第六章 长时记忆Word

　　认知心理学

　　第六讲 长时记忆

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　　记忆三级加工系统

　　复述

　　感觉

　　短时信息丧失

　　长时

　　信息丧失

　　时间推移2

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　　影响我们生活的不是真实的过去，而是我 们对过去的印象。这些印象常常是结构严密， 并且经过重重筛选的，犹如神话般不可言喻。 对过去的印象和象征性的构建就像遗传信息 一样刻入我们的意识中。每一个历史时期都 在当代和过去的神话背景中映射着其本身。 George Steiner,《蓝胡子的城堡》

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　　什么是长时记忆 长时记忆是指存储时间在一分钟以上的记 忆。长时记忆中存贮着我们过去的所有经验 和知识。长时记忆的信息在头脑中存储的时 间长，容量没有限制。

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　　认知心理学对长时记忆研究的特点 不再将长时记忆看作单一的，而是采取分 析的观点，认为长时记忆可分为不同的类型 和系统，如情景记忆和语义记忆，表象系统 和言语系统等。 它着眼于长时记忆的内部加工过程，重视 信息的内部表征和组织，而不局限于研究各 种外部因素的作用。5

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　　主要内容 第一部分：–第一节、长时记忆的类型

　　第二部分：记忆模型 (网络的、特征的、综合的)–第二节、层次网络模型和激活扩散模型 –第三节、集理论模型和特征比较模型 –第四节、HAM ELINOR6

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　　第一节、长时记忆的类型 一、情景记忆与语义记忆 (信息类型角度)

　　二、表象系统与言语系统 (信息编码角度)7

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　　一、情景记忆与语义记忆(Tulving ,1972) 从信息类型的角度将长时记忆分为两类： 情景记忆-人们根据时空关系对某件事情的记忆。– 例如：参加毕业典礼、春游

　　语义记忆-人们对一般知识和规律的记忆，与特殊的 时间、地点无关。– 例如：九九乘法表、化学元素周期表、24节气

　　比较– 贮存的信息不同： – 参照物不同：个人经历；一般知识 – 存在状态不同：易受干扰，不易提取；不易被干扰，容 易提取 – 推理能力不同：不易推理，方便推理 8

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　　请大家记忆下面的词表： 波莱尔群、凸面、泛函、赋范空间、半泛 数、后向差分、支持向量机

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　　情景记忆与语义记忆存在的证据 1、遗忘症患者：特别难于回忆特定的情景 ，但却可以对此做一般的言语描述。 例如：让被试回忆他经历过的有关旗帜的 任何一个特定的情景 结果：被试会回答，他记得旗子，旗子要 在游行队伍上空飘扬，游行总是这样。但 是，他却无法描述任何一面具体的旗子或 特定的游行。10

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　　情景记忆与语义记忆存在的证据 2、智力落后症患者：可以记住一些个人的 具体事件，无法记住运算规则和其他抽象 的东西。 说明语义记忆受到了

　　更大的损害。

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　　情景记忆与语义记忆的关系 情景记忆和语义记忆是一个连续体的两端。–例如上节课老师刚讲授过的物理定律属于情景记 忆还是语义记忆？ –特定时间和地点的情景记忆，经过在不同背景上 的多次重复，逐渐概括成为语义记忆。

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　　二、表象系统与言语系统 (Paivio,1975) 从信息编码的角度对长时记忆分为两个系统： 表象系统– 以表象代码来贮存 – 贮存具体的客体和事件的信息

　　言语系统– 以言语代码来贮存 – 贮存言语信息 – 实际上是听觉的或发音的记忆；

　　因此在长时记忆中，所有的信息都是作为感觉的或者 运动的经验来表征的。Paivio实际上否认长时记忆存 在着不联系于某一特殊感觉形态的代码。13

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　　表象与表象代码 表象：事物不在面前时，人在头脑中出现 的关于事物的形象。– 视觉表象、听觉表象、运动表象

　　表象代码：记忆中的事物的形象–视觉表象被看作是一种主要的表象代码 –表象与知觉 - 与实际知觉具有相似的特征 –与外部客体类似-客体的大小和空间关系 –类比表征14

