語意記憶（Semantic memory），又稱語義記憶、字義記憶，是一種記憶的型態。它是一種對於一般知識的事實與概念的瞭解，透過語言、文字、數字、演演算法等抽象性的瞭解來形成記憶。語意記憶通常是經由情節記憶發展而來，是一種客觀性的知識，與個人經驗無關。 外顯記憶（或陳述性記憶 ）是對事實或事件的記憶，可以被清晰地儲存及提取，外顯記憶有兩種型別，而語意記憶是其中之一。在我們一生中所累積的世界的一般性知識即為語意記憶。這種常識性知識（common knowledge） （事實、觀念、意義和概念）會依賴於文化，並與經驗交織在一起。語義記憶與情節記憶有所區別，情節記憶會記錄生活中所發生的經歷和特定事件，我們可以由此重建任何給定的點。例如，語義記憶可能包含與貓有關的資訊，而情節記憶則可能包含撫摸某隻貓的具體記憶。透過過去所學的知識，我們可以學得新的概念。陳述性或外顯記憶對應的是非陳述性記憶或內隱記憶 。 模型 語義記憶的本質不同於情節記憶，它的內容不像情節記憶那樣與任何特定的經歷聯絡在一起。相反地，在語義記憶中所儲存的是經驗的「主旨」，這是一種適用於各種經驗物件的抽象結構，描述物件之間的分類和功能關係。因此，完整的語義記憶理論不僅必須說明此類「主旨」的表徵結構，還必須說明如何從經驗中提取它們。目前已經提出了多種語義記憶模型，總結如下。 網路模型 在許多語義記憶理論中，各種網路都扮演著不可或缺的角色。一般而言，網路是由一組節點所組成，節點之間以鏈路聯結。節點可以表示概念、單詞、知覺特徵，或者根本不代表什麼。這些鏈路可能是有權重的，使得某些鏈路比其他鏈路更強，或者等效地說，鏈路有著不同的長度，使得穿過某些鏈路比其他鏈路更耗時。這些網路的特徵都已被用於語義記憶模型中，其示例如下。 可教學的語言理解者（TLC） 第一個語義記憶網路模型的示例是「可教學的語言理解者」（TLC）。在此模型中，每個節點都是單詞，代表著一個概念（如「鳥」）。每個節點都儲存著一組屬性（例如「可以飛翔」或「具有翅膀」）以及指向其他節點（例如「雞」）的指標（即鏈路）。節點會直接鏈結到其子類別或超類別的節點（換言之，「鳥」將同時連線到「雞」和「動物」）。因此，TLC 是一種分層知識表徵，其中高階節點代表大型類別，該節點會（透過子類別的節點，直接或間接地）連線到許多該類別的例項，而代表特定例項的節點處於較低級別，僅與其超類別連線。此外，屬性會被儲存在它們所適用的最高類別級別。例如，「黃色」將與「金絲雀」一起儲存，「具有翅膀」將與「鳥」（向上一級）一起儲存，「可以移動」將與「動物」（再上一級）一起儲存。節點還可以儲存對其上級節點的屬性的否定（即「 無法飛翔」將與「 企鵝」一起儲存）。這就提供了一種表徵經濟性，因為屬性僅儲存在必不可少的類別級別上，也就是說，該屬性會成為這個點上的關鍵特徵（請參閱下文）。 TLC 中的處理是某種形式的擴散啟用。Collins A M Quillian M R 1972 How to make a language user In E Tulving W Donaldson Eds Organization of memory pp 309351 New York Academic Press 換言之，當一個節點變為啟用態時，該啟用透過節點之間的連結傳播到其他節點。在這種情況下，回答「雞是鳥嗎？」這個問題的時間是 「雞」和「鳥」節點之間的啟用必須擴散到多大程度的函式，即「雞」和「鳥」節點之間的連結數量。 原始版本的 TLC 並沒有對節點之間的連結進行加權。雖然這版本的 TLC 在許多工中的表現與人類相當，但是沒有預測到，人們比起那些不太典型的例子，會更快地回答更典型類別的問題。科林斯和 Quillian 隨後修改了 TLC，納入了加權連結來解決這個問題。新版的 TLC 能夠解釋熟悉效果和典型性效果 。它的最大優點是它清楚地說明了促發 ：「如果相關資訊（即 「促發物」）在很短的時間內已經呈現過，那麼更有可能從記憶中提取資訊。」還有一些記憶現象是 TLC 無法解釋的，像是當相關節點在網路中相隔很遠的時候，為什麼人們能夠快速反應明顯錯誤的問題（如「雞是流星嗎？」）。 語義網路 TLC 是一類更通用模型的例項，該模型稱為語義網路。在語義網路中，節點代表著特定的概念、單詞或特徵。也就是說，每個節點都是一個「符號」。語義網路一般不會像神經網路那樣採用分散式的概念表徵。語義網路的定義性特徵是它的連結幾乎總是定向的（也就是說，它們僅指向一個方向，即從基點到目標），且連結有著許多不同的型別，每一種型別都代表著任何兩個節點之間的特定關係。Arbib M A Ed 2002 Semantic networks In The Handbook of Brain Theory and Neural Networks 2nd ed Cambridge MA MIT Press 語義網路中的處理過程通常採用擴散啟用的形式（請參見上文）。 語義網路在篇章分析和邏輯理解模型以及人工智慧的應用最為廣泛 。Barr A Feigenbaum E A 1982 The handbook of artificial intelligence Lost Altos CA William Kaufman 在這些模型中，節點對應的是單詞或詞根，而連結代表它們之間的句法關係。語義網路在知識表徵中計算實作之範例，請參見 Cravo 和 Martins（1993）。 