Measuring articulatory similarity with algorithmically reweighted principal component analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Articulatory similarity was assessed for a corpus of 2700 ultrasound images of 75 cross-linguistically frequent speech sounds produced by four subjects in three segmental contexts (a_a, i_i, u_u). Cross-distances were generated for the entire length of the vocal tract using the Palatron algorithm and realistic estimates of the location of the pharyngeal wall and teeth, resulting, after interpolation, in 60 cross-distances per token. A standard principal component analysis of these data is overwhelmed by the coarticulatory effects of the context vowels. Algorithmically reweighted principal component analysis was devised in order to use coarticulatory variation to isolate the most distinctive cross-distances for each target segment. The reweighting algorithm considers the variance across repetitions in each of the 60 cross-distances, as well as variance in the slope of the cross-distance function, in order to identify areas of stability across tokens. For each target sound, cross-distances with the greatest variance are reset to the mean for all target segments, while cross-distances with the least variance maintain their original values. This has the effect of defining each target sound by the cross-distances, which are most stable across contexts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».