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　　三、信息编码问题存在的争论： 争论焦点–是否承认语义代码以外还存在表象代码

　　语义代码-命题(Proposition)–观点一：在长时记忆中占有特别重要的地位 –观点二：是长时记忆中唯一的编码方式

　　表象代码-记忆中的事物的形象15

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　　(一)语义代码证据 1、命题与命题表征 命题：思维活动的基本意义单位，通常由一个 谓词(动词单位)与一个或几个中项(名词单 位)所组成，用来表达一个事实或状态 命题表征：语言信息或意义以命题形式在记忆 中存储，即命题表征； 例如：这个老年男人骑着棕色的马 包含三个 命题– 这个男人是老人 – 老人骑着马 – 马是棕色的16

　　彭聃龄，认知心理学

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　　(一)语义代码证据 2、实验支持 Mandler Ritchey, 1977 实验材料：图画 被试任务：学习8张关于课堂学习的图片， 每张学习10s;学习之后，要求被试对图片 进行再认 再认测验设计：包含两类迷惑性图片– 一：表面性迷惑，图片在不重要的视觉细节方 面有差异

　　– 二：类型改变图片，图片有较为重要的意义方 17 面的变化

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　　(一)语义代码证据 2、实验支持 实验结果：再认结果表明，被试能够再认 出77%的原图，能拒斥60%的表面性迷惑图 片，但却能拒斥94%的类型改变图片。

　　证明：被试对图片意义的改变敏感；被试 并不去记忆图片的细节，所记忆的是图片 的意义。18

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　　(二)表象代码证据 Shepard , 1967 实验材料：图片 实验过程：– 逐一向被试呈现612张非常容

　　易记忆的图片； – 随机挑选68张图片，与被试没有见过的另外68 张图片配对呈现； – 要求被试识别哪一张图片是之前看到过的19

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　　实验结果：某种程度上支持了 表象代码 不同的解释(Martindale,1991 )– 回忆中出现的某一事件的视觉表 象是依据语义代码的命题表征重 建出来的，并因此出现记忆扭曲

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　　四、Tulving vs. Paivio 信息类型 vs. 信息编码形式–表象系统 vs. 情景记忆 表象系统贮存具体事件，与情景记忆有某种相似 情景记忆未必以表象形式来编码 情景记忆可用命题来表征，类似语义记忆

　　–言语系统 vs. 语义记忆 言语系统贮存言语信息，与语义记忆有某种相似

　　Tulving 的分类方法影响更大21

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　　第二节、层次网络模型和激活扩散模 型语义记忆模型(网络角度): 一、层次网络模型 二、激活扩散模型

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　　一、层次网络模型 概念– 是记忆的基本单元 – 每个概念具有一定的特征(概念) – 用一个或一些概念(特征)说明另 一些概念

　　上下级关系组织– 形成有层次的网络系统 – 网络的结点为概念 – 结点之间的连线代表概念中的从属 关系

　　分级贮存(认知经济)– 一个概念水平只贮存该概念特有的 特征 – 同一级的几个概念所具有的共同特 征贮存于上一级概念水平上23

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　　2、模型的 层次网络模型认为：提取概念的意义就是 对网络搜索的过程，搜索的距离越长，反 应时间越长。

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　　3、模型的验证：范畴大小效应

　　被试任务：判断句子真伪 改变谓语的范畴大小– 同级判断 – 一级水平判断 – 二级水平判断

　　特征句与范畴句

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　　3、模型的验证：范畴大小效应

　　实验结果：–当谓语范畴变大，判 断句子需要时间越多。特征句 范畴句

　　–特征句的反应多于相 应的范畴句。说明在 同一水平上，特征是 随附概念贮存的，搜 索一个特征比搜索相 应的概念需要额外时 间。

　　支持语义记忆具有网

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　　4、对模型的批评 (1)熟悉效应 (2)典型性效应 (3)否定判断

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　　(1)熟悉效应 范畴大小效应的反例– Rips et al.(1973):“狗是哺乳动物” vs. “狗是 动物” – Conrad(1972):“鲨鱼能活动” vs.“鱼能活 动” vs.“动物能活动” –熟悉效应；概念联系的频率反应主观的概念的距 离层次距离

