DOI: https://doi.org/10.1007/s42113-026-00332-5
تاريخ النشر: 2026-08-03
المؤلف: Burak Büyükyaprak وآخرون
الموضوع الرئيسي: عمليات الذاكرة وتأثيراتها
نظرة عامة
تستقصي هذه الدراسة تأثير القرب الدلالي على استرجاع الذاكرة العرضية، مع التركيز على دور السياق في أداء الذاكرة. من خلال استخدام نماذج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المدربة مسبقًا، وبالتحديد fastText وWord2Vec، قام الباحثون بإنشاء قوائم من الكلمات التركية ذات الصلة الدلالية وغير ذات الصلة. تم التحقق من صحة هذه القوائم من قبل مقيمين بشريين، ودرست الدراسة ديناميات الاسترجاع عبر أربعة ظروف بناءً على العلاقة الدلالية لقوائم الكلمات. كشفت النتائج عن وجود ارتباط إيجابي كبير بين قيم التشابه الكوني—المشتقة من تضمينات الكلمات—وحكم البشر، مما يشير إلى أن كل من القرب الدلالي والزمني يؤثر بشكل كبير على احتمال الاسترجاع وديناميات الاسترجاع.
تسلط الاستنتاجات المستخلصة من هذا البحث الضوء على أهمية الإشارات الزمنية والدلالية في توجيه استرجاع الذاكرة. السياق الزمني الذي تم تأسيسه أثناء الترميز، إلى جانب الشبكات الدلالية الواسعة التي تم تطويرها على مدار الحياة، يشكل المسارات المستخدمة أثناء استرجاع الذاكرة. تقترح الدراسة أن تضمينات الكلمات يمكن أن تتلاعب بشكل فعال بالتشابه الدلالي في أبحاث الذاكرة العرضية، وأن الطرق الإحصائية البايزية تقدم رؤى قيمة حول الديناميات المعقدة لاسترجاع الذاكرة. لا تنطبق هذه النتائج فقط على اللغة التركية ولكنها تؤكد أيضًا على عالمية هذه الآليات المعرفية وإمكانية الأساليب اللغوية الحاسوبية في علم النفس المعرفي.
مقدمة
تؤكد مقدمة هذه الورقة البحثية على أهمية الذاكرة كقدرة معرفية أساسية، بناءً على النظريات الأساسية التي وضعها إيبينغهاوس وتولفينغ. تميز بين الذاكرة العرضية، التي تتضمن استرجاع الأحداث الشخصية في سياقات محددة، والذاكرة الدلالية، وهي مستودع للمعرفة العامة. يتم تسليط الضوء على الاعتماد المتبادل بين هذين النظامين للذاكرة، موضحًا كيف تشكل التجارب العرضية المعرفة الدلالية والعكس صحيح. تناقش الورقة أيضًا ديناميات استرجاع الذاكرة، لا سيما في مهام الاسترجاع الحر، حيث يؤثر كل من القرب الزمني والدلالي على نجاح الاسترجاع.
للتحقيق في هذه التفاعلات، تستخدم الدراسة تقنيات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وبالتحديد تضمينات الكلمات التركية غير السياقية، للتلاعب وقياس العلاقة الدلالية في تجارب الذاكرة العرضية. تهدف الدراسة إلى تقييم موثوقية هذه التضمينات في عكس أحكام البشر الدلالية واستكشاف تأثيرها على ديناميات الاسترجاع في مهمة الاسترجاع الحر المتأخر (DFR). من خلال مقارنة نماذج مدربة مسبقًا مختلفة، مثل fastText وWord2Vec، تسعى الدراسة لفهم كيف تؤثر مستويات القرب الدلالي المختلفة على دقة الاسترجاع وأنماط انتقالات الاسترجاع، مما يساهم في فهم عمليات الذاكرة في لغة غنية من الناحية الصرفية ولكنها تحت البحث مثل التركية.
