MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2621565411

Acquiring Multiword Verbs: The Role of Statistical Evidence

2009· article· en· W2621565411 sur OpenAlexaff
Afsaneh Fazly, Aida Nematzadeh, Suzanne Stevenson

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceLinguisticsPolysemyNatural language processingSentencePhraseArtificial intelligenceLiteral (mathematical logic)VerbNoun phraseGrammarSemantics (computer science)Noun
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In addition to words and grammar, young children learn a large number of multiword sequences that are semantically idiosyncratic and have particular syntactic behaviour, e.g., expressions formed from the combination of a verb and a noun, such as take the train and give a kiss.Given the high degree of polysemy of verbs that commonly participate in such constructions, an important question is what cues children use to identify (nonliteral) multiword combinations.We provide evidence that certain statistical cues tapping into the properties of non-literal expressions are useful in separating these from literal combinations.Moreover, our experiments on naturally occurring child-directed data show that these cues are easily extractable from the input children receive.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueeScholarship (California Digital Library)Même sujetLanguage Development and DisordersTravaux en français237 207