WikiDer > Искусственное изучение грамматики

Artificial grammar learning

Искусственное изучение грамматики (AGL) - парадигма исследования в когнитивная психология и лингвистика. Его цель - исследовать процессы, лежащие в основе человеческого изучение языка путем проверки способности субъектов выучить выдуманную грамматику в лабораторных условиях. Он был разработан для оценки процессов изучения человеческого языка, но также использовался для изучения неявное обучение в более общем смысле. Область интереса обычно - это способность испытуемых обнаруживать закономерности и статистические закономерности на этапе обучения, а затем использовать свои новые знания об этих закономерностях на этапе тестирования. На этапе тестирования можно использовать символы или звуки, использованные на этапе обучения, или передавать шаблоны другому набору символов или звуков в качестве поверхностной структуры.

Многие исследователи предполагают, что правила искусственной грамматики изучаются на неявном уровне, поскольку правила грамматики никогда не представляются участникам явно. Парадигма также недавно использовалась для других областей исследований, таких как способность к изучению языка, структурная грунтовка [1] и исследовать, какие структуры мозга участвуют в синтаксис приобретение и неявное обучение.

Помимо людей, парадигма также использовалась для исследования обучения паттернам у других видов, например хлопковые тамарины и скворцы.

История

Более полувека назад Джордж А. Миллер[2] установил парадигму искусственного обучения грамматике, чтобы исследовать влияние явных структур грамматики на обучение человека, он разработал грамматическую модель букв с различными последовательностями. Его исследование показало, что запомнить структурированную грамматическую последовательность легче, чем случайную последовательность букв. Его объяснение заключалось в том, что учащиеся могут идентифицировать общие характеристики между изученными последовательностями и, соответственно, кодировать их в набор памяти. Он предсказал, что испытуемые могут определить, какие буквы с наибольшей вероятностью будут повторяться вместе как последовательность, а какие нет, и что испытуемые будут использовать эту информацию для формирования наборов памяти. Эти наборы памяти служили участникам стратегией позже во время тестов памяти.

Ребер[3] сомневался в объяснении Миллера. Он утверждал, что если участники могут закодировать правила грамматики как наборы продуктивной памяти, то они смогут подробно описать свою стратегию. Он провел исследование, которое привело к развитию современной парадигмы AGL. В этом исследовании использовалась синтетическая модель обучения грамматике для проверки неявного обучения. AGL стала самой используемой и проверенной моделью в этой области. Как и в исходной парадигме, разработанной Миллером, участников просили запомнить список цепочек букв, которые были созданы на основе искусственной модели грамматических правил. Только на этапе тестирования участникам рассказали, что за запоминаемыми ими последовательностями букв стоит набор правил. Затем им было дано указание классифицировать новые цепочки букв на основе того же набора правил, которым они ранее не подвергались. Они классифицировали новые цепочки букв как «грамматические» (построенные на основе правила грамматики) и «случайно созданные» последовательности. Если испытуемые правильно отсортировали новые строки выше случайного уровня, можно сделать вывод, что испытуемые усвоили структуру грамматических правил без каких-либо явных указаний правил. Ребер[3] обнаружили, что участники отсортировали новые строки выше вероятности. Хотя они сообщили об использовании стратегий во время сортировки, они не смогли на самом деле выразить эти стратегии словами. Испытуемые могли определить, какие строки были грамматически правильными, но не могли определить правила, по которым составлялись грамматические строки.

Это исследование было воспроизведено и расширено многими другими.[4][5][6][7] Выводы большинства этих исследований совпадали с гипотезой Ребера: неявный процесс обучения проводился без преднамеренных стратегий обучения. Эти исследования также выявили общие характеристики неявно приобретенных знаний:

  1. Абстрактное представление набора правил.
  2. Бессознательные стратегии, которые можно проверить с помощью производительности.

Современная парадигма

Современная парадигма AGL может использоваться для исследования явного и неявного обучения, хотя чаще всего она используется для проверки неявного обучения. В типичном эксперименте AGL участники должны запоминать строки букв, ранее сгенерированные определенным грамматика. Длина строк обычно составляет от 2 до 9 букв в строке. Пример такой грамматики показан на рисунке 1.

Пример искусственного изучения грамматики.jpg

Рисунок 1: Пример искусственного грамматического правила

  • Правильные строки:VXVS, TPTXVS Неуправляемые строки:VXXXS, TPTPS

Для того, чтобы составить грамматически «правильную» строку букв в соответствии с заданным грамматическим правилом, испытуемый должен следовать правилам пары букв, представленным в модели (рисунок 1). При обнаружении нарушения системы грамматических правил, из которой состоит строка, она считается «неуправляемой» или случайно построенной строкой.

В случае стандартной неявной обучающей задачи AGL,[3] испытуемым не сообщают, что строки основаны на определенной грамматике. Вместо этого им просто дается задание запомнить цепочки букв на память. После этапа обучения испытуемым сообщают, что цепочки букв, представленные на этапе обучения, были основаны на определенных правилах, но не указывается, каковы правила. Во время фазы тестирования испытуемым предлагается классифицировать новые цепочки букв как «правильные» или «непокорные». Обычно измеряемая зависимая переменная - это процент правильно отнесенных к категории строк. Неявное обучение считается успешным, если процент правильно отсортированных строк значительно превышает уровень вероятности. Если это существенное различие обнаружено, это указывает на существование процесса обучения, который более сложен, чем запоминание представленных цепочек букв.[8]

Байесовское обучение

Механизм, лежащий в основе неявного обучения, которое, как предполагается, происходит, когда люди занимаются искусственным изучением грамматики: статистическое обучение или, более конкретно, Байесовское обучение. Байесовское обучение принимает во внимание типы предубеждений или «априорных распределений вероятностей», которые есть у людей, которые влияют на результат неявных учебных задач. Эти смещения можно рассматривать как распределение вероятностей, которое содержит вероятность того, что каждая возможная гипотеза будет верной. Из-за структуры Байесовская модель, выводы, выводимые моделью, представлены в форме распределения вероятностей, а не в виде одного наиболее вероятного события. Это выходное распределение представляет собой «апостериорное распределение вероятностей». Апостериорная вероятность каждой гипотезы в исходном распределении - это вероятность того, что гипотеза верна с учетом данных, и вероятность того, что данные верны, если гипотеза верна.[9]Эта байесовская модель обучения является фундаментальной для понимания процесса обнаружения паттернов, вовлеченного в неявное обучение, и, следовательно, механизмов, лежащих в основе усвоения правил обучения искусственной грамматике. Предполагается, что неявное изучение грамматики включает в себя прогнозирование совпадения определенных слов в определенном порядке. Например, «собака гналась за мячом» - это предложение, которое можно выучить как грамматически правильное на неявном уровне из-за частого совпадения слова «погоня», являющегося одним из слов, следующих за словом «собака». Такие предложения, как «собака кошка мяч» неявно признается грамматически неверным из-за отсутствия высказываний, содержащих эти слова, спаренные в определенном порядке. Этот процесс важен для разделения тематических ролей и частей речи при грамматической обработке (см. грамматика). В то время как обозначение тематических ролей и частей речи явное, идентификация слов и частей речи подразумевается.

Пояснительные модели

Традиционные подходы к AGL утверждают, что хранимые знания, полученные на этапе обучения, являются абстрактными.[3] Другие подходы[5][10] утверждают, что это хранимое знание конкретно и состоит из образцы строк, встречающихся на этапе обучения, или "фрагментов" этих образцов.[6][11] В любом случае предполагается, что информация, хранящаяся в памяти, извлекается на этапе тестирования и используется для помощи в принятии решений о строках букв.[12][13] Три основных подхода пытаются объяснить явления AGL:

  1. Абстрактный подход: Согласно этому традиционному подходу участники получают абстрактное представление об искусственном правиле грамматики на этапе обучения. Эта абстрактная структура помогает им решить, является ли новая строка, представленная на этапе тестирования, грамматической или произвольной.[14]
  2. Конкретный подход к знаниям: Этот подход предполагает, что на этапе обучения участники изучают конкретные примеры строк и сохраняют их в своей памяти. На этапе тестирования участники не сортируют новые строки в соответствии с абстрактным правилом; вместо этого они будут сортировать их в соответствии с их сходством с примерами, хранящимися в памяти на этапе обучения. Существует несколько мнений относительно того, насколько конкретны полученные знания. Брукс и Воки[5][10] утверждают, что все знания, хранящиеся в памяти, представлены в виде конкретных примеров полных примеров, изученных на этапе обучения. На этапе тестирования строки сортируются в соответствии с полным представлением примеров строк на этапе обучения. С другой стороны, Perruchet & Pacteau[6] утверждал, что знания о строках, полученные на этапе обучения, хранятся в форме «блоков памяти», где 2–3 буквы изучаются как последовательность вместе со знаниями об их разрешенном месте в полной строке.[6][11]
  3. Двухфакторный подход: Модель двойного процесса обучения, объединяет подходы, описанные выше. Этот подход предполагает, что человек будет полагаться на конкретные знания, когда это возможно. Когда они не могут полагаться на конкретные знания (например, на передача обучения задача), человек будет использовать абстрактное знание правил.[4][15][16][17]