النتائج
في قسم النتائج، قامت الدراسة أولاً بتقييم العلاقة بين التشابه الدلالي الحاسوبي، الذي تم قياسه من خلال التشابه الكوني من تضمينات fastText وWord2Vec، وأحكام العلاقة البشرية. أشارت اختبارات شابيرو-ويلك إلى أن كل من قيم التشابه الكوني ودرجات حكم البشر انحرفت بشكل كبير عن الطبيعية لكلا النموذجين (fastText: $W_{cos}=0.96$, $p<.001$; $W_{judge}=0.89$, $p<.001$; Word2Vec: $W_{cos}=0.88$, $p<.001$; $W_{judge}=0.87$, $p<.001$). كشفت ارتباطات رتبة سبيرمان عن وجود ارتباط إيجابي قوي بين تشابهات الكوني لـ fastText وأحكام البشر ($\rho(2638)=.79$, $p<.001$, 95% CI [.782, .801])، وارتباط معتدل إلى قوي لـ Word2Vec ($\rho(2638)=.66$, $p<.001$, 95% CI [.643, .683]). بالإضافة إلى ذلك، وُجد ارتباط إيجابي كبير بين التشابهات الكونية للنموذجين ($\rho(2638)=.64$, $p<.05$, 95% CI [.623, .661])، مما يشير إلى أن كلا النموذجين يلتقطان العلاقة الدلالية بشكل فعال في الكلمات التركية، مع إظهار fastText توافقًا أقوى قليلاً. ركز التحليل الإضافي على استرجاع الكلمات من 1400 قائمة عبر 140 مشاركًا. أشارت الانحدار اللوجستي البايزي إلى تأثير كبير للعلاقة الدلالية على دقة الاسترجاع. كانت الدقة المتوقعة للقوائم ذات الصلة أعلى (احتمالات متوسطة: $p_{fastText} \approx 0.65$; $p_{Word2Vec} \approx 0.67$) مقارنة بالقوائم غير ذات الصلة (كلاهما $p_{fastText} \approx 0.56$ و$p_{Word2Vec} \approx 0.56$). أكدت الفروق البعدية الزوجية أن هذه الفائدة في الدقة للقوائم ذات الصلة كانت موثوقة لكلا النموذجين (متوسط الفرق لـ Word2Vec = 0.108، 94% HDI [0.085، 0.131]؛ لـ fastText = 0.089، 94% HDI [0.066، 0.112]). كما قدم الانحدار اللوجستي البايزي رؤى حول التأثيرات الديناميكية لعوامل مثل القرب الزمني والدلالي، وعدم التماثل الاتجاهي، ومقارنات النماذج.
المناقشة
في هذه الدراسة، استكشف المؤلفون تأثير العوامل الدلالية على ديناميات الاسترجاع في مهمة الاسترجاع الحر المتأخر (DFR)، باستخدام قوائم كلمات تم إنشاؤها من نموذجين لتضمين الكلمات المدربة مسبقًا، fastText وWord2Vec. كانوا يهدفون إلى تقييم كيف يؤثر القرب الدلالي على دقة الاسترجاع العامة وأنماط انتقالات الاسترجاع، مع التركيز بشكل خاص على التفاعل بين القرب الدلالي وإشارات التتابع الزمني. أشارت النتائج إلى أن القوائم التي تحتوي على كلمات ذات صلة دلاليًا تم استرجاعها بدقة أكبر من تلك التي تحتوي على كلمات غير ذات صلة، مما يؤكد على أهمية التنظيم الدلالي في استرجاع الذاكرة.
كشف التحليل عن تدهور ملحوظ في احتمال استرجاع العناصر مع زيادة المسافة الزمنية بينها، حيث تأثر هذا التدهور بكل من العلاقة الدلالية للعناصر واتجاه الاسترجاع (إلى الأمام أو إلى الوراء). ومن الجدير بالذكر أن تأثير القرب الدلالي كان أقوى للقوائم ذات الصلة، مما يشير إلى أن التشابه الدلالي الأعلى يعزز من احتمال انتقالات الاسترجاع الناجحة. بالإضافة إلى ذلك، وجدت الدراسة عدم تماثل اتجاهي يفضل الانتقالات إلى الأمام، مما يعزز فكرة أن السياق الزمني يلعب دورًا حاسمًا في الاسترجاع العرضي. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية الهيكل الدلالي في عمليات الذاكرة وتبرز فائدة تضمينات الكلمات في التحقيق في هذه الديناميات.
DOI: https://doi.org/10.1007/s42113-026-00332-5
Publication Date: 2026-08-03
Author(s): Burak Büyükyaprak et al.
Primary Topic: Memory Processes and Influences
Overview
This study investigates the influence of semantic proximity on episodic memory recall, emphasizing the role of context in memory performance. By utilizing pre-trained natural language processing (NLP) models, specifically fastText and Word2Vec, the researchers generated lists of semantically related and unrelated Turkish words. Human raters validated these lists, and the study examined recall dynamics across four conditions based on the semantic relatedness of the word lists. The findings revealed a significant positive correlation between cosine similarity values—derived from the word embeddings—and human judgment, indicating that both semantic and temporal proximity significantly affect recall probability and retrieval dynamics.
