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Enregistrement W3008036434 · doi:10.20396/joss.v7i2.14998

Complex illocutive units in language into act theory

2019· article· en· W3008036434 sur OpenAlexaff
Valentina Saccone, Marcelo Vieira, Alessandro Panunzi

Notice bibliographique

RevueJournal of Speech Sciences · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePhonetics and Phonology Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyllableComputer scienceReset (finance)Stress (linguistics)Variation (astronomy)LinguisticsPortugueseNatural language processingDuration (music)Pitch accentPrefixProsodyArtificial intelligenceSpeech recognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents a preliminary analysis for a prosodic description of two different spoken structures in spoken language within the theoretical framework of the Language into Act Theory (L-AcT): (i) chains of two or more Bound Comments (COB) that do not form a compositional informative and prosodic unit; (ii) compositional Information Units formed by two or more Multiple Comments (CMM) of the List type, linked together by a conventional prosodic model that implements a specific meta-illocutive structure . The goal of this study is to underline specific features of the COB units and the List-type CMM units, detecting prosodic properties of Italian and Brazilian Portuguese spoken language. Through a specific script for Praat software, different parameters are automatically calculated: f0 reset, slope and variation rate, pause duration, spectral emphasis. Our results highlighted a common prosodic behavior in COB-units in terms of f0 movement (rising in the stressed syllable before the break and falling in the unstressed one just before the break), and high similarity between the two COBs and Lists, but also the need to distinguish the effects connected to the position of the stress from the specific features of the unit as detectable Textual Unit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,058
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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