An information-theoretic view on language complexity and register variation: Compressing naturalistic corpus data
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
Abstract This article utilises an innovative, information-theoretic metric to assess complexity variation across written and spoken registers of British English. This is novel because previous research on language complexity mainly analysed complexity variation in typological data, single language case studies or geographical varieties of the same language. The measure boils down to Kolmogorov complexity which can be conveniently approximated with off-the-shelf compression programs. Essentially, text samples that can be compressed more efficiently count as linguistically simple. The dataset covers a wide range of traditional written and spoken registers (e.g. broadsheet newspapers, courtroom debate or face-to-face conversation), as sampled in the British National Corpus . It turns out that Kolmogorov-based register variation coincides with register formality such that informal registers are overall and morphologically less complex than more formal registers, but more complex in regard to syntax (defined here as rigid word order). Generally, the results show that written and spoken registers vary along a continuum, and significantly trade-off morphological against syntactic complexity (and vice versa). Finally, the findings support proposals to view language as a complex adaptive system and demonstrate how language adapts to the situational context of language production and functional-communicative needs of its users.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle