Tone slips in Cantonese: Evidence for early phonological encoding
Notice bibliographique
Résumé
This article examines speech errors in Cantonese with the aim of fleshing out a larger speech production architecture for encoding phonological tone. A corpus was created by extracting 2462 speech errors, including 668 tone errors, from audio recordings of natural conversations. The structure of these errors was then investigated in order to distinguish two contemporary approaches to tone in speech production. In the tonal frames account, tone is encoded like metrical stress, represented in abstract structural frames for a word. Because tone cannot be mis-selected in tonal frames, tone errors are expected to be rare and non-contextual, as observed with stress. An alternative is that tone is actively selected in phonological encoding like phonological segments. This approach predicts that tone errors will be relatively common and exhibit the contextual patterns observed with segments, like perseveration and anticipation. In our corpus, tone errors are the second most common type of error, and the majority of errors exhibit contextual patterns that parallel segmental errors. Building on prior research, a two-stage model of phonological tone encoding is proposed, following the patterns seen in tone errors: Tone is phonologically selected concurrently with segments, but then sequentially assigned after segments to a syllable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».