effet du nombre des graphèmes en Anglais - Aix Marseille Université
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90Modèles de la perception visuelle <strong>des</strong> mots<strong>du</strong> modèle de Jacobs et Grainger (1992) qui est une ext<strong>en</strong>sion <strong>du</strong> modèle de McClelland etRumelhart (1981). Il repr<strong>en</strong>d l'architecture <strong>du</strong> MAI et y ajoute un processus de réponse basésur la notion de seuil. Un mot est id<strong>en</strong>tifié dans ce modèle lorsqu'il dépasse un seuil d'activationdonné. Nous avons donc analysé le "comportem<strong>en</strong>t" de ce modèle <strong>en</strong> faisant varier 1) lataille de son lexique et 2) certains paramètres importants (l'inhibition latérale au niveau lexical,la boucle de rétroaction <strong>des</strong> mots aux lettres, l'inhibition lettres-mots, la valeur <strong>du</strong> seuil deréponse).4.8.1.1. Manipulation <strong>du</strong> lexiqueNous comparons dans cette étude les prédictions de ce modèle pour un grand <strong>nombre</strong> demots et pour deux lexiques orthographiques différ<strong>en</strong>ts. Nous utilisons pour cela deux basesde données disponibles <strong>en</strong> <strong>Anglais</strong> : le lexique de Kucera et Francis (1967, noté K&F) etCELEX (Baay<strong>en</strong>, Piep<strong>en</strong>brock, & van Rijn, 1993). Dans ces deux lexiques, nous sélectionnonsuniquem<strong>en</strong>t les mots de 4 lettres (1179 mots pour K&F et 1355 pour CELEX). Seulem<strong>en</strong>t1029 mots sont communs aux deux lexiques. Nous réalisons donc deux versions <strong>du</strong>modèle, l'une cont<strong>en</strong>ant le lexique de K&F et l'autre CELEX. Nous effectuons <strong>en</strong>suite <strong>des</strong>simulations avec ces deux versions pour l'<strong>en</strong>semble <strong>des</strong> 1029 mots. Les mêmes paramètressont utilisés pour chaque version et égalem<strong>en</strong>t le même seuil d'id<strong>en</strong>tification (0.67). Ainsi,nous obt<strong>en</strong>ons un temps d'id<strong>en</strong>tification (correspondant à un cycle de traitem<strong>en</strong>t dans le modèle)pour chacun de ces mots et pour chaque version <strong>du</strong> modèle.La Figure 4.7 représ<strong>en</strong>te le résultat de ces simulations. Chaque point représ<strong>en</strong>te un mot,avec <strong>en</strong> abscisse le temps d'id<strong>en</strong>tification obt<strong>en</strong>u avec la version K&F et, <strong>en</strong> ordonnée, letemps d'id<strong>en</strong>tification obt<strong>en</strong>u avec la version CELEX. La Figure 4.7.A représ<strong>en</strong>te les résultats<strong>des</strong> simulations <strong>en</strong> pr<strong>en</strong>ant <strong>des</strong> valeurs discrètes <strong>du</strong> temps de traitem<strong>en</strong>t : lorsqu'un mot donnédépasse le seuil d'id<strong>en</strong>tification, on lui attribue comme temps de traitem<strong>en</strong>t la valeur <strong>en</strong>tière<strong>du</strong> cycle auquel il est id<strong>en</strong>tifié. La Figure 4.7.B représ<strong>en</strong>te les simulations avec <strong>des</strong> valeurscontinues <strong>du</strong> temps de traitem<strong>en</strong>t. On calcule ici une valeur décimale plus précise <strong>du</strong> temps detraitem<strong>en</strong>t <strong>en</strong> déterminant les coordonnées <strong>du</strong> point d'intersection <strong>en</strong>tre la courbe d'activation<strong>du</strong> mot et le seuil d'id<strong>en</strong>tification. On obti<strong>en</strong>t une corrélation de 0.71 <strong>en</strong> pr<strong>en</strong>ant les valeursdiscrètes (moins précises) et de 0.83 avec les valeurs continues. Ces résultats nous montr<strong>en</strong>tune influ<strong>en</strong>ce de la taille <strong>du</strong> lexique sur les performances <strong>du</strong> modèle. Les différ<strong>en</strong>ces obte-