8第八章知识的表征
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第八章 知识的表征
知识表征的涵义
• 概念的形成与概念的掌握、判断与推理、 决策与问题解决等思维活动，都必须要提 取与运用人脑中已经存储的有关世界的知 识。知识在人脑中的存储和组织形式或者 说知识在人脑中的呈现方式，称为知识的 表征。
• 信息加工的观点，即符号取向的观点。他 们认为知识是人脑对具有符号性质的信息 进行加工处理的结果并以某种抽象、概括 的形式存储在人脑中。人的认知系统是通 过检索人脑中这种已经组织好的类似于百 科全书的知识体系，来查阅和提取自己所 需要的相关信息项目的。这意味着知识的 组织与呈现形式都是符号的。
知识表征的模型
• 认知心理学通过构建认知模型来说明个 体内部的知识表征。层次网络模型就是基 于数学和计算机程序的方式，用来模拟和 探讨人类知识的组织方式或人类知识的呈 现方式。即个体头脑内部知识的每一个成 分是怎样以某种联系方式排列与相互作用 的。
层次网络模型
• 层次网络模型(Hierarchical Network Model)是Quillian，
• 这样的语义结构并不排除概念的逻辑层次关 系，并且概念之间有更多的横向联系。
• 在激活扩散模型中，一个概念的意义或内涵 也是由与它相联系的其他概念，特别是联系 紧密的概念来确定的，但概念特征不一定要 分级贮存。
• 在激活扩散模型中，概念之间也已建立一定 的联系，即事先包含一定的知识，所以它也 是一种预存模型。
• 这里提出了概念间连线的另一个重要特性。前面
提到概念间的连线按语义联系的紧密程度而有长
短之分，现在连线则又有强弱之别。连线的不同 强度依赖于其使用频率高低，使用频率高的连线 有较高强度。这样，当连线的强度高时，激活扩 散得快。并且，激活还会随着时间或干扰活动而
减弱。由于激活是沿不同的连线扩散的，当不同
来源的激活在某一个结点交叉，而该结点从不同 来源得到的激活的总和达到活动阈限时，产生这 种交叉的网络通路就受到评价。
• 激活扩散模型认为．从语义网络中提取信息，如对
“野鸭是鸟”作出判断，就需要进行搜索，来收集
足够的肯定和否定的证据。而这些证据也就是不同
性质的激活交叉，也就是说，从产生激活交叉的不 同通路可以得到肯定的或否定的证据。这是一个决
– 其次，层次网络模型对概念的特征实行分级贮存，以此来节 约贮存空间，但它却要增加提取信息所需的时间。对计算机 模拟来说，节约贮存空间可能是重要的；但对人来讲．人的 长时记忆容量可以说是无限的．而提取信息的速度也许更为 重要。 – 此外，层次网络模型难以解释典型性效应。并且概念的逻辑 层次关系不是提取信息所需时间的唯一决定因素，概念联系
也有不属于同一范畴的，如“铁杉—鹦鹉”，让他们判断
这对词是否属于同一范踌，记录其反应时。结果发现，判 断同一范畴的两个词比判断不同范畴的两个词需要花费更 长的时间。这与层次网络模型不一致。一般来说，这个模 型缺少对否定判断的完整说明。
层次网络模型的局限性
– 首先，层次网络模型涉及的概念间联系的种类是极少的，而 且主要的连线为“是一种”、“有”、“会”等性质的关系， 没有涉及其他种类关系，这不可避免地使层次网络模型具有 很大的局限性。
– 首先，人脑中的知识是以符号表征的。 – 其次，知识表征存在于人的整个心理表征系统
之中。
– 人的心理表征系统，除了知识表征外，还包括对事物具
体特征的表征、对物体相对空间位置的表征等，这些表
征对发展一个人的能力起着重要的作用，人们正是依赖 于对事物及其时空特征的表征对信息进行加工处理的， 其中最重要的是符号表征，它促进了个体运用符号代码 加工与处理外界刺激信息的能力。
2、模型的加工过程
• 激活扩散模型的加工过程是很有特色的。 它假定，当一个概念被加工或受到刺激， 在该概念结点就产生激活．然后激活沿该 结点的各个连线，同时向四周扩散，先扩 散到与之直接相连的结点，再扩散到其他 结点。这种激活是特定源的激活．虽有扩 散，但可追踪出产生激活的原点。
• 此外还假定，激活的数量是有限的，一个 概念愈是长时间地受到加工，释放激活的 时间也愈长，但激活在网络中扩散将逐渐 减弱，它与连线的易进入性或强度成反比， 连线的易进入性愈高或强度愈高，则激活 减弱愈少；反之则减弱愈多。
• 无论是特征句还是范畴句，0级句子判断需 时最少，1级句子判断需时较多，而2级句 子需时最多。这种结果称为范畴大小效应， 即当谓语的范畴变大，判断句子所需的时间 也多。在实验结果中，各个水平的特征句的 反应时均多于相应的范畴句。这说明在同一 水平上，特征是附随概念而贮存的，搜索一 个特征比搜索相应的概念需要额外的时间。 这些结果支持语义记忆具有层次网络结构的 看法。
对模型的批评
• (1)熟悉效应：Rips等发现，判断一个包含直接的上级概念的句子有时 要慢于判断一个包含更高的上级概念的句子。例如，判断“狗是哺乳 动物”要慢于判断“狗是动物”。这可能是由于人经常地将狗与动物 联系在一起，而较少地将狗与哺乳动物连起来。这种对较熟悉的句子 判断较快称作熟悉效应(Familiarity Effect)。Rips等设想，概念联系的 频率反映出主观的概念间的距离，在某些情况下，它与客观的概念的 层次距离不一致，并越过后者而起作用。Conrad得到的实验结果也与 层次网络模型不相吻合。Conrad认为，概念与特征的层次距离对搜索 或提取所需时间的影响小，而概念与特征联系的频率或强度则决定搜 索或提取需要的时间。
模型的验证：范畴大小效应
• Collins和Quillian进行一系列实验，来验证这个模则。实 验材料是一些简单的陈述句．如“金丝雀会唱”、“金丝 雀是鸟”、“金丝雀是动物”等。每个句子的主语部是层 次网络中最低水平的一个具体名词，而谓语则取自不同的 水平。每次给被试呈现一个句子，要求判断其真伪，记录 他们的反应时。这种实验作业称为句子验证。这些句于可 按判断所需信息的贮存水平加以分类。例如：2级水平的 句子；1级水平句子；0级水平句句子。所有这些句子又可 分为两种性质。一种为特征句；另一种为范畴句。
• 词汇网络 Collins和Quillian还认为，概念的名称另外贮 存于一个词汇网络中。这个网络是按读音的 和正字法的相似性组织起来的。每个名称结 点与语义网络中的一个或多个结点相联系。 如词汇网络中的“杜鹃”结点既与语义网络 中的一种“鸟”的结点，又与一种“花”的 结点相连。语义网络和词汇网络既彼此分开， 又互相联系。
• 联结主义的观点，即联结取向的观点。他 们认为，人脑中知识的存储与组织形式直 接来自于大脑以某种神经活动方式的计算 结果。大脑中有大量的类似于神经元的实 体，它们以简单的方式相互作用和相互联 结。因此，人类复杂的知识系统，是以大 脑中有组织的类似神经元的实体的联结方 式予以存储、组织和呈现的。
• 以信息加工理论为基础的符号取向的观点认 为，知识表征包括概念、命题、脚本、图式、 表象、产生式规则等等。尽管它们之间具有 很大的区别，但仍具有知识表征的相同特征：
• 在这个模型中，由于概念按上下级关系组成网络，因此每
个概念和特征都在网络中处于特定的位置，一个概念的意
义或内涵要由该概念与其他概念和特征的关系来次定。换 句话说，一个概念的意义决定于某种连线的模式。由于这 些联系业已在网络中建立，这种层次网络模型被称为预存 模型。
• 当需要从记忆中提取信息时．就可以沿连 线进行搜索。搜索是这个语义记忆模型的 加工过程，它与这个模型的层次网络结构 无疑有紧密的联系。这种搜索实际上也是 一种推理过程。可以说，层次网络横型含 有一定的推理能力。
的频率或强度有时也可起决定作用。
激活扩散模型
• 激活扩散模型（Spreading Activation Model）是
Collins和Loftus(1975)提出的。它也是—个网络 模型。但与层次网络模型不同，它放弃了概念的层
次结构，而以语义联系或语义相似性将概念组织起
来。
1、模型的结构
