Acoustic correlates of information structure
Notice bibliographique
Résumé
This paper reports three studies aimed at addressing three questions about the acoustic correlates of information structure in English: (1) do speakers mark information structure prosodically, and, to the extent they do; (2) what are the acoustic features associated with different aspects of information structure; and (3) how well can listeners retrieve this information from the signal? The information structure of subject–verb–object sentences was manipulated via the questions preceding those sentences: elements in the target sentences were either focused (i.e., the answer to a wh-question) or given (i.e., mentioned in prior discourse); furthermore, focused elements had either an implicit or an explicit contrast set in the discourse; finally, either only the object was focused (narrow object focus) or the entire event was focused (wide focus). The results across all three experiments demonstrated that people reliably mark (1) focus location (subject, verb, or object) using greater intensity, longer duration, and higher mean and maximum F0, and (2) focus breadth, such that narrow object focus is marked with greater intensity, longer duration, and higher mean and maximum F0 on the object than wide focus. Furthermore, when participants are made aware of prosodic ambiguity present across different information structures, they reliably mark focus type, so that contrastively focused elements are produced with greater intensity, longer duration, and lower mean and maximum F0 than noncontrastively focused elements. In addition to having important theoretical consequences for accounts of semantics and prosody, these experiments demonstrate that linear residualisation successfully removes individual differences in people's productions thereby revealing cross-speaker generalisations. Furthermore, discriminant modelling allows us to objectively determine the acoustic features that underlie meaning differences.
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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 | 0,008 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».