Исследования с амнезия Пациенты полагают, что наиболее точной моделью может быть «двухфакторный подход».[18] Серия экспериментов с пациентами с амнезией подтверждает идею о том, что AGL включает в себя как абстрактные концепции, так и конкретные образцы. Пациенты с амнезиаком могли классифицировать стимулы как «грамматические» и «случайно сконструированные» так же хорошо, как и участники контрольной группы. Несмотря на то, что они были в состоянии успешно выполнить задание, пациенты с амнезиаком не могли явно вспомнить грамматические «фрагменты» последовательности букв, в то время как контрольная группа могла их явно вспомнить. При выполнении задания с теми же правилами грамматики, но с другой последовательностью букв, чем те, на которых они были ранее протестированы, и пациенты с амнезиаком, и контрольная группа смогли выполнить задание (хотя производительность была лучше, когда задание было выполнено с использованием того же набора букв, используемых для обучения). Результаты эксперимента подтверждают двухфакторный подход к искусственному изучению грамматики, в котором люди используют абстрактную информацию для изучения правил грамматики и используют конкретную, специфичную для образца память для фрагментов. Поскольку больные амнезиаком не могли хранить в памяти определенные «фрагменты», они выполняли задачу, используя абстрактный набор правил. Контрольная группа смогла сохранить эти конкретные фрагменты в памяти и (о чем свидетельствует отзыв) действительно сохранила эти примеры в памяти для дальнейшего использования.

Дискуссия об автоматизме

Исследование AGL подверглось критике из-за «автоматического вопроса»: считается ли AGL автоматическим процессом? Во время кодирования (см. кодировка (память)) исполнение может быть автоматическим в том смысле, что оно происходит без сознательного контроля (без сознательного руководства намерениями исполнителя). В случае AGL утверждалось, что неявное обучение - это автоматический процесс, поскольку он осуществляется без намерения изучить конкретное правило грамматики.[3] Это соответствует классическому определению «автоматического процесса» как быстрого, бессознательного и легкого процесса, который может начаться непреднамеренно. Когда оно возбуждено, оно продолжается до тех пор, пока не закончится, не имея возможности остановить или игнорировать его последствия.[19][20][21] Это определение неоднократно подвергалось сомнению. Были даны альтернативные определения автоматического процесса.[22][23][24] Предположение Ребера о том, что AGL является автоматическим, может быть проблематичным, поскольку подразумевает, что непреднамеренный процесс является автоматическим по своей сути. Сосредоточившись на тестах AGL, необходимо решить несколько проблем. Процесс сложный и включает в себя кодирование и отзывать или поиск. И кодирование, и извлечение можно интерпретировать как автоматические процессы, поскольку то, что было закодировано на этапе обучения, не является необходимым для задачи, намеренно выполняемой на этапе тестирования.[25] Исследователям необходимо различать неявность как относящуюся к процессу обучения или кодирования знаний, а также как относящуюся к производительности на этапе тестирования или извлечения знаний. Знания, закодированные во время обучения, могут включать многие аспекты предъявленных стимулов (целые строки, отношения между элементами и т. Д.). Вклад различных компонентов в производительность зависит как от конкретной инструкции на этапе сбора данных, так и от требований задачи поиска.[13] Следовательно, инструкции по каждому этапу важны для того, чтобы определить, потребуется ли автоматическая обработка на каждом этапе. Автоматичность каждой фазы следует оценивать отдельно.

Одна из гипотез, которая противоречит автоматизму AGL, - это «простой эффект воздействия». Эффект простого воздействия - это усиление аффекта по отношению к стимулу, которое является результатом неусиленного, повторяющегося воздействия стимула.[26] Результаты более чем 200 экспериментов по изучению этого эффекта показывают, что существует положительная взаимосвязь между средней оценкой «хорошего качества» и частотой воздействия стимулов. Стимулы для этих экспериментов включали линейные рисунки, многоугольники и бессмысленные слова (которые являются типами стимулов, используемых в исследованиях AGL). В этих экспериментах участники подвергались воздействию каждого стимула до 25 раз. После каждого воздействия участников просили оценить степень, в которой каждый стимул предлагал «хороший» или «плохой» эффект по 7-балльной шкале. В дополнение к основной схеме результатов, в нескольких экспериментах также было обнаружено, что участники оценили более высокий положительный эффект для ранее подвергавшихся воздействию предметов, чем для новых предметов. С неявное познание не следует ссылаться на предыдущие эпизоды исследования, влияние на рейтинги аффектов не должно наблюдаться, если обработка этих стимулов действительно подразумевается. Результаты этих экспериментов показывают, что различная категоризация строк может происходить из-за различий в аффекте, связанном со строками, а не из-за неявно усвоенных грамматических правил.

