【认知心理学】05 长时记忆
2025-12-29 14:42:04 0 举报AI智能生成
在【认知心理学】的框架下，第五章深入探讨了长时记忆（Long-Term Memory, LTM）系统，这是大脑存储知识和信息的持久仓库。与短暂的感官记忆和有限容量的工作记忆不同，长时记忆的容量几乎无限，且信息在此可存储数小时、数天乃至一生。 文档形式通常是学术论文、教科书章节或详细研究报告，依据内容深度选择合适的格式。具体内容包括长时记忆的编码过程（比如通过重复、构建意义来促进），以及存储机制——涉及显性记忆和隐性记忆的不同类型。而检索过程则描述了我们如何从这一海量存储中找回特定记忆片段，这一过程可受多种因素的影响，例如情绪状态、相似性的提示或环境线索。 为强化对长时记忆的充分理解，文档中的信息通常会辅以图表、案例研究或实证研究结果，使描述生动、具体。写作时还会运用精确的心理学术语和定性分析，确保读者能够把握长时记忆在认知心理学中的核心地位及其错综复杂的特性。
作者其他创作
大纲/内容
长时记忆的概念
1.重要性:要使信息保持更长的时间，必须通过复述，使信息进入长时记忆。
2.含义: 长时记忆 (long-term memory, LTM) 又称为永久记忆，指信息经过加工而在人脑中长久保持并有巨大容量的记忆
3.保持时间: 1分钟以上、数年、乃至终生
长时记忆的类型
情景记忆与语义记忆（Tulving）
——从记忆存储类型分
——从记忆存储类型分
情景记忆
储存信息
以个人经历为参照，以时间空间为框架
提取与遗忘
经常变化的状态，易受干扰，所贮存的信息常被转换，不易提取。
特点
贮存特定时间的个人事件，其推理能力小
语义记忆
储存信息
以一般知识为参照，可有形式结构，如语法结构
提取与遗忘
较少变化，不太受干扰，比较稳定，较易提取。
特点
贮存一般知识，其推理能力大。
表象系统与语言系统（paivio）/
两种编码说/双重编码说
——从信息编码角度分
两种编码说/双重编码说
——从信息编码角度分
表象系统
表象代码
以表象代码来贮存关于具体的客体和事件的信息
言语系统
言语代码
以言语代码来贮存言语信息
层次网络模型和激活扩散模型
（网络模型）
（网络模型）
层次网络模型
基本理论
语义记忆的基本单元是概念，每个概念具有一定的特征。
概念以结点( node)的形式存储在概念网络中，每个概念具有一定的特征，这些特征实际上也是概念。
各类属概念按逻辑的上下位关系组织在一起，概念间通过连线表示它们的类属关系，这样彼此具有类属关系的概念组成了一个概念的网络
在网络中，层次越高的概念，其抽象概括的水平越高.
概念以结点( node)的形式存储在概念网络中，每个概念具有一定的特征，这些特征实际上也是概念。
各类属概念按逻辑的上下位关系组织在一起，概念间通过连线表示它们的类属关系，这样彼此具有类属关系的概念组成了一个概念的网络
在网络中，层次越高的概念，其抽象概括的水平越高.
模型的结构
层次网络模型的核心是概念按逻辑的上下级关系而组成网络，虽有优点，但也带来了明显的缺点.
