Prosodic cues to syntatic structures in speech production
Notice bibliographique
Résumé
Children’s initial syntactic acquisition tasks include finding clausal and phrasal units from continuous speech stream and assigning words to grammatical categories. This study inquires if prosodic cues exist in adult speech and mark syntactic units. Participants were Quebec-French speakers. In Experiment 1 participants read Determiner+Noun and Pronoun+Verb utterances. Determiners and pronouns were French words. Nouns and verbs were pseudo-words (e.g., mige, krale, vare) counterbalanced in their occurrences in the utterances. Their prosodic properties (duration, pitch, intensity) were measured. Results showed that the two categories did not differ in prosody: noun versus verb productions of these pseudo-words were equivalent. Experiment 2 tested whether larger utterances were produced with prosodic cues supporting different grammatical categories and phrasal groupings. The same pseudo-words were the final words (counterbalanced) in 1) [Determiner+Adjective+Noun] and 2)[[Determiner+Noun]+[Verb]] structures. The second word in both structures was felli. Results showed that the last word as nouns versus verbs differed significantly in duration, pitch and intensity. Moreover, the initial consonant of verb productions was longer, with a distinct preceding pause. The second word in (2) exhibited categorical and boundary cues, differing from the second word in (1) in duration, pitch and intensity. We suggest that these acoustic cues may help infants first parse larger utterances and then acquire the syntactic properties of phrases and words based on their distribution. DOI: 10.17074/2238-975X.2015v11n1p85
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 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 ».