On-line Reference Assignment for Anaphoric and Non-Anaphoric Nouns: A Unified, Memory-Based Model in ACT-R
Notice bibliographique
Résumé
The computational model in present paper confirms that memory-based accounts are sufficient to account for a high rate of success at first-pass referent retrieval for anaphoric (and non-anaphoric) nouns.Because even definite noun phrases can often be non-anaphoric (e.g., Poesio & Vieira, 1998), an adequate model must account for how a reader makes an explicit or implicit decision about the anaphoric status of a noun (herein: The Anaphoric Classification Problem).We explain why we are inclined to reject the conventional intuition that: the failure to find/retrieve a referent within the discourse then, serially, leads to treating a (possibly anaphoric) noun as a new referent.Instead, we extend the memory-based account to address this classification problem.We suggest that LTM contains both generic referent types and specific referent tokens, which simultaneously compete for retrieval via resonance.The nature of what is retrieved (token vs. type) determines whether the reader effectively treats a noun as anaphoric or not.Our model predicts whether an anaphor in a given text will be misinterpreted as a new referent during first-pass processing.The influence of anaphor word choice is explained, and encompasses metaphoric anaphors.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,003 |
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 ».