　　–搜索或提取所需的时间：由概念联系频率或概念 28 与特征联系频率决定，概念与特征的层次距影响

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　　(2)典型性效应 越典型判断越快，与网络层次观点相悖–“鸽子是鸟” “企鹅是鸟” –“苹果是水果”“榴莲是水果”

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　　(3)否定判断 按照层次网络模型，作 出一

　　个否定判断，通常 需要进行较长的搜索。– “所有鸟都是狗”“蝙蝠 是鸟”

　　判断词对是否属于同一 范畴时：判断同一范畴 的两个词慢于判断不同 范畴的两个词–“铁杉-雏菊” “铁杉-鹦 30 鹉”

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　　层次网络模型的优点与缺点 优点：简洁– 核心概念：按逻辑的上下级关系组成网络

　　缺点：–其所涉及的概念间联系的种类极少——它强调上 下级关系，而实际上存在的更多的横向关系被忽 视 – 分级贮存，节约贮存空间，但增加提取信息所 需要的时间 –难以解释典型性效应、熟悉效应、否定判断 31

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　　二、激活扩散模型 1、模型的结构 2、模型的加工过程 3、模型的验证：启动效应 4、激活扩散模型对层次网络模型的修正32

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　　1、模型的 也是一个网络模型– 放弃了以层次结构为主体的结构 概念不一定分级贮存 越级概念之间的联系可以先于相邻的两 层概念的联系进行贮存

　　– 以语义联系或语义相似性将概念组织起 来 节点为概念 连线长短表示联系的紧密程度 连线多少表示共同特征的多寡

　　– 不排除概念间的逻辑层次结构

　　预存模型33

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　　2、模型的概念被加工 或受到刺激

　　概念结点产 生激活

　　激活沿连线 向四周扩散34

　　先扩散到直接 结点 再扩散到其他 节点

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　　加工特点 这种激活是特定源的激活– 产生扩散但可以追踪出产生激活 的原点

　　激活的数量有限– 概念愈是长时间受到加工，释放 激活的时间愈长 – 激活扩散会随时间逐渐减弱

　　连线不仅有紧密之分还有 强弱之别– 依赖于使用频率高低，使用频率 高，连线强度高，激活扩散快， 激活减弱少 – 反之亦然

　　激活交叉– 回答一个问题或验证一个陈述的 机制有赖于激活扩散会不会在网 络中的某一个点上遇到35

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　　加工特点 既包含搜索也包含计算决策的过程。达到肯定 标准，做 出肯定判 断

　　野鸭是鸟 野鸭是鸭 鸭是鸟

　　搜索肯定 与否定证 据

　　达不到任 一标准， 则不知道

　　不同通路， 肯定与否 定证据相 互抵消36

　　达到否定 标准，做 出否定判 断

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　　3、模型验证：启动效应

　　启动效应：先前的加工活动对随后的加工 活动所起的有利作用。为激活扩散模型提供 了有力的证据。

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　　Freedman Loftus(1971) 实验任务：– “说出一种水果名称是以A字母开头的” – “说出一种以A字母开头的水果名称”

　　结果：– 被试完成前一种表达方式的作业要快于后一种

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　　Meyer(1971) 任务：判断成对的单词是否为英语单词？– 若都是英语单词，肯定反应；若有一个为非英语 单词，否定反应 Fish--RfiherBread--Butter Nurse---Butter

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　　4、激

　　活扩散模型对层次网络模型的 修正 语义联系取代层次结构– 概念与属性具有同等的地位 – 各种属性是与各种概念联系在一起的 – 各个概念间联系在长度上是不同的(紧密性、强度) – 可以解释范畴大小效应、熟悉效应、典型性效应等 – 新增决策机制

　　激活扩散vs.层次网络– 层次网络模型： 严格的逻辑性

　　– 激活扩散模型： 更多弹性 容纳更多不确定性和模糊性 丧失了层次网络模型的单纯性与简易性

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　　网络模型 概念为基本单位 语义信息高度组织化 预存模型 搜索成为必不可少的加工过程

