Notice bibliographique
Résumé
The syntactic system of human language consists of different levels of units such as clauses, phrases, and grammatical categories. Grammatical categories are part of the system in all syntactic models as these units are the building blocks for larger syntactic units. Phrases and sentences are defined in terms of grammatical categories (rather than individual words) so that an infinite number of utterances can be represented. Children must acquire grammatical categories in order to develop a complete syntactic system. Grammatical categories have therefore received continuous focus in language acquisition research (e.g. Bloom 1970; Brown, 1973; Radford, 1990). One key question has been how children break into the system of syntactic categories. In this chapter I will discuss several models addressing this question. I will then focus on our model which suggests that speech input contains sufficient acoustical and phonological cues to support the division of words into two initial broad categories – content words and function words – and that these two categories serve as the entry point to the syntactic system for the learner. I will present our empirical work on input speech as well as on learners' processing of these two categories. I will argue that acquisition of this initial distinction plays an important role not only for syntactic acquisition, but also for other aspects of language development including word segmentation and the initial mapping of word meaning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».