• 方框为网络的结点，代表一个概念。概念 之间的连线表示它们的联系．连续的长短 表示联系的紧密程度，连线愈短，表明联 系愈紧密，两个概念有愈多的共同特征； 或者两个结点之间通过其共同特征有愈多 的连线，则两个概念的联系愈紧密。
• (3)否定判断： 层次网络模型对否定判断的解释也是有困
难的。依照层次网络模型，作出一个否定判断，通常需要
进行较长的搜索。但是Glass和Holyoak发现，对“所有鸟 都是狗”或“蝙蝠是鸟”这类句子作出否定判断是很快的。 Schaeffcer和Wallace进行过一个实验。他们给被试每次呈 现一对词，其中有属于同一范畴的，如“铁杉—雏菊”，
生）”，“Nurse(护土)—Doctor(医生)”。
• 令人最感兴趣的结果是， 在“护士—医生” 这一对字母串中判定医生为单词，比在 “面包—医生”这一对字母串中判定医生 为单词要更快。显然，这是由于“护士” 与‘医生”有紧密的语义联系．对“护士” 一词的加工启动了人对与之联系的“医生” 一词的加工。这些启动效应的实验为激活 扩散模型提供了十分有力的证据。
• 在这个模型中，语义记忆的基本单元是概 念，每个概念具有一定的特征。这些特征 实际上也是概念．不过它们是说明另一些 概念的。有关概念按逻辑的上下级关系组 织起来．构成一个有层次的网络系统。
• 这个层次网络模型对概念的特征相应地实行 分级贮存。在每一级概念的水平上，只贮存 该级概念独有的特征，而同一级的各概念所 具有的共同特征则贮存于上一级概念的水平 上。由于上级概念的特征只出现一次，无须 在其所有的下属概念中再贮存。这样的分级 贮存可以节省贮存空间．体现出“认知经济” 原则。
• Meyer等（1971）在词汇判定实验中，给被试呈现
一串字母，要求被试判定字母串是否为英语单词。
字母串成对地呈现，在被试对第 一个字母串作出
反应后，立即呈现第二个字母串。所应用的字母 串是各式各样的，其中有无意义的字母组合，也
有英语单词；成对呈现的两个单词之间的意义联
系Fra Baidu bibliotek有不同，如“Bread(面包)—Doctor（医
4、激活扩散模型对层次网络模型的修正
• 激活扩散模型是层次网络模型的修正。它用语义 联系取代了层次结构，因而比层次网络模型显得 更加全面和灵活。在激活扩散模型中，概念之间 的联系既有不同的紧密程度，又有不同的强度。 这样，激活扩散模型不仅和层次网络模型一样能 够说明范畴大小效应，而且能够说明层次网络模 型所不能或难以解释的一些现象，如熟悉效应及 典型性效应等。 • 同时，由于激活扩散模型的加工过程包含决策机 制，它也可以说明为什么能够很快作出否定判断。
策过程。
• 激活扩散模型的信息提取机制是相当复杂的。层次
网络模型只包含搜索过程，而激活扩散模型则包含
搜索和决策两种过程。这种决策过程也可看作计算。 激活扩散模型虽然也是一种预 存模型，但信息的提 取或应用还要依靠计算。
3、模型的验证：启动效应
• Freedman和Loftus（1971）在一个实验中，采用 了一种作业的两种表达方式：一种方式是“说出 一种水果名称是以A字母开头的”，另一种方式 是“说出一种以A字母开头的水果名称”。它们 是同一种作业，被试的正确反应都是说出 Apple(苹果)，但表达方式不同。 • 每次试验时，给被试呈现一个句子，呈现完毕， 立即开始计时，直至被试作出反应为止。结果表 明，被试完成前一种表达方式的作业要快于后— 种。
Collins和Quillian提出的。它是认知心理学中的第一个语
义记忆模型。这个模型原本针对言语理解的计算机模拟而 提出的，称作“可教的言语理解者”（Teachable Language Comprehender），后来也用来说明人的语义 记忆，并因其具有层次网络结构而被称作层次网络模型。
模型的基本结构
• (2)典型性效应：是指对一个范畴或概念的 典型成员的判断要快于对非典型成员的判 断。人们对“鸽子是鸟”的判断要快于对 “企鹅是鸟”的判断，因为在“鸟”范畴 中，鸽子比企鹅更具典型性。但从层次网 络模型来看，“鸽子”与“企鹅”同处一 个水平，都是“鸟”的下级概念，两者与 “鸟”的距离是一样的，不应出现反应时 的差别。然而事实却不是这样。
