Universal Features in Phonological Neighbor Networks
Notice bibliographique
Résumé
Human speech perception involves transforming a countinuous acoustic signal into discrete linguistically meaningful units (phonemes) while simultaneously causing a listener to activate words that are similar to the spoken utterance and to each other. The Neighborhood Activation Model posits that phonological neighbors (two forms [words] that differ by one phoneme) compete significantly for recognition as a spoken word is heard. This definition of phonological similarity can be extended to an entire corpus of forms to produce a phonological neighbor network (PNN). We study PNNs for five languages: English, Spanish, French, Dutch, and German. Consistent with previous work, we find that the PNNs share a consistent set of topological features. Using an approach that generates random lexicons with increasing levels of phonological realism, we show that even random forms with minimal relationship to any real language, combined with only the empirical distribution of language-specific phonological form lengths, are sufficient to produce the topological properties observed in the real language PNNs. The resulting pseudo-PNNs are insensitive to the level of lingustic realism in the random lexicons but quite sensitive to the shape of the form length distribution. We therefore conclude that "universal" features seen across multiple languages are really string universals, not language universals, and arise primarily due to limitations in the kinds of networks generated by the one-step neighbor definition. Taken together, our results indicate that caution is warranted when linking the dynamics of human spoken word recognition to the topological properties of PNNs, and that the investigation of alternative similarity metrics for phonological forms should be a priority.
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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 | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».