Pun processing from a psycholinguistic perspective: Introducing the Model of Psycholinguistic Hemispheric Incongruity Laughter (M.PHIL)
Notice bibliographique
Résumé
Ambiguity processing was examined using a stimulus set consisting of homograph puns in which semantic salience, as measured by semantic co-occurrence, was manipulated. Two lexical decision tasks using puns as primes for ambiguous targets revealed that high co-occurrence meanings were processed faster than low co-occurrence meanings. A divided visual field protocol revealed involvement of both hemispheres, but with the pattern of priming from the right visual field more similar to that of the centrally presented condition than the left visual field pattern. In contrast to the lexical decision data that favoured high co-occurrence targets, data from a forced-choice relatedness task showed an advantage for the low co-occurrence associates. Results from this series of experiments are consistent with Bryden's [(1982). Laterality: Functional asymmetry in the intact brain. New York, NY: Academic Press] proposal that there are several different laterality effects when processing language and emotionally valent stimuli. The results are used to frame a working model of pun processing based on the Graded Salience Hypothesis [Giora, R. (1997). Understanding figurative and literal language: The graded salience hypothesis. Cognitive Linguistics, 8(3), 183-206].
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».