The conclusions drawn from this research highlight the importance of temporal and semantic cues in guiding memory recall. The established temporal context during encoding, along with the extensive semantic networks developed throughout life, shapes the pathways utilized during memory retrieval. The study suggests that word embeddings can effectively manipulate semantic similarity in episodic memory research, and Bayesian statistical methods offer valuable insights into the complex dynamics of memory recall. These results not only apply to the Turkish language but also underscore the universality of these cognitive mechanisms and the potential of computational linguistic approaches in cognitive science.
Introduction
The introduction of this research paper emphasizes the significance of memory as a fundamental cognitive ability, building on foundational theories by Ebbinghaus and Tulving. It distinguishes between episodic memory, which involves the recollection of personal events in specific contexts, and semantic memory, a repository of general knowledge. The interdependence of these two memory systems is highlighted, illustrating how episodic experiences shape semantic knowledge and vice versa. The paper also discusses the dynamics of memory retrieval, particularly in free recall tasks, where both temporal and semantic proximities influence recall success.
To investigate these interactions, the study employs Natural Language Processing (NLP) techniques, specifically non-contextual Turkish word embeddings, to manipulate and quantify semantic relatedness in episodic memory experiments. The research aims to assess the reliability of these embeddings in reflecting human semantic judgments and to explore their impact on recall dynamics in the delayed free recall (DFR) task. By comparing different pretrained models, such as fastText and Word2Vec, the study seeks to understand how varying levels of semantic relatedness affect recall accuracy and patterns of recall transitions, thereby contributing to the understanding of memory processes in a morphologically rich but under-researched language like Turkish.
Results
In the results section, the study first assessed the relationship between computational semantic similarity, measured through cosine similarity from fastText and Word2Vec embeddings, and human relatedness judgments. Shapiro-Wilk tests indicated that both cosine similarity values and human judgment scores significantly deviated from normality for both models (fastText: $W_{cos}=0.96$, $p<.001$; $W_{judge}=0.89$, $p<.001$; Word2Vec: $W_{cos}=0.88$, $p<.001$; $W_{judge}=0.87$, $p<.001$). Spearman's rank correlation revealed a strong positive correlation between fastText cosine similarities and human judgments ($\rho(2638)=.79$, $p<.001$, 95% CI [.782, .801]), and a moderate-to-strong correlation for Word2Vec ($\rho(2638)=.66$, $p<.001$, 95% CI [.643, .683]). Additionally, a significant positive correlation was found between the cosine similarities of the two models ($\rho(2638)=.64$, $p<.05$, 95% CI [.623, .661]), indicating that both models effectively capture semantic relatedness in Turkish words, with fastText showing slightly stronger alignment. Further analysis focused on the recall of words from 1400 lists across 140 participants. Bayesian logistic regression indicated a significant effect of semantic relatedness on recall accuracy. The expected accuracy for related lists was higher (mean probabilities: $p_{fastText} \approx 0.65$; $p_{Word2Vec} \approx 0.67$) compared to unrelated lists (both $p_{fastText} \approx 0.56$ and $p_{Word2Vec} \approx 0.56$). Pairwise posterior differences confirmed that this accuracy benefit for related lists was credible for both models (Mean Difference for Word2Vec = 0.108, 94% HDI [0.085, 0.131]; for fastText = 0.089, 94% HDI [0.066, 0.112]). The Bayesian logistic regression also provided insights into the dynamic effects of factors such as temporal and semantic contiguity, directional asymmetry, and model comparisons.
Discussion
In this study, the authors explored the impact of semantic factors on recall dynamics in a Delayed Free Recall (DFR) task, utilizing word lists generated from two pre-trained word embedding models, fastText and Word2Vec. They aimed to assess how semantic relatedness influences overall recall accuracy and the patterns of recall transitions, particularly focusing on the interaction between semantic proximity and temporal contiguity cues. The results indicated that lists containing semantically related words were recalled more accurately than those with unrelated words, confirming the significance of semantic organization in memory retrieval.
The analysis revealed a pronounced decay in the probability of recalling items as their temporal distance increased, with this decay being influenced by both the semantic relatedness of the items and the direction of recall (forward or backward). Notably, the semantic proximity effect was stronger for related lists, suggesting that higher semantic similarity enhances the likelihood of successful recall transitions. Additionally, the study found a directional asymmetry favoring forward transitions, reinforcing the idea that temporal context plays a crucial role in episodic retrieval. Overall, the findings underscore the importance of semantic structure in memory processes and highlight the utility of word embeddings in investigating these dynamics.