知识表征的涵义
• 概念的形成与概念的掌握、判断与推理、 决策与问题解决等思维活动，都必须要提 取与运用人脑中已经存储的有关世界的知 识。知识在人脑中的存储和组织形式或者 说知识在人脑中的呈现方式，称为知识的 表征。
• 信息加工的观点，即符号取向的观点。他 们认为知识是人脑对具有符号性质的信息 进行加工处理的结果并以某种抽象、概括 的形式存储在人脑中。人的认知系统是通 过检索人脑中这种已经组织好的类似于百 科全书的知识体系，来查阅和提取自己所 需要的相关信息项目的。这意味着知识的 组织与呈现形式都是符号的。
知识表征的模型
• 认知心理学通过构建认知模型来说明个 体内部的知识表征。层次网络模型就是基 于数学和计算机程序的方式，用来模拟和 探讨人类知识的组织方式或人类知识的呈 现方式。即个体头脑内部知识的每一个成 分是怎样以某种联系方式排列与相互作用 的。
层次网络模型
• 层次网络模型(Hierarchical Network Model)是Quillian，
• 这样的语义结构并不排除概念的逻辑层次关 系，并且概念之间有更多的横向联系。
• 在激活扩散模型中，一个概念的意义或内涵 也是由与它相联系的其他概念，特别是联系 紧密的概念来确定的，但概念特征不一定要 分级贮存。
• 在激活扩散模型中，概念之间也已建立一定 的联系，即事先包含一定的知识，所以它也 是一种预存模型。
• 这里提出了概念间连线的另一个重要特性。前面
提到概念间的连线按语义联系的紧密程度而有长
短之分，现在连线则又有强弱之别。连线的不同 强度依赖于其使用频率高低，使用频率高的连线 有较高强度。这样，当连线的强度高时，激活扩 散得快。并且，激活还会随着时间或干扰活动而
减弱。由于激活是沿不同的连线扩散的，当不同
来源的激活在某一个结点交叉，而该结点从不同 来源得到的激活的总和达到活动阈限时，产生这 种交叉的网络通路就受到评价。
• 激活扩散模型认为．从语义网络中提取信息，如对
“野鸭是鸟”作出判断，就需要进行搜索，来收集
足够的肯定和否定的证据。而这些证据也就是不同
性质的激活交叉，也就是说，从产生激活交叉的不 同通路可以得到肯定的或否定的证据。这是一个决
– 其次，层次网络模型对概念的特征实行分级贮存，以此来节 约贮存空间，但它却要增加提取信息所需的时间。对计算机 模拟来说，节约贮存空间可能是重要的；但对人来讲．人的 长时记忆容量可以说是无限的．而提取信息的速度也许更为 重要。 – 此外，层次网络模型难以解释典型性效应。并且概念的逻辑 层次关系不是提取信息所需时间的唯一决定因素，概念联系
也有不属于同一范畴的，如“铁杉—鹦鹉”，让他们判断
这对词是否属于同一范踌，记录其反应时。结果发现，判 断同一范畴的两个词比判断不同范畴的两个词需要花费更 长的时间。这与层次网络模型不一致。一般来说，这个模 型缺少对否定判断的完整说明。
层次网络模型的局限性
– 首先，层次网络模型涉及的概念间联系的种类是极少的，而 且主要的连线为“是一种”、“有”、“会”等性质的关系， 没有涉及其他种类关系，这不可避免地使层次网络模型具有 很大的局限性。
– 首先，人脑中的知识是以符号表征的。 – 其次，知识表征存在于人的整个心理表征系统
之中。
– 人的心理表征系统，除了知识表征外，还包括对事物具
体特征的表征、对物体相对空间位置的表征等，这些表
征对发展一个人的能力起着重要的作用，人们正是依赖 于对事物及其时空特征的表征对信息进行加工处理的， 其中最重要的是符号表征，它促进了个体运用符号代码 加工与处理外界刺激信息的能力。
2、模型的加工过程
• 激活扩散模型的加工过程是很有特色的。 它假定，当一个概念被加工或受到刺激， 在该概念结点就产生激活．然后激活沿该 结点的各个连线，同时向四周扩散，先扩 散到与之直接相连的结点，再扩散到其他 结点。这种激活是特定源的激活．虽有扩 散，但可追踪出产生激活的原点。