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　　第三节、集理论模型和特征比较模 型特征范畴模型(计算模型) 一、集理论模型(Set-Theoretic Model) 二、特征比较模型(Feature Comparision Model) 三、关于语义记忆模型研究方法的困难42

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　　一、集理论模型 (Meyer,1970) 1、模型的内容 2、谓语交叉模型 3、模型的验证和评价

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　　1、模型的内容 基本语义单位仍为概念 各概念是同等重要的 概念 由 集(set)信息或要素表征 样例集属性集(特征集)44

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　　样例集与属性集(特征集)样例集 概念的一些样例– 鸟：知更鸟、金丝雀、鸽子、 夜莺……

　　属性集 属性集(特征集)– 概念的属性或特征 – 鸟：是动物、有羽毛、会飞、 有翅膀……

　　语义记忆是由无数这样的信息所构成的 信息集或概念之间没有现成的联系

　　判断命题真伪时要分别搜寻主语和宾语两个概念的属性集 ，并进行比较 共同属性越多，重叠程度越高 重叠程度高，做肯定判断，否则，做否定判断 45 (Example)

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　　集理论模型举例 判断以下两个命题的真伪，哪个判断会更快？– 命题一：“金丝雀是动物” – 命题二：“金丝雀是鸟”

　　命题分析– 两命题共存在三个概念：金丝雀、鸟、动物 – 判断命题前均需要对命题所提及的概念的属性集进行搜寻 – 金丝雀vs.鸟：共同属性更多(羽毛、飞、卵生……) – 金丝雀vs.动物：共同属性少(在羽毛、飞、卵生等方面没有 达到属性的一致)

　　因此，根据集理论模型推断，人们会对命题二更快作出 yes反应——同样可以说明范畴大小效应46

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　　2、谓语交叉模型 存在两个阶段的加工–判断主语和谓语是否交叉 – 判定主语是否为谓语的子 集或下级概念。

　　特称句vs.全称句–有些S是P vs. 所有S是P – 对前者的判断快于对后者 的判断 前者只需要一个加工阶段 后者需要两个加工阶段47

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　　3、集理论模型的验证和评价 Meyer的实验范式 所有 妇女都是 作家有些 妇女 是 作家 结果：对特称

　　语句判断的反应 时要少于对全称语句的判断。48

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　　3、集理论模型的验证和评价 总的来看，集理论模型可以说明范畴大小 效应，然而它不能解释熟悉效应和典型性效 应。–熟悉效应：狗是动物；狗是哺乳动物 – 典型性效应：鸽子是鸟；企鹅是鸟

　　与层次网络模型相比，集理论模型的长处 在于它可以较好地解释某些迅速作出的否定 判断。

　　更值得注意的是，集理论模型提出了非预 存的思想，概念间的联系或一定的知识需要49

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　　二、特征比较模型 (Smith, Shoben Rips,1974) 1、两类语义特征 2、语义空间 3、两阶段加工过程

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　　1、两类语义特征 概念在长时记忆中是以一集属性或特征来 表征 概念的诸特征可以分为两类–定义性特征(Defining Feature):必须特征 –特异性特征(Characteristic Feature):不是必要 的，但有一定的描述功能

　　不同级别概念的定义性特征的关系

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　　2、语义空间 根据特征比较模型，概念之间，共同的语 义特征，尤其是定义性特征越多，联系越紧 Rips 等认为，被试对概念 密。间联系作出评定，依靠的是 他们长时记忆中贮存的语义 特征。

　　这样就可以通过考察一个范 畴的语义空间来发现被试应 用哪些语义特征来评定概念 之间的联系的。

　　在概念的二维空间分布中， 横轴表示动物躯体的大小， 纵轴表示动物的野性和凶猛 程度。

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　　3、两阶段 加工阶段一：总体比较， 带有启发性质 加工阶段二：计算性质， 较少发生错误麻雀是鸟 桌子是鸟 企鹅是鸟53

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　　对于特征比较模型的评价 特征比较模型可以解释不同语句判断反 应时的差别，以语义特征的相似性对各种 实验结果进行解释，显得简洁有效