模型的验证：范畴大小效应
模型验证实验: 范畴大小效应
实验者: Collins & Quillian实验材料:
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”等实验过程:
每次给被试呈现一个句子，要求判断其真伪，并记录下反应时
实验者: Collins & Quillian实验材料:
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”等实验过程:
每次给被试呈现一个句子，要求判断其真伪，并记录下反应时
对模型的批评
熟悉效应
典型性效应
否定判断
涉及的概念间联系的种类极少，这使层次网络模型具有很大的局限性，
对概念的特征实行分级贮存，以此来节约空间，但却增加了提取信息所需的时间，
难以解释典型性效应(Typicality Effect)，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，
概念联系的频率或强度有时也可起决定作用。同样，对熟悉效应和否定判断等现象也难以解释。
对概念的特征实行分级贮存，以此来节约空间，但却增加了提取信息所需的时间，
难以解释典型性效应(Typicality Effect)，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，
概念联系的频率或强度有时也可起决定作用。同样，对熟悉效应和否定判断等现象也难以解释。
优缺点
激活扩散模型
模型提出者:
Collins & Loftus (1975)
模型提出者:
Collins & Loftus (1975)
基本理论
1)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;
2)它假定当一个概念被加工时，其意义激活会自动传递到相关的概念，使得相关概念的意义得到激活，
而且激活的强度随着传递距离的增加或者传递时间的延长而降低3)由于经验的作用各种概念组成一个相互联系的概念网络。
在概念网络中，连线的长短表示概念联系的紧密程度，连线越短，概念间的联系越紧密。
2)它假定当一个概念被加工时，其意义激活会自动传递到相关的概念，使得相关概念的意义得到激活，
而且激活的强度随着传递距离的增加或者传递时间的延长而降低3)由于经验的作用各种概念组成一个相互联系的概念网络。
在概念网络中，连线的长短表示概念联系的紧密程度，连线越短，概念间的联系越紧密。
模型的结构
模型的加工过程
模型的验证
词汇判定实验
模型验证实验:启动效应
实验者: Freedman & Loftus ( 1971)实验过程:
1.采用两种表达方式:@“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“
2.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。
实验结果:前一种的表达方式要快于后一种的表达方式
实验者: Freedman & Loftus ( 1971)实验过程:
1.采用两种表达方式:@“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“
2.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。
实验结果:前一种的表达方式要快于后一种的表达方式
启动效应
词汇判定实验
实验者: Meyer & Schvaneveldt (1971)
实验过程: 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。
实验结果: 对于判断有语义联系字母串要快于非语义联系字母串
实验者: Meyer & Schvaneveldt (1971)
实验过程: 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。
实验结果: 对于判断有语义联系字母串要快于非语义联系字母串
激活扩散模型对层次网络模型的修正
特点
语义信息的高度组织化，每个概念与其他概念有一定联系，处于网络中的一定位置，
语义记忆有着严谨的结构。由此，一些知识也事先得到贮存，这类模型成为预存模型
语义记忆有着严谨的结构。由此，一些知识也事先得到贮存，这类模型成为预存模型
集理论模型和特征比较模型
（计算模型）
（计算模型）
基本理论
基本的语义单元仍为概念
每个概念都由一集(set)信息或要素来表征这些信息集可分样例集和属性集或特征集。
样例集是指一个概念的一些样例而属性集或特征集是指一个概念的属性或特征
语义记忆是由无数的这种信息集所构成的
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
每个概念都由一集(set)信息或要素来表征这些信息集可分样例集和属性集或特征集。
样例集是指一个概念的一些样例而属性集或特征集是指一个概念的属性或特征
语义记忆是由无数的这种信息集所构成的
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
特点
语义信息没有严紧的结构，不具网络形式，而是松散的，概念之间没有现成的联系，
这种联系无法靠搜索既有连线，而要靠计算才能得到，这类模型被称为计算模型。
