Contrasting Bilingual and Monolingual Idiom Processing
Notice bibliographique
Résumé
In this chapter, we survey what is currently known about bilingual idiom processing and present data from a study that investigates three questions about the comprehension of idioms in English-French bilinguals. First, do the linguistic factors that control monolingual idiom comprehension (e.g., familiarity, literal plausibility, semantic decomposability; Libben & Titone, 2008) similarly control bilingual comprehension? Second, does an idiom’s cross-language similarity affect comprehension? Third, does native language status interact with idiom processing in these respects? To address these questions, we conducted a comprehension study where English-French bilinguals read English sentences that included idioms from a prior normative first-language study that were further coded for their similarity to idioms in French. We also manipulated whether the idiom-final word was presented in English (intact condition) or French (code-switched condition). The results suggest that bilinguals are sensitive to the same linguistic factors that control idiom processing for monolinguals (i.e., familiarity) and that previous work suggesting an increased role for semantic decomposability (Abel, 2003) may actually be due to cross-language overlap. The implications for bilingual lexical representation and processing are discussed. Keywords : bilingualism, idiom processing, code-switching, figurative language processing, idiomatic expressions When Joan Foster visited her Polish lover, Paul, she stumbled upon several English novels penned by an improbably named Mavis Quilp.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».