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Activación de difusión

La activación de difusión es un método para buscar redes asociativas, redes neuronales biológicas y artificiales o redes semánticas . El proceso de búsqueda se inicia etiquetando un conjunto de nodos fuente (por ejemplo, conceptos en una red semántica) con pesos o "activación" y luego propagando o "difundiendo" iterativamente esa activación a otros nodos vinculados a los nodos fuente. En la mayoría de los casos, estos "pesos" son valores reales que decaen a medida que la activación se propaga a través de la red. Cuando los pesos son discretos, este proceso a menudo se denomina paso de marcador. La activación puede originarse a partir de caminos alternativos, identificados por marcadores distintos, y terminar cuando dos caminos alternativos llegan al mismo nodo. Sin embargo, los estudios cerebrales muestran que varias áreas cerebrales diferentes desempeñan un papel importante en el procesamiento semántico . [1]

La activación de difusión en redes semánticas como modelo se inventó en la psicología cognitiva [2] [3] para modelar el efecto de abanico. [ cita necesaria ]

La activación de difusión también se puede aplicar en la recuperación de información , [4] [5] mediante una red de nodos que representan documentos y términos contenidos en esos documentos.

Psicología cognitiva

En lo que se refiere a la psicología cognitiva , la activación propagada es la teoría de cómo el cerebro itera a través de una red de ideas asociadas para recuperar información específica. La teoría de la activación en expansión presenta el conjunto de conceptos dentro de nuestra memoria como unidades cognitivas, cada una de las cuales consta de un nodo y sus elementos o características asociados, todos conectados entre sí por bordes. [3] Una red de activación en expansión se puede representar esquemáticamente, en una especie de diagrama web con líneas más cortas entre dos nodos, lo que significa que las ideas están más estrechamente relacionadas y normalmente se asociarán más rápidamente al concepto original. En psicología de la memoria, el modelo de activación en expansión sostiene que las personas organizan su conocimiento del mundo en función de sus experiencias personales, que a su vez forman la red de ideas que es el conocimiento del mundo que tiene la persona. [2]

Cuando una palabra (el objetivo) va precedida por una palabra asociada (la principal) en las tareas de reconocimiento de palabras, los participantes parecen tener un mejor desempeño en la cantidad de tiempo que les lleva responder. Por ejemplo, los sujetos responden más rápido a la palabra "doctor" cuando va precedida de "enfermera" que cuando va precedida por una palabra no relacionada como "zanahoria". Este efecto de preparación semántica con palabras que tienen un significado cercano dentro de la red cognitiva se ha observado en una amplia gama de tareas asignadas por los experimentadores, que van desde la verificación de oraciones hasta la decisión léxica y la denominación. [6]

Como otro ejemplo, si el concepto original es "rojo" y el concepto "vehículos" está preparado, es mucho más probable que digan "camión de bomberos" en lugar de algo que no esté relacionado con los vehículos, como "cerezas". Si, en cambio, se preparara "frutas", probablemente nombrarían "cerezas" y continuarían desde allí. La activación de vías en la red tiene mucho que ver con qué tan estrechamente vinculados están dos conceptos por significado, así como con cómo se prepara un tema.

Algoritmo

Un gráfico dirigido está poblado por nodos [1...N], cada uno de los cuales tiene un valor de activación asociado A [i] que es un número real en el rango [0,0...1,0]. Un enlace [i, j] conecta el nodo de origen [i] con el nodo de destino [j]. Cada arista tiene un peso asociado W [i, j] normalmente un número real en el rango [0,0...1,0]. [7]

Parámetros:

Pasos:

  1. Inicialice el gráfico estableciendo todos los valores de activación A [i] a cero. Establezca uno o más nodos de origen en un valor de activación inicial mayor que el umbral de disparo F. Un valor inicial típico es 1,0.
  2. Para cada nodo no activado [ i ] en el gráfico que tiene un valor de activación A [ i ] mayor que el umbral de activación del nodo F:
  3. Para cada enlace [i, j] que conecta el nodo de origen [i] con el nodo de destino [j], ajuste A [j] = A [j] + (A [i] * W [i, j] * D) donde D es el factor de decadencia.
  4. Si un nodo objetivo recibe un ajuste en su valor de activación de modo que supere 1,0, establezca su nuevo valor de activación en 1,0. Asimismo, mantenga 0,0 como límite inferior en el valor de activación del nodo objetivo en caso de que reciba un ajuste por debajo de 0,0.
  5. Una vez que un nodo se ha activado, es posible que no se vuelva a activar, aunque las variaciones del algoritmo básico permiten disparos repetidos y bucles a través del gráfico.
  6. Los nodos que reciben un nuevo valor de activación que excede el umbral de activación F se marcan para activarse en el siguiente ciclo de activación de extensión.
  7. Si la activación se origina en más de un nodo, una variación del algoritmo permite que el marcador distinga las rutas por las cuales la activación se distribuye en el gráfico.
  8. El procedimiento termina cuando no hay más nodos para activar o, en el caso de que el marcador pase desde múltiples orígenes, cuando se llega a un nodo desde más de una ruta. Las variaciones del algoritmo que permiten activaciones repetidas de nodos y bucles de activación en el gráfico terminan después de que se alcanza un estado de activación estable, con respecto a algún delta, o cuando se excede un número máximo de iteraciones.

Ejemplos

En este ejemplo, la activación de propagación se originó en el nodo 1, que tiene un valor de activación inicial de 1,0 (100%). Cada enlace tiene el mismo valor de peso de 0,9. El factor de decadencia fue 0,85. Se han producido cuatro ciclos de activación de la propagación. El tono y la saturación del color indican diferentes valores de activación.

Ver también

Notas

  1. ^ Karalyn Patterson, Peter J. Nestor y Timothy T. Rogers: "¿Dónde sabes lo que sabes? La representación del conocimiento semántico en el cerebro humano" [1]
  2. ^ ab Collins, Allan M.; Loftus, Elizabeth F. (1975). "Una teoría de activación de difusión del procesamiento semántico". Revisión psicológica . 82 (6): 407–428. doi :10.1037/0033-295X.82.6.407. ISSN  0033-295X. S2CID  14217893.
  3. ^ ab Anderson, John R. (1983). "Una teoría difusión de la activación de la memoria". Revista de aprendizaje verbal y comportamiento verbal . 22 (3): 261–295. doi :10.1016/S0022-5371(83)90201-3. ISSN  0022-5371.
  4. ^ S. Preece, Un modelo de red de activación en expansión para la recuperación de información. Tesis doctoral, Universidad de Illinois, Urbana-Champaign, 1981.
  5. ^ Fabio Crestani. "Aplicación de técnicas de activación de difusión en la recuperación de información". Revisión de inteligencia artificial , 1997
  6. ^ Chwilla, Dorothee J.; Hagoort, Pedro; Brown, CM, "El mecanismo subyacente al cebado hacia atrás en una tarea de decisión léxica: activación difundida versus coincidencia semántica", The Quarterly Journal of Experimental Psychology, 1998, 51A (3), 531-560 [2]
  7. ^ Impulsar la búsqueda de palabras clave de artículos con activación de difusión Aswath, D.; Ahmed, ST; Dapos;cunha, J.; Davulcu, H., Web Intelligence, 2005. Actas. Conferencia internacional IEEE/WIC/ACM de 2005 sobre volumen, edición, 19-22 de septiembre de 2005 Página(s): 704 - 707

Referencias