A connectionist model of the retreat from verb argument structure overgeneralization
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A central question in language acquisition is how children build linguistic representations that allow them to generalize verbs from one construction to another (e.g., The boy gave a present to the girl → The boy gave the girl a present), whilst appropriately constraining those generalizations to avoid non-adultlike errors (e.g., I said no to her → *I said her no). Although a consensus is emerging that learners solve this problem using both statistical and semantics-based learning procedures (e.g., entrenchment, pre-emption, and semantic verb class formation), there currently exist few - if any - proposals for a learning model that combines these mechanisms. The present study used a connectionist model to test an account that argues for competition between constructions based on (a) verb-in construction frequency, (b) relevance of constructions for the speaker's intended message, and (c) fit between the fine-grained semantic properties of individual verbs and individual constructions. The model was able not only (a) to simulate the overall pattern of overgeneralization-then-retreat, but also (b) to use the semantics of novel verbs to predict their argument structure privileges (just as real learners do), and
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle