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Die Theorien zur Repräsentation und Verarbeitung von Konzepten wurden erheblich durch Modelle verbessert, die auf Informationen basieren, die in semantischen Eigenschaftsnormen verfügbar sind. Diese Informationen beziehen sich sowohl auf die Identität der in den Normen produzierten Merkmale als auch auf deren statistische Eigenschaften. In diesem Artikel stellen wir ein neues und umfangreiches Set von Eigenschaftsnormen vor, das als flexibles Werkzeug konzipiert wurde, um den Anforderungen vieler verschiedener Disziplinen nachzukommen, die an der Repräsentation von konzeptionellem Wissen interessiert sind, von der kognitiven Psychologie bis zur Computerlinguistik. Neben der Bereitstellung aller Merkmale, die von 2 oder mehr Teilnehmern aufgeführt werden, zeigen wir auch die beträchtliche sprachliche Variation, die jedem normierten Merkmalslabel zugrunde liegt, und die Anzahl der Teilnehmer, die jede Variante erzeugt haben. Unsere Normen sind hinsichtlich der Anzahl und Verteilung der Merkmale hochgradig vergleichbar mit dem größten vorhandenen Set (McRae, Cree, Seidenberg & McNorgan, 2005). Darüber hinaus zeigen wir, wie die Normen zu einer kohärenten Kategorienstruktur führen. Wir stellen diese Normen in der Hoffnung zur Verfügung, dass die größere Detailgenauigkeit, die in den Normen des Zentrums für Sprache, Sprache und Gehirn verfügbar ist, die Entwicklung von Modellen des konzeptionellen Wissens weiter fördern sollte. Die Normen können unter www.csl.psychol.cam.ac.uk/propertynorms heruntergeladen werden.
Devereux et al. (Do,) untersuchten diese Frage.
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