La théorie des espaces conceptuels - applications et limites
2023
Abstract
Ce mémoire propose une évaluation critique de la théorie des espaces conceptuels de Peter Gärdenfors, qui est un cadre théorique qui vise à représenter la signification des concepts du langage naturel. Ce cadre se trouve à l’intersection des approches symboliques et des modèles distributionnels de la sémantique. Le mémoire montre que la théorie des espaces conceptuels est une heuristique féconde, particulièrement efficace pour les domaines sensoriels mais qu’il faut nuancer sa portée en raison des difficultés à l'appliquer directement à la sémantique du langage naturel et aux processus cognitifs dynamiques, appelant ainsi à des enrichissements théoriques pour en étendre l'applicabilité. Le premier chapitre établit la puissance explicative de la théorie en se concentrant sur son application aux couleurs. Le deuxième chapitre confronte la théorie à un défi majeur : la sémantique lexicale des mots abstraits, étudiée à travers le phénomène des distorsions de la mémoire dans le paradigme Deese-Roediger-McDermott (DRM). L'enjeu est de déterminer si la proximité dans un espace sémantique peut expliquer le fait que, dans les expériences DRM, les participants reconnaissent à tort des mots-leurres non présentés.Enfin, le troisième chapitre pousse la théorie dans ses retranchements en abordant les aspects dynamiques de la cognition, à travers l'étude des interférences entre les différentes langues chez les locuteurs bilingues. Ce phénomène met en lumière le caractère statique du modèle de Gärdenfors.
References (88)
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- Que la similarité globale peut être décomposée en similarités locales...
- 5.2. L'indétermination comme élargissement d'une région 2.5.3. L'interprétabilité des vecteurs 2.5.4. Pondération différentielle 2.5.5. Comment la pondération des dimensions affecte-t-elle...
- 'épreuve de reconnaissance...
- 2.2. L'interférence associative Annexe A : Deux approches de la sémantique L'approche "classique" de la sémantique Une classe est un ensemble d'objets regroupés par des attributs communs. Les attributs qu'un objet doit nécessairement avoir pour appartenir à une classe sont parfois appelés propriétés essentielles ou nécessaires, par opposition à celles qui sont accidentelles, ou contingentes Un concept apparaît donc comme un ensemble d'éléments qui partagent tous un (ou plusieurs) 'espèce humaine, à l'espèce des chevaux, des oiseaux, etc. Chaque espèce se distingue de toutes les autres par sa différence spécifique. Par exemple, l'espèce des « lions » peut être définie comme des félins (genre) dotés d'une crinière (différence spécifique). Traditionnellement, une classe (ou un concept) peut être défini en extension ou en intension : L'extension d'un concept désigne la collection de tous les objets qui tombent sous ce concept.
- L'extension englobe tous les objets qu'on peut ranger sous ce concept. Ainsi, l'extension du concept cheval est constituée par tous les chevaux.
- L'intension d'un concept (on dit parfois son contenu, sa compréhension) désigne les carac- tères du concept, c'est-à-dire la conjonction des propriétés que possèdent nécessairement les objets qui tombent sous lui. L'intension est l'ensemble des attributs (ou propriétés) nécessaires et suffisants pour dire qu'un objet appartient à une catégorie. Ainsi, l'espèce doit être définie en compréhension par des propriétés essentielles qui déter- , ce dernier a une plus grande extension que ses espèces, lesquelles nécessitent plus de conditions dans leurs définitions, autrement dit, des déterminations supplé- mentaires 'intérieur, Son et al. (2022) ont créé des trajectoires circulaires dans l'espace latent. Ils 'architecture, ces conclusions devraient s'appliquer également à StyleGAN3. Notons toutefois que le requisit de convexité n'est pas parfaitement satisfait. Certains tra- vaux ont montré que pour de nombreux attributs binaires (souriant/non-souriant, jeune/âgé), la séparation dans l'espace latent est approximativement linéaire, c'est-à-dire qu'elle peut être modélisée par un hyperplan Shen et al. (2020).
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