Bilingual word familiarity in Cantonese and English
Notice bibliographique
Résumé
Bilingual speakers are typically unbalanced in their vocabularies in each language, with each language’s lexicon being representative of the experiences and domains in which the bilingual uses that language. This can create a challenge in creating word lists for speech experiments, as the frequency counts from publicly available corpora do not represent the appropriate vocabulary domains. In this paper, we report on a word familiarity rating task in Cantonese and English that was designed to pretest stimuli in both languages to confirm the items were matched in familiarity for use in subsequent speech tasks. Participants fell into four different groups: Cantonese-English bilinguals who grew up in a Cantonese-dominant location, Cantonese-English bilinguals who grew up in an English-dominant location, North American English speakers with no Chinese language experience, and international English speakers with no Chinese language experience. All listeners were presented with blocks of Cantonese words/nonwords and English words/nonwords and were asked to rate the familiarity of each item. We compare these ratings across participant groups and in relation to corpora for each language to assess how the listener groups perform. We discuss these results in the context of designing stimuli lists that are appropriate for diverse, multilingual populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».