
- ^ Romberg, Alexa R y Sarron, Jenny R. (2010). " Aprendizaje estadístico y adquisición de idiomas ". ALAMBRES Cogn Sci 10.1002 / wbs.78
- ^ a b c Saffran, Jenny R; Aslin, Richard N; Newport, Elissa L. (1996). "Aprendizaje estadístico en bebés de 8 meses" . Ciencia . 274 (5294): 1926–8. Código Bibliográfico : 1996Sci ... 274.1926S . doi : 10.1126 / science.274.5294.1926 . PMID 8943209 .
- ^ McNealy, K; Mazziotta, JC; Dapretto, M (2006). "Romper el código del lenguaje: mecanismos neuronales subyacentes al análisis del habla" . J Neurosci . 26 (29): 7629–7639. doi : 10.1523 / jneurosci.5501-05.2006 . PMC 3713232 . PMID 16855090 .
- ^ Bornstein, MH y Lamb, ME (Eds.). (2011). Ciencia del desarrollo: un libro de texto avanzado. Nueva York, NY: Psychology Press
- ^ Harnad, S (1990). "El problema de conexión a tierra del símbolo". Physica D: Fenómenos no lineales . 42 (1-3): 335-346. arXiv : cs / 9906002 . Código bibliográfico : 1990PhyD ... 42..335H . doi : 10.1016 / 0167-2789 (90) 90087-6 .
- ^ Vouloumanos, Athena (mayo de 2008). "Sensibilidad detallada a la información estadística en el aprendizaje de palabras para adultos". Cognición . 107 (2): 729–742. doi : 10.1016 / j.cognition.2007.08.007 . PMID 17950721 .
- ^ Scott-Van Zeeland, AA; McNealy, K .; Wang, AT; Sigman, M .; Bookheimer, SY; Dapretto, M. (2010). "No hay evidencia neuronal de aprendizaje estadístico durante la exposición a lenguajes artificiales en niños con trastornos del espectro autista" . Psiquiatría biológica . 68 (4): 345–351. doi : 10.1016 / j.biopsych.2010.01.011 . PMC 3229830 . PMID 20303070 .
- ↑ a b Zinszer, B. y Li, P. (2010). Un modelo SOM de desgaste léxico en la primera lengua . En S. Ohlsson y R. Catrambone (Eds.), Actas de la 32ª Conferencia Anual de la Sociedad de Ciencias Cognitivas (págs. 2787-2792). Austin, TX: Sociedad de Ciencias Cognitivas.
- ^ Seidenberg, MS; Mcclelland, JL (1989). "Un modelo distribuido, de desarrollo del reconocimiento de palabras y nombres". Revisión psicológica . 96 (4): 523–568. CiteSeerX 10.1.1.127.3083 . doi : 10.1037 / 0033-295x.96.4.523 . PMID 2798649 .
- ^ a b c Li, P (2009). "Organización léxica y competencia en primeras y segundas lenguas: mecanismos computacionales y neuronales" . Ciencia cognitiva . 33 (4): 629–64. doi : 10.1111 / j.1551-6709.2009.01028.x . PMID 21585481 .
- ^ Elman, JL (1975). El lenguaje como sistema dinámico. La mayoría.
- ^ Kohonen, T. (sin fecha). El mapa autoorganizado.
- ^ Zhao, X .; Li, P .; Kohonen, T. (2011). "Mapa autoorganizado contextual: software para la construcción de representaciones semánticas" . Métodos de investigación del comportamiento . 43 (1): 77–88. doi : 10.3758 / s13428-010-0042-z . PMID 21287105 .
- ^ Li, P., Burgess, C. y Lund, K. (2000). La adquisición del significado de las palabras a través de co-ocurrencias léxicas globales . Niños pequeños.
- ^ Frank, MC, Goodman, ND y Tenenbaum, JB (2009). Uso de las intenciones referenciales de los hablantes para modelar el aprendizaje temprano de palabras en situaciones cruzadas . Ciencias psicológicas, 1-8.
- ^ Griffiths, TL; Chater, N .; Kemp, C .; Perfors, A .; Tenenbaum, JB (2010). "Modelos probabilísticos de cognición: exploración de representaciones y sesgos inductivos". Tendencias en ciencias cognitivas . 14 (8): 357–364. doi : 10.1016 / j.tics.2010.05.004 . PMID 20576465 .
- ^ http://www.sissa.it/cns/Books/Linguistic%20Contstraints_in%20Rebuschat%20&%20Williams.pdf
- ^ Lambertsen, Claus; Oetting, Janna; Barlow, Jessica. Revista de investigación del habla, el lenguaje y la audición. Octubre de 2012, vol. 55 Edición 5, p1265-1273.
- ^ Jill Fain Lehman (6 de diciembre de 2012). Análisis adaptativo: interfaces de lenguaje natural autoextendidas . Springer Science & Business Media. ISBN 978-1-4615-3622-2.
- ^ Chater, Nick y Christopher D. Manning. " Modelos probabilísticos de procesamiento y adquisición del lenguaje ". Tendencias en ciencias cognitivas 10.7 (2006): 335-344.