• 此外还假定，激活的数量是有限的，一个 概念愈是长时间地受到加工，释放激活的 时间也愈长，但激活在网络中扩散将逐渐 减弱，它与连线的易进入性或强度成反比， 连线的易进入性愈高或强度愈高，则激活 减弱愈少；反之则减弱愈多。
• 无论是特征句还是范畴句，0级句子判断需 时最少，1级句子判断需时较多，而2级句 子需时最多。这种结果称为范畴大小效应， 即当谓语的范畴变大，判断句子所需的时间 也多。在实验结果中，各个水平的特征句的 反应时均多于相应的范畴句。这说明在同一 水平上，特征是附随概念而贮存的，搜索一 个特征比搜索相应的概念需要额外的时间。 这些结果支持语义记忆具有层次网络结构的 看法。
对模型的批评
• (1)熟悉效应：Rips等发现，判断一个包含直接的上级概念的句子有时 要慢于判断一个包含更高的上级概念的句子。例如，判断“狗是哺乳 动物”要慢于判断“狗是动物”。这可能是由于人经常地将狗与动物 联系在一起，而较少地将狗与哺乳动物连起来。这种对较熟悉的句子 判断较快称作熟悉效应(Familiarity Effect)。Rips等设想，概念联系的 频率反映出主观的概念间的距离，在某些情况下，它与客观的概念的 层次距离不一致，并越过后者而起作用。Conrad得到的实验结果也与 层次网络模型不相吻合。Conrad认为，概念与特征的层次距离对搜索 或提取所需时间的影响小，而概念与特征联系的频率或强度则决定搜 索或提取需要的时间。
模型的验证：范畴大小效应
• Collins和Quillian进行一系列实验，来验证这个模则。实 验材料是一些简单的陈述句．如“金丝雀会唱”、“金丝 雀是鸟”、“金丝雀是动物”等。每个句子的主语部是层 次网络中最低水平的一个具体名词，而谓语则取自不同的 水平。每次给被试呈现一个句子，要求判断其真伪，记录 他们的反应时。这种实验作业称为句子验证。这些句于可 按判断所需信息的贮存水平加以分类。例如：2级水平的 句子；1级水平句子；0级水平句句子。所有这些句子又可 分为两种性质。一种为特征句；另一种为范畴句。
• 词汇网络 Collins和Quillian还认为，概念的名称另外贮 存于一个词汇网络中。这个网络是按读音的 和正字法的相似性组织起来的。每个名称结 点与语义网络中的一个或多个结点相联系。 如词汇网络中的“杜鹃”结点既与语义网络 中的一种“鸟”的结点，又与一种“花”的 结点相连。语义网络和词汇网络既彼此分开， 又互相联系。
• 联结主义的观点，即联结取向的观点。他 们认为，人脑中知识的存储与组织形式直 接来自于大脑以某种神经活动方式的计算 结果。大脑中有大量的类似于神经元的实 体，它们以简单的方式相互作用和相互联 结。因此，人类复杂的知识系统，是以大 脑中有组织的类似神经元的实体的联结方 式予以存储、组织和呈现的。
• 以信息加工理论为基础的符号取向的观点认 为，知识表征包括概念、命题、脚本、图式、 表象、产生式规则等等。尽管它们之间具有 很大的区别，但仍具有知识表征的相同特征：
• 在这个模型中，由于概念按上下级关系组成网络，因此每
个概念和特征都在网络中处于特定的位置，一个概念的意
义或内涵要由该概念与其他概念和特征的关系来次定。换 句话说，一个概念的意义决定于某种连线的模式。由于这 些联系业已在网络中建立，这种层次网络模型被称为预存 模型。
• 当需要从记忆中提取信息时．就可以沿连 线进行搜索。搜索是这个语义记忆模型的 加工过程，它与这个模型的层次网络结构 无疑有紧密的联系。这种搜索实际上也是 一种推理过程。可以说，层次网络横型含 有一定的推理能力。
的频率或强度有时也可起决定作用。
激活扩散模型
• 激活扩散模型（Spreading Activation Model）是
Collins和Loftus(1975)提出的。它也是—个网络 模型。但与层次网络模型不同，它放弃了概念的层
次结构，而以语义联系或语义相似性将概念组织起
来。
1、模型的结构
• 方框为网络的结点，代表一个概念。概念 之间的连线表示它们的联系．连续的长短 表示联系的紧密程度，连线愈短，表明联 系愈紧密，两个概念有愈多的共同特征； 或者两个结点之间通过其共同特征有愈多 的连线，则两个概念的联系愈紧密。