Искусственный интеллект

С появлением компьютеров и искусственный интеллектбыли адаптированы компьютерные программы, которые пытаются моделировать неявный процесс обучения, наблюдаемый в парадигме AGL. Программы искусственного интеллекта, впервые адаптированные для имитации естественного и искусственного изучения грамматики, использовали следующую базовую структуру:

Данный
Набор грамматических предложений какого-либо языка.
Находить
Процедура распознавания и / или создания всех грамматических предложений на этом языке.

Ранней моделью изучения грамматики ИИ является система SNPR Вольфа.[27][28] Программа получает серию букв без пауз и знаков препинания между словами и предложениями. Затем программа исследует строку в подмножествах и ищет общие последовательности символов и определяет «фрагменты» в терминах этих последовательностей (эти фрагменты сродни фрагментам для конкретного образца, описанным для AGL). По мере того как модель приобретает эти фрагменты в результате экспонирования, фрагменты начинают заменять последовательности неразрывных букв. Когда фрагмент предшествует или следует за общим фрагментом, модель определяет дизъюнктивные классы в терминах первого набора.[28] Например, когда модель встречает «погоня за собакой» и «погоня за кошкой», она классифицирует «собаку» и «кошку» как членов одного и того же класса, поскольку оба они предшествуют «погоне». Хотя модель сортирует фрагменты по классам, она явно определяет эти группы (например, существительное, глагол). Ранние ИИ-модели изучения грамматики, подобные этим, игнорировали важность негативных примеров влияния грамматики на усвоение грамматики, а также не имели возможности связать грамматические правила с прагматика и семантика. В более новых моделях предпринята попытка учесть эти детали.[29] пытается учесть оба этих фактора. Модель разбивает грамматику по «репликам». Языки маркируют падежные роли с помощью пяти возможных типов сигналов: порядок слов, регистр, согласие, интонация и глагольное ожидание (см. грамматика). Влияние каждой реплики на грамматику языка определяется ее «силой реплики» и «достоверностью реплики». Оба этих значения определяются с использованием одной и той же формулы, за исключением того, что сила реплики определяется посредством экспериментальных результатов, а достоверность реплики определяется посредством подсчета корпуса из языковых баз данных. Формула силы / действия реплики выглядит следующим образом:

Сила сигнала / достоверность сигнала = доступность сигнала * надежность сигнала

Доступность сигнала - это доля раз, в течение которого сигнал доступен в течение необходимого времени. Надежность сигнала - это доля правильных сигналов по отношению к общему количеству повторений сигнала. Объединяя надежность реплики вместе с доступностью реплики, унифицированная модель способна учесть эффекты отрицательных экземпляров грамматики, поскольку она учитывает точность, а не только частоту. В результате это также учитывает семантическую и прагматическую информацию, поскольку реплики, которые не создают грамматики в соответствующем контексте, будут иметь низкую силу реплики и достоверность реплики. Модель Мак-Уинни[29] также имитирует естественное изучение грамматики, он пытается смоделировать неявные процессы обучения, наблюдаемые в парадигме AGL.

