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Enregistrement W2000613853 · doi:10.1121/1.4808705

Were we or are we? Perception of reduced function words in spontaneous conversations.

2009· article· en· W2000613853 sur OpenAlexaff
Natasha Warner, Dan Brenner, Anna Woods, Bejamin V. Tucker, Mirjam Ernestus

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoarticulationUtterancePerceptionAmerican EnglishIntonation (linguistics)LinguisticsTRACE (psycholinguistics)SyntaxComputer sciencePsychologySpeech recognitionVowelArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spontaneous, reduced pronunciations diverge greatly from citation forms. The quality of a single segment can change, e.g., /b/ in “about” surfacing as an approximant. But sounds, syllables, and entire words can also be deleted (e.g., “do you have time?” as [djutEm] with no acoustic trace of “have”). This work investigates the perception of reduced function words such as “he was” or “we were.” Twenty-two young American English speakers’ spontaneous conversations with close acquaintances were recorded. From these, we selected utterances containing items such as “he’s/he was, we’re/we were, got him/got them.” When hearing an entire utterance, native listeners may clearly perceive “we were,” but on hearing just the “we were” portion, they perceive an unambiguous “we’re.” The portion of the signal presented to listeners is manipulated to determine the contributions of local acoustic cues, speech rate and coarticulation, semantic and syntactic information, and overall bias toward present vs past tense. An auditory and a written task are also compared to separate the contribution of intonation from that of syntax/semantics. These results begin to elucidate the interplay of information sources listeners draw upon when parsing spontaneous speech. Future work will compare to non-native listeners’ perceptions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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