这种联系无法靠搜索既有连线，而要靠计算才能得到，这类模型被称为计算模型。
集理论模型
模型的内容
谓语交叉模型
缺点: 1)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
2)未能得到许多实验的验证
2)未能得到许多实验的验证
优点: 1)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;
2)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通过比较或计算
才能得到这与层次网络模型有很大区别。它似乎包含更多的推理的可能性，要求更高的推理能力。
2)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通过比较或计算
才能得到这与层次网络模型有很大区别。它似乎包含更多的推理的可能性，要求更高的推理能力。
模型的验证与评价
特征比较模型
基本理论
提出者: Smith、Shoben & Rips (1974)
主要内容:
概念在长时记忆中是由一集属性或特征来表征的。
1)概念的诸特征可以分为两类: 定义性特征和特异性特征
1)概念的诸特征可以分为两类: 定义性特征和特异性特征
2)一个范畴的空间中诸点距离的集合则称为相应的语义空间或认知空间。
概念之间，共同的语义特征，尤其是定义性特征越多，联系越紧密
3)两阶段加工过程:
D加工阶段一: 总体比较，带有启发式性质@加工阶段二: 计算性质，较少发生错误。
D加工阶段一: 总体比较，带有启发式性质@加工阶段二: 计算性质，较少发生错误。
优缺点
优点
优点:
1)可以说明判断不同语句的反应时的差别，显示出特征比较模型的优点;
2)对于范畴大小效应，特征比较模型可用不同的加工阶段予以解释
3)同样也可以来解释典型性效应。它甚至可说明为什么对两个句子的否定有不同的反应时
缺点
缺点:
1)某些实验结果无法解释
2)无法成功地将定义性特征与特异性特征划分开来
3)概念是否由其语义特征来表征也是有争议的。
1)某些实验结果无法解释
2)无法成功地将定义性特征与特异性特征划分开来
3)概念是否由其语义特征来表征也是有争议的。
两类语义特征
语义空间
两阶段加工过程
关于语义记忆模型研究方法的困难
HAM ELINOR
HAM模型
命题与联想
概念
也被称作“人的联想记忆”模型，是Anderson和Bower(1973)提出来的。
它也是一种网络模型，其基本的表征单元是将概念连起来的命题，而不是单个的概念本身每个命题是由一小集联想构成的，
每个联想则将两个概念结合在一起或联系起来
它也是一种网络模型，其基本的表征单元是将概念连起来的命题，而不是单个的概念本身每个命题是由一小集联想构成的，
每个联想则将两个概念结合在一起或联系起来
4种联想
4阶段操作过程
a.HAM模型的操作过程为匹配过程。当需要从长时记忆中提
取信息来回答一个问题或理解一个句子，就需要将这个问
题或句子与长时记忆中的信息进行匹配
b.以命题为基本单元的看法得到一些实验的支持。
取信息来回答一个问题或理解一个句子，就需要将这个问
题或句子与长时记忆中的信息进行匹配
b.以命题为基本单元的看法得到一些实验的支持。
输入
输入被分析称输入树
从长时记忆搜索，找到听样概念的命题树
两者匹配
三点
特点
优点
既可以表征语义记忆，又可以表征情景记忆;使一个命题嵌进另一个命题
缺点
以命题为基本单元，忽略概念特征，难以解释前面几个模型涉及的一些现象按阶段相继进行的匹配过程亦受到批评.
ELINOR模型
信息类型
概念
由Lindsay、Norman和Rumelhart (1975)提出，
它是一个综合的记忆模型。
该模型认为，长时记忆中贮存3类信息: 概念、事件和情景。
三种关系
是一种（个）
有（是/会）
是一种（逆向）
基本单元
该模型的基本单元是事件。人的记忆是以事件为中心而组织起来的，概念是构成事件的成分。
命题表征
概念
在ELINOR中，概念、事件和情景都用命题来表征。由结点和连线所形成的网络也就是命题表征。
事件
情景
认知神经科学与长时记忆
自传体记忆
自传体记忆 (autobiographical memories ): 指与个人的过去有关的记忆。个人 (包括你,你的朋友或者其他人)是自传体记忆的焦点。
研究方法
日记研究法Linton(1982) / 回忆主题生活事件法Sehulster (1989)
错误（虚构）记忆与真实记忆
重构性记忆
(reconstructive memories)
(reconstructive memories)
指的是先汲取关于世界的事实，然后在消化这些事实时
再精确反刍。事件记忆不仅仅是简单的重构。
再精确反刍。事件记忆不仅仅是简单的重构。
建构性论忆
(constructive memories)
(constructive memories)
是指先前经验、事后信息、知觉因素、甚至个人更想记住某些
而非其他事情的意图都会影响我们的回忆内容。
在现实生活中，记忆和回忆都是建构式的。
而非其他事情的意图都会影响我们的回忆内容。
在现实生活中，记忆和回忆都是建构式的。
虚假记忆综合征: 被压抑的童年性虐待记忆
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