Когнитивная нейробиология и парадигма AGL

Современные исследования с помощью AGL пытались определить, какие структуры участвуют в усвоении грамматики и неявном обучении. Пациенты с аграмматической афазией (см. Аграмматизм) были протестированы с парадигмой AGL. Результаты показывают, что нарушение речи при аграмматической афазии связано с нарушением искусственного обучения грамматике, что указывает на повреждение общих нейронных механизмов, обслуживающих как язык, так и последовательное обучение.[30]Де Фриз, Барт, Майворм, Кнехт, Цвитсерлод и Флёль[31] обнаружили, что электрическая стимуляция Площадь Брока улучшает неявное изучение искусственной грамматики. Стимуляция постоянным током может способствовать приобретению грамматических знаний, что представляет потенциальный интерес для реабилитации афазии. Petersson, Vasiliki & Hagoort,[32] изучить нейробиологические корреляты синтаксис, обработка структурированных последовательностей путем сравнения фМРТ результаты по синтаксису искусственного и естественного языка. Они утверждают, что "Иерархия Хомского"не имеет прямого отношения к нейробиологическим системам при тестировании AGL.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Питер, Мишель; Чанг, Франклин; Пайн, Джулиан М .; Блайтинг, Райан; Роуленд, Кэролайн Ф. (май 2015 г.). «Когда и как дети развивают знания о структуре аргументов глагола? Доказательства влияния глагольного смещения в задании на структурную подготовку». Журнал памяти и языка. 81: 1–15. Дои:10.1016 / j.jml.2014.12.002. HDL:11858 / 00-001M-0000-002B-4649-3. ISSN 0749-596X.
  2. ^ Миллер, Г.А. (1958). «Свободный вызов повторяющихся строк букв». Журнал экспериментальной психологии. 56 (6): 485–491. Дои:10,1037 / ч 0044933. PMID 13611173.
  3. ^ а б c d е Ребер, А. (1967). «Неявное изучение искусственной грамматики». Вербальное обучение и вербальное поведение. 5 (6): 855–863. Дои:10.1016 / с0022-5371 (67) 80149-х.
  4. ^ а б Mathews, R.C .; Buss, R. R .; Stanley, W. B .; Blanchard-Fields, F .; Cho, J. R .; Друхан, Б. (1989). «Роль неявных и явных процессов в обучении на примерах: синергетический эффект». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 15 (6): 1083–1100. CiteSeerX 10.1.1.456.8747. Дои:10.1037/0278-7393.15.6.1083.
  5. ^ а б c Brooks, L.R .; Воки, Дж. Р. (1991). «Абстрактные аналогии и абстрактные грамматики: комментарии к Реберу (1989) и Мэтьюсу и др. (1989)». Журнал экспериментальной психологии: Общие. 120 (3): 316–323. Дои:10.1037/0096-3445.120.3.316.
  6. ^ а б c d Perruchet, P .; Пакто, К. (1990). «Синтетическое изучение грамматики: неявная абстракция правил или явное фрагментарное знание». Журнал экспериментальной психологии. 119 (3): 264–275. CiteSeerX 10.1.1.116.3120. Дои:10.1037/0096-3445.119.3.264.
  7. ^ Altmann, G.M.T .; Dienes, Z .; Гуд, А. (1995). «Независимость от модальности неявно усвоенных грамматических знаний». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 21 (4): 899–912. Дои:10.1037/0278-7393.21.4.899.
  8. ^ Сегер, К.А. (1994). «Неявное обучение». Психологический бюллетень. 115 (2): 163–196. Дои:10.1037/0033-2909.115.2.163. PMID 8165269.
  9. ^ Капацинский, В. (2009). «Архитектура грамматики в искусственном обучении грамматике: формальные предубеждения в усвоении морфофонологии и характер учебной задачи». Университет Индианы: 1–260.
  10. ^ а б Vokey, J.R .; Брукс, Л. (1992). «Важность предметных знаний в изучении искусственной грамматики». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 18 (2): 328–344. Дои:10.1037/0278-7393.18.2.328.
  11. ^ а б Servan-Schreiber, E .; Андерсон, Дж. Р. (1990). «Фрезерование как механизм неявного обучения». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 16 (4): 592–608. Дои:10.1037/0278-7393.16.4.592.
  12. ^ Pothos, E.M. (2007). «Теории искусственного обучения грамматике». Психологический бюллетень. 133 (2): 227–244. CiteSeerX 10.1.1.137.1619. Дои:10.1037/0033-2909.133.2.227. PMID 17338598.