特徵模型 特徵模型認為，語義類別是由相對散亂的特徵集所組成。Smith、Shoben 和 Rips（1974）提出的認為，記憶是由不同概念的特徵列表所組成。根據這種觀點，我們無法直接提取類別之間的關係，而是透過間接的方式計算出來。例如，主體可能透過比較代表主謂概念的特徵集來驗證一個句子。這種計算特徵比較模型的提出者包括 Meyer（1970）、Rips（1975）、Smith 等人（1974）。 早期對知覺和概念分類的研究工作假設類別具有關鍵特徵，而類別成員可以透過特徵組合的邏輯規則來確定。較近期的理論則認為，類別可能具有不明確或 模糊 的結構，並提出了機率模型或全域性相似性模型來驗證類別成員的資格。 關聯模型 關聯為兩個資訊之間的關係，是心理學中的一個基本概念。對於記憶和認知模型而言，不同層次的心理表徵之間的關聯至關重要。記憶裡的專案之間的關聯集相當於網路中的節點之間的鏈路，每個節點對應於記憶中的唯一專案。事實上，神經網路和語義網路可以被描述為認知的關聯模型。然而，關聯通常被更清楚地表示為一個 NN 矩陣，其中 N 是記憶中專案的數量。因此，矩陣的每個單元對應於行項和列項之間的關聯強度。 關聯學習一般被認為是個赫布過程；也就是說，每當記憶中有兩個專案被同時啟用，這兩個專案之間的關聯就會越來越強，如果越是啟用其中一項，那麼另一項也啟用的可能性就越大。關聯模型的具體操作方法見下文。 搜尋聯想記憶（SAM） 搜尋聯想記憶（SAM）模型是採用關聯方法的標準記憶模型，雖然 SAM 最初是為了對情節記憶建模，但其機制也足以支援一些語義記憶的表徵，SAM 模型包含短期儲存（STS）和長期儲存（LTS），STS 是 LTS 中短暫啟用的資訊子集。STS 的容量有限，並且透過對可取樣的資訊量、取樣子集的啟用時間作出限制，進而影響提取過程。LTS 中的提取過程具有線索依賴性和機率性，亦即線索會啟動提取過程，並從記憶中隨機選擇資訊。抽樣機率取決於線索與被提取項之間的關聯性強弱，隨著抽樣資訊關聯性增強，最終會選出一個資訊。緩衝區的大小被定義為 r，這並非一個固定的數字，當專案在緩衝區中排練時，其關聯強度隨緩衝區內總時間而線性增長。在 SAM 中，當任何兩個專案同時佔據一個工作記憶緩衝區時，其關聯強度就會遞增。因此，經常同時出現的專案之間的關聯強度更加強健。在 SAM 中，專案也與特定的語境相關聯，而這種關聯的強度由每個專案在特定語境中存在的時間長短決定。因此，SAM 的記憶是由記憶中的專案與專案之間，以及專案與語境之間的關聯所組成。一組專案和語境的出現，更有可能喚起記憶中某些專案的子集。專案對其他專案的喚起程度 無論是由於共同語境，亦或者是同時發生 都是專案語義關聯性的指標。 在 SAM 的更新版本中，已經存在的語義關聯使用語義矩陣來解釋。在實驗過程中，語義關聯保持不變，顯示出語義關聯不受實驗的情節經驗影響之假設。SAM 模型中有兩種方法衡量語義關聯性：「潛在語義分析」（Latent semantic analysis，LSA）和「詞語關聯空間」（Word association spaces，WAS）。LSA 方法指出，單詞之間的相似性是透過單詞同時在區域性語境中出現來反映。WAS 則是透過分析自由關聯規範的資料庫來發展的。在 WAS 中，具有相似關聯結構的詞會被放置在相似的空間區域中。 ACTR：生產系統模型 ACT（英語：Adaptive Control of Thought，思想的自適應控制）Anderson J R 1983 The Architecture of Cognition Cambridge MA Harvard University Press，以及後來的 ACTR 理論（Adaptive Control of ThoughtRational，思想的自適應控制 理性）Anderson J R 1993b Rules of the mind Hillsdale NJ Erlbaum 使用「意元」（chunk）來表示陳述性記憶（語義記憶是該記憶的其中一種），「意元」是由一個標籤、一組與其他意元的明確關係（即 「這是一個__。」或「這個有一個__。」）、任意個意元特有的屬性所組成。那麼，鑑於每個節點都是一個具有獨特屬性的意元，而每個鏈路都是意元與另一個意元的關係，因此可以將意元對映為一個語義網路。在 ACT 中，意元的啟用度會隨著該意元的建立時間增加而減少，並隨著該意元在記憶中的提取次數上升而增加。意元也可以從高斯雜訊以及它們與其他意元的相似性中獲得啟用。例如，如果用「雞」作為提取線索，那麼「金絲雀」將憑藉其與該線索的相似性（即兩者都是鳥類等）來接收啟用。當從記憶中提取物品時，ACT 會檢視記憶中最活躍的意元，如果高於閾值，該意元就會被提取出來，否則就發生了 「遺漏錯誤」（error of omission），即該專案會被遺忘。此外，還有一個提取潛伏期，它與被提取的意元對提取閾值的啟用超出量成反比。這個潛伏期可被用來衡量 ACT 模型的響應時間，與人類的表現相比較。 雖然 ACT 是種一般性的認知模型，而不是記憶模型，但如上文所述，它提出了記憶結構的某些特徵。特別是，ACT 將記憶建模為一組相關的符號意元，可以透過提取線索來觸接記憶。雖然 ACT 中使用的記憶模型在某些方面與語義網路相似，但所涉及的處理方式更類似於關聯模型。 