Research into the Mental Lexicon Representation of Chinese English Learners Based on Spreading Activation Model
Notice bibliographique
Résumé
Nowadays, the main idea regarding the organization of the lexicon is that words are stored in an organized intertwined semantic network. However, relatively little is known about the actual process that takes place during the course of activation production. Therefore, in order to gain a deeper understanding of the problems in question, this study conducted word association test to 150 sophomores in Dalian University of Technology (DUT) and tried to show the internal relations of mental lexicon in data by calculating the word frequency between certain words through a computer program which is written based on the actual calculating steps. And the innovation of this study is to show the abstract lexicon relation in data and illustrate the mental lexicon representation in three-dimensional figures by Netdraw software. Through the study we find: (1) The responses with higher frequency in the first few positions may not ensure themselves high association strength to the stimuli. And the current research also proves that activation of mental lexicon is not a “one stop” process but a linear forward one. (2) The data of association strength obtained from this study may help us convert the abstract lexicon relation into concrete statistical facts and establish representation of the mental lexicon network model. At last, the mechanism of Spreading Activation Model is illustrated and the implications for future English teaching are provided. Key Words: Mental lexicon; Word association test; Mental lexicon representation; Association strength
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».