KNAW

Onderzoek

Computational models of early language acquisition and the role of different voices

Pagina-navigatie:


Wijzig gegevens


Titel Computational models of early language acquisition and the role of different voices
Looptijd 09 / 2009 - 07 / 2014
Status Afgesloten
Dissertatie Ja
Onderzoeknummer OND1336711
Leverancier gegevens Website CLS

Samenvatting

Baby's leren woorden van de sprekers in hun omgeving. Maar hoe ontdekken baby's eigenlijk woorden in het continue spraaksignaal dat ze horen? Doorgaans wordt aangenomen dat vooral de spraak van de moeder een overheersende rol speelt in het vroege taalverwervingsproces. Onbekend is in hoeverre het horen van verschillende sprekers bijdraagt aan het leren van woorden, en in hoeverre achtergrondruis in het signaal het woordleerproces beïnvloedt. Christina Bergmann simuleerde het taalverwervingsproces van baby's met computermodellen, die gevoed werden met ongesegmenteerde en ongelabelde spraak. Deze modellen bleken in staat woorden te leren, ondanks de grote mate van variabiliteit in het spraaksignaal afkomstig van verschillende mannelijke en vrouwelijke sprekers. Het leren van woorden bleek succesvoller als spraak van meerdere sprekers werd aangeboden. Kennelijk is de variabiliteit in het spraaksignaal waardevol voor het leren van woorden, constateert de promovenda.

Samenvatting (EN)

Children solve a huge puzzle, when they learn their native language within the first years of life. With an amazing speed, they discover the relevant information in their language and learn to store and recognise this knowledge in an efficient manner. For this, abstraction from the speech signal is necessary. How, without previous knowledge about language is this possible? Computational modelling offers the possibility to look at the behaviour of children, be it in a natural or experimental setting, from a different perspective: A model can zoom in on one child, even one process at a specific time point, can illustrate change or effects of interaction. At the same time, internal model states can be used to understand what is happening in the child. A model might also predict yet untested behaviour and phenomena, so we can learn more about the multi-faceted, complex process of language acquisition.

Betrokken organisaties

Betrokken personen


Omhoog
Ga terug naar de inhoud
Ga terug naar de site navigatie