統計模型 潛在語義分析（LSA） 語言超空間類比（HAL） 語義記憶的其他統計模型 相關條目 稀疏分散式儲存器 延伸閱讀 John Hart Michael A Kraut 2007 Neural Basis of Semantic Memory PublisherCambridge University Press ISBN 0521848709 9780521848701 Rosale McCarthy 1995Semantic Knowledge And Semantic Representations A Special Issue Of Memory Publisher Psychology Press ISBN 0863779360 9780863779367 Frank Krüger 2000 Coding of temporal relations in semantic memory PublisherWaxmann Verlag ISBN 3893259430 9783893259434 Sandra L Zoccoli 2007 Object Features and Object Recognition Semantic Memory Abilities During the Normal Aging Process PublisherProQuest ISBN 0549321071 9780549321071 Wietske Vonk 1979 Retrieval from semantic memory Publisher SpringerVerlag Sarí Laatu 2003 Semantic memory deficits in Alzheimers disease Parkinsons disease and multiple sclerosis impairments in conscious understanding of concept meanings and visual object recognition PublisherTurun Yliopisto Laura Eileen Matzen 2008 Semantic and Phonological Influences on Memory False Memory and Reminding PublisherProQuest ISBN 0549909958 9780549909958 William Damon Richard M Lerner Nancy Eisenberg 2006 Handbook of Child Psychology Social Emotional and Personality Development Publisher John Wiley Sons ISBN 0471272906 9780471272908 Rohani Omar Julia C Hailstone Jason D Warren Semantic Memory for Music in Dementia Music Perception An Interdisciplinary Journal Vol 29 No 5 June 2012 pp 467477 Ashley D Vanstone Ritu Sikka Leila Tangness Rosalind Sham Angeles Garcia Lola L Cuddy Episodic and Semantic Memory for Melodies in Alzheimers Disease Music Perception An Interdisciplinary Journal Vol 29 No 5 June 2012 pp 501507 Edward E Smith Neural Bases of Human Working Memory Current Directions in Psychological Science Vol 9 No 2 Apr 2000 pp 4549 外部連結 語義記憶 httpwwwnewscientistcomarticlensiddn10012feedIdbrain_rss20 httpdiodoretipggdapl An application of computational semantic memory model Plays 20 questions game on animals domain SSpace Package an open source Java library that includes several semantic memory implementationssuch as PEN and IS for generating Statistical semantics from a text corpus httpwwwsemantikozcomblog20080225hyperspaceanaloguetolanguagehalintroduction Hyperspace Analogue to Language HAL variation of semantic memory explained in detail 分類：記憶 分類：語義學