Speaker-Specific Cues Influence Semantic Disambiguation
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Addressees use information from specific speakers' previous discourse to make predictions about incoming linguistic material and to restrict the choice of potential interpretations. In this way, speaker specificity has been shown to be an influential factor in language processing across several domains e.g., spoken word recognition, sentence processing, and pragmatics. However, its influence on semantic disambiguation has received little attention to date. Using an exposure-test design and visual world eye tracking, we examined the effect of speaker-specific literal vs. nonliteral style on the disambiguation of metaphorical polysemes such as 'fork', 'head', and 'mouse'. Eye movement data revealed that when interpreting polysemous words with a literal and a nonliteral meaning, addressees showed a late-stage preference for the literal meaning in response to a nonliteral speaker. We interpret this as reflecting an indeterminacy in the intended meaning in this condition, as well as the influence of meaning dominance cues at later stages of processing. Response data revealed that addressees then ultimately resolved to the literal target in 90% of trials. These results suggest that addressees consider a range of senses in the earlier stages of processing, and that speaker style is a contextual determinant in semantic processing.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 découle