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Enregistrement W2767489373

Rumelhart Symposium: Language as a Dynamical System: In Honor of Jeff Elman

2007· article· en· W2767489373 sur OpenAlexaboutno aff
Ping Li, Gerry T. M. Altmann, Mary Hare, Ken McRae, Kim Plunkett

Notice bibliographique

RevueeScholarship (California Digital Library) · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueLanguage and cultural evolution
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHonorContext (archaeology)Cognitive scienceReading (process)PsychologyParallelsArtificial intelligenceComputer scienceLinguisticsHistoryEngineeringPhilosophy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Rumelhart Symposium: Language as a Dynamical System: In Honor of Jeff Elman Symposium Organizer: Ping Li (pli@richmond.edu) Department of Psychology, University of Richmond Richmond, VA 23173 USA Symposium Presenters: Gerry Altmann (g.altmann@psych.york.ac.uk) Department of Psychology, University of York Heslington, York Y010 5DD UK Mary Hare (hare@crl.ucsd.edu) Department of Psychology, Bowling Green State University Bowling Green, OH 43403 USA Ping Li (pli@richmond.edu) Department of Psychology, University of Richmond Richmond, VA 23173 USA Ken McRae (kenm@uwo.ca) Department of Psychology, University of Western Ontario London, ON, N6A 5C2 Canada Kim Plunkett (kim.plunkett@psy.ox.ac.uk) Department of Experimental Psychology, Oxford University Oxford, OX1 3UD UK Keywords: Dynamical systems; Jeff Elman; Language acquisition; Language processing; Rumelhart prize. Data will be drawn from studies in which participants’ eye movements are monitored as they hear a sentence describing an event that could unfold within a visual scene that they are either concurrently viewing, or have viewed in the past. Parallels will be drawn with equivalent studies on reading sentences in context, suggesting that the mental representations of the visual world, and of the world experienced through reading, are remarkably similar. Altmann concludes that incrementality in language comprehension is a by-product of the process by which we acquire information about both language and the visual world with which we interact. Introduction Language as a dynamical system, a proposal championed by Jeff Elman (Elman, 1990, 1995; Elman et al., 1996), has had a profound impact on our thinking of the relationship between language and cognition. This perspective distinguishes itself from the view of cognition based on static building blocks in the form of symbols and rules. Recent advances in developmental psychology and cognitive neuroscience provide further support for the dynamical perspective and further evidence on the neural and computational mechanisms underlying the dynamic changes that occur in the language learner and the speaker. In this symposium, several colleagues who have worked with Jeff Elman in the past decade or so will present their data and theory that exemplify the view of language as a dynamical system. Mary Hare Hare will argue that fundamental issues in the representation and processing of language have to do with the interface among lexical, conceptual, and syntactic structure. Meaning and structure are related, and one view of this relationship is that lexical meaning determines structure. A contrasting view adopted here is that the relevant generalizations are not based on lexical knowledge, but on the language user’s interpretation of generalized events in the world. A set of priming studies will demonstrate that nouns denoting salient elements of events prime event participants. In addition, corpus analyses and self-paced reading studies will show that different senses of a verb reflect variations on the types of event that the verb refers to, and that this knowledge leads to expectations about subsequent arguments or structure during sentence comprehension. Overview of Presentations Gerry Altmann Altmann will begin by describing a variety of data demonstrating how incrementality in language comprehension is intimately tied to dynamically changing predictions in respect of what is likely to be coming next.

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)0,001
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 consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,235 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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