MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2159718161 · doi:10.1191/0267658304sr234oa

Connectionism, HPSG signs and SLA representations: specifying principles of mapping between form and function

2004· article· en· W2159718161 sur OpenAlexaff
J. Dean Mellow

Notice bibliographique

RevueSecond language Research · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueSyntax, Semantics, Linguistic Variation
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHead-driven phrase structure grammarRotation formalisms in three dimensionsConnectionismComputer sciencePhrase structure grammarRedundancy (engineering)GrammarPhraseLinguisticsNatural language processingFunction (biology)Artificial intelligenceRule-based machine translationMathematicsArtificial neural network

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A current limitation of the connectionist approach to second language acquisition (SLA) research is that it does not, to my knowledge, include complex linguistic representations. This article proposes a partial solution to this limitation by motivating and illustrating specific analyses that utilize the sign-based representations developed within Head-driven Phrase Structure Grammar (HPSG). To motivate the proposed representations, the article applies them to an analysis of four types of mappings between form and function: one-to-one, primed redundancy, nonprimed redundancy and polyfunctional. The paper summarizes representative SLA data that indicate how these mappings may appear in second language (L2) production. Key properties of HPSG analyses are discussed, indicating how they are consistent with connectionist assumptions. Sign-based representations of the four types of mappings are then provided, including several modifications to HPSG formalisms. The article concludes with a discussion of future directions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,008
Communication savante0,0060,011
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,142
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations12
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSecond language ResearchMême sujetSyntax, Semantics, Linguistic VariationTravaux en français237 207