  13. ^ а б Познанский, Ю .; Цельгов, Дж. (2010). «Что подразумевается в неявном искусственном изучении грамматики?». Ежеквартальный журнал экспериментальной психологии. 63 (8): 1495–2015. Дои:10.1080/17470210903398121. PMID 20063258. S2CID 28756388.
  14. ^ Ребер, А. (1969). «Передача синтаксической структуры в синтаксических языках». Журнал экспериментальной психологии. 81: 115–119. Дои:10,1037 / ч0027454.
  15. ^ McAndrews, M.P .; Москович, М. (1985). «Классификация на основе правил и примеров в искусственном изучении грамматики». Память и познание. 13 (5): 469–475. Дои:10.3758 / bf03198460. PMID 4088057.
  16. ^ Ребер, А. (1989). «Неявное обучение и неявное знание». Журнал экспериментальной психологии. 118 (3): 219–235. CiteSeerX 10.1.1.207.6707. Дои:10.1037/0096-3445.118.3.219.
  17. ^ Reber, A.S .; Аллен, Р. (1978). «Аналоговые стратегии абстракции в синтетическом обучении грамматике: функционалистская интерпретация». Познание. 6 (3): 189–221. Дои:10.1016/0010-0277(78)90013-6. S2CID 53199118.
  18. ^ Ноултон, Б.Дж .; Сквайр, Л. (1996). «Искусственное изучение грамматики зависит от неявного усвоения как абстрактной, так и конкретной информации». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 22 (1): 169–181. Дои:10.1037/0278-7393.22.1.169. S2CID 6465608.
  19. ^ Hasher, L .; Zacks, R. (1979). «Автоматические и требующие усилий процессы в памяти». Журнал экспериментальной психологии: Общие. 108 (3): 356–388. Дои:10.1037/0096-3445.108.3.356.
  20. ^ Schneider, W .; Dumais, S.T .; Шиффрин, Р. М. (1984). «Автоматическая и контролируемая обработка и внимание». В Р. Парасураман и Д. Дэвис (ред.), Разновидности внимания. Нью-Йорк: Академическая пресса: 1–17.
  21. ^ Логан, Г.Д. (1988). «Автоматичность, ресурсы и память: теоретические споры и практическое значение». Человеческие факторы. 30 (5): 583–598. Дои:10.1177/001872088803000504. PMID 3065212. S2CID 43294231.
  22. ^ Цельгов, Дж. (1999). «Автоматичность и обработка без осознания» (PDF). Психея. 5.
  23. ^ Логан, Г.Д. (1980). «Внимание и автоматичность в задачах Stroop и прайминга: теория и данные». Когнитивная психология. 12 (4): 523–553. Дои:10.1016/0010-0285(80)90019-5. PMID 7418368. S2CID 15830267.
  24. ^ Логан, Г.Д. (1985). «Исполнительный контроль мысли и действия». Acta Psychologica. 60 (2–3): 193–210. Дои:10.1016/0001-6918(85)90055-1.
  25. ^ Perlman, A .; Цельгов, Дж. (2006). «Взаимодействие между кодированием и поиском в области обучения последовательностям». Журнал экспериментальной психологии: обучение, память и познание. 32 (1): 118–130. Дои:10.1037/0278-7393.32.1.118. PMID 16478345.
  26. ^ Manza, L .; Зизак, Д .; Ребер, А. (1998). «Искусственное изучение грамматики и простой эффект воздействия: задания на эмоциональное предпочтение и неявный процесс обучения». В Stadler, M.A. & Frensch, P.A. (Ред.), Справочник по неявному обучению. Таузенд-Оукс, Калифорния: Sage Publications, Inc .: 201–222.
  27. ^ Вольф, Дж. (1982). «Приобретение языка, сжатие и обобщение данных». Язык и общение. 2: 57–89. Дои:10.1016/0271-5309(82)90035-0.
  28. ^ а б Мак-Уинни, Б. (1987). Механизмы овладения языком. Хиллсдейл, Нью-Джерси: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. ISBN 9781317757405.
  29. ^ а б Мак-Уинни, Б. (2008). «Единая модель». In Robinson, P. & Ellis, N. (Eds.), Handbook of Cognitive Linguistics and Second Language Acquisition. Махва, Нью-Джерси: Лоуренс Эрлбаум Ассошиэйтс.
  30. ^ Кристиансен, M.H .; Kelly, M.L .; Shillcock, R.C .; Гринфилд, К. (2010). «Нарушение искусственного усвоения грамматики в аграмматизме». Познание. 116 (3): 383–393. Дои:10.1016 / j.cognition.2010.05.015. PMID 20605017. S2CID 43834239.
  31. ^ De Vries, M.H .; Barth, A.C.R .; Maiworm, S .; Knecht, S .; Zwisterlood, P .; Флоэль, А. (2010). «Электрическая стимуляция области Брока способствует неявному изучению искусственной грамматики». Когнитивная неврология. 22 (11): 2427–2436. CiteSeerX 10.1.1.469.3005. Дои:10.1162 / jocn.2009.21385. PMID 19925194. S2CID 7010584.
  32. ^ Petersson, K.M .; Василики, Ф .; Хагоорт, П. (2010). «Что говорит искусственное изучение грамматики о нейробиологии синтаксиса» (PDF). Мозг и язык: 340–353.