• (3)否定判断： 层次网络模型对否定判断的解释也是有困
难的。依照层次网络模型，作出一个否定判断，通常需要
进行较长的搜索。但是Glass和Holyoak发现，对“所有鸟 都是狗”或“蝙蝠是鸟”这类句子作出否定判断是很快的。 Schaeffcer和Wallace进行过一个实验。他们给被试每次呈 现一对词，其中有属于同一范畴的，如“铁杉—雏菊”，
生）”，“Nurse(护土)—Doctor(医生)”。
• 令人最感兴趣的结果是， 在“护士—医生” 这一对字母串中判定医生为单词，比在 “面包—医生”这一对字母串中判定医生 为单词要更快。显然，这是由于“护士” 与‘医生”有紧密的语义联系．对“护士” 一词的加工启动了人对与之联系的“医生” 一词的加工。这些启动效应的实验为激活 扩散模型提供了十分有力的证据。
• 在这个模型中，语义记忆的基本单元是概 念，每个概念具有一定的特征。这些特征 实际上也是概念．不过它们是说明另一些 概念的。有关概念按逻辑的上下级关系组 织起来．构成一个有层次的网络系统。
• 这个层次网络模型对概念的特征相应地实行 分级贮存。在每一级概念的水平上，只贮存 该级概念独有的特征，而同一级的各概念所 具有的共同特征则贮存于上一级概念的水平 上。由于上级概念的特征只出现一次，无须 在其所有的下属概念中再贮存。这样的分级 贮存可以节省贮存空间．体现出“认知经济” 原则。
• Meyer等（1971）在词汇判定实验中，给被试呈现
一串字母，要求被试判定字母串是否为英语单词。
字母串成对地呈现，在被试对第 一个字母串作出
反应后，立即呈现第二个字母串。所应用的字母 串是各式各样的，其中有无意义的字母组合，也
有英语单词；成对呈现的两个单词之间的意义联
系Fra Baidu bibliotek有不同，如“Bread(面包)—Doctor（医
4、激活扩散模型对层次网络模型的修正
• 激活扩散模型是层次网络模型的修正。它用语义 联系取代了层次结构，因而比层次网络模型显得 更加全面和灵活。在激活扩散模型中，概念之间 的联系既有不同的紧密程度，又有不同的强度。 这样，激活扩散模型不仅和层次网络模型一样能 够说明范畴大小效应，而且能够说明层次网络模 型所不能或难以解释的一些现象，如熟悉效应及 典型性效应等。 • 同时，由于激活扩散模型的加工过程包含决策机 制，它也可以说明为什么能够很快作出否定判断。
策过程。
• 激活扩散模型的信息提取机制是相当复杂的。层次
网络模型只包含搜索过程，而激活扩散模型则包含
搜索和决策两种过程。这种决策过程也可看作计算。 激活扩散模型虽然也是一种预 存模型，但信息的提 取或应用还要依靠计算。
3、模型的验证：启动效应
• Freedman和Loftus（1971）在一个实验中，采用 了一种作业的两种表达方式：一种方式是“说出 一种水果名称是以A字母开头的”，另一种方式 是“说出一种以A字母开头的水果名称”。它们 是同一种作业，被试的正确反应都是说出 Apple(苹果)，但表达方式不同。 • 每次试验时，给被试呈现一个句子，呈现完毕， 立即开始计时，直至被试作出反应为止。结果表 明，被试完成前一种表达方式的作业要快于后— 种。
Collins和Quillian提出的。它是认知心理学中的第一个语
义记忆模型。这个模型原本针对言语理解的计算机模拟而 提出的，称作“可教的言语理解者”（Teachable Language Comprehender），后来也用来说明人的语义 记忆，并因其具有层次网络结构而被称作层次网络模型。
模型的基本结构
• (2)典型性效应：是指对一个范畴或概念的 典型成员的判断要快于对非典型成员的判 断。人们对“鸽子是鸟”的判断要快于对 “企鹅是鸟”的判断，因为在“鸟”范畴 中，鸽子比企鹅更具典型性。但从层次网 络模型来看，“鸽子”与“企鹅”同处一 个水平，都是“鸟”的下级概念，两者与 “鸟”的距离是一样的，不应出现反应时 的差别。然而事实却不是这样。