　　能够解释范畴大小效应、熟悉性效应、 典型性效应和否定判断–范畴大小效应：麻雀是鸟；麻雀是动物 –否定判断：桌子是鸟；蝙蝠是鸟 –典型性效应：鸽子是鸟；企鹅是鸟 –熟悉效应：狗是动物；狗是哺乳动物

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　　对于特征比较模型的评价 如何分清诸概念中定义特征与特异性特 征的区别

　　而且也有一反例该模型提出了质疑–“有些椅子是桌子”快于 “有些椅子是石头”

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　　网络模型与特征模型比较 网络模型– 概念间存在联系 – 概念处于网络中的一定位置 – 语义记忆有严密结构 – 属于预存模型——知识是事先贮存的 – 搜索是其必不可少的加工过程

　　特征模型– 语义信息没有严谨的结构 – 不具备网络形式 – 概念间无现成的联系 – 无法通过搜索加工 – 要通过计算得到概念联系56

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　　第四节、HAM ELINOR综合性模型 一、HAM模型(Human Associative Memory) 二

　　、ELINOR模型 简介：这两个模型用命题作为知识的基本 单元，企图说明复杂知识在长时记忆中的贮 存和加工，并集语义记忆和情境记忆于一体， 因而这些模型具有综合性，涉及面广是其他 的简单模型所不及的57

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　　HAM是“人的联想记忆” 模型 认为语义记忆的基本表征单元是命题，而不是概念。 什么是命题？ 命题表征是外显的、不连续的和抽象的，代表了心理的概念性内 容。 1.命题与联想 一个命题是由一小集联想构成的，每个联想将两个概念结合在 一起。 联想有四种类型：

　　– – – –

　　①上下文-事实联想； ②地点-时间联想； ③主语-谓语联想； ④关系-宾语联想。 概念本身不是按其本身的特性或概念的语义距离， 而是按命题结构组织起来的，具有网络的性质，形成 命题树。因此，长时记忆也就像一个庞大的命题树网 络。582016/4/11

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　　HAM模型中的主要联想类型

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　　HAM模型的命题树

　　既可以表征语义记忆，又可以表征情景 可以表征复杂命题

　　上下文B 地点 D

　　A

　　结点 事实 联想 C 主语 F 关系 H 谓语 宾语 I 问

　　时间 E

　　G

　　教室

　　过去时60

　　教授

　　比

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　　2、4阶段操作输入句子

　　构成命题树

　　从长时记忆中搜索与命 题树匹配的命题树

　　成功匹配612016/4/11

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　　模型特点 以命题为基本单元得到实验支持– 词的重复 在同一句子(命题)中重复，可提高回忆成绩 在不同的句子中重复，无法提高成绩

　　– 成功实现计算机模拟，使计算机能理解一些句子并回答一些问题。

　　优点– 既可以表征语义记忆，又可以表征情景记忆 将情景记忆信息以命题来表征

　　– 使一个命题嵌进另一个命题 将若干简单的命题组合起来形成复杂命题

　　批评– 以命题为基本单元，忽略概念特征，难以解释前面几个模型设计的 现象 – 按阶段相继进行的匹配过程亦受到批评

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　　ELINOR模型 1、信息类型 该模型认为，长时记忆中贮存3类信息– 概念：指特定的思想 指明上级概念 指明概念所具有的特征 指明概念的实例或下级概念

　　– 事件：一种场景——基本单元 行动 行动者 对象

　　–情景：由事件按一定的时间关系结合而成63

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　　2、命题表征 概念、事件和情景都用命题来表征

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　　ELINOR模型的特点 将语义记忆和情景记忆混合在一起– HAM模型：即可以表征语义记忆，又可以表征情 景记忆

　　ELINOR模型是一个网络模型，其优点在于它 可以容纳多种多样的联系，可表征各种信息 但它的加工过程尚不清楚，无法对其操作的 结果作出预测。因而难以将它与其它模型作 具体比较652016/4/11

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　　思考问题

　　什么是语义记忆和情景记忆？ 什么是双重编码说？ 如何评价层次网络模型与激活扩散模型？ 支持层次网络模型的效应是什么？ 层次网络模型无法解释的几种现象是？ 支持激活扩散模型的效应是什么？ 当层次网络模型vs.激活扩散模型时, 结点间连线的意 义有什么不同？