Modeling Human Morphological Competence
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
One of the central debates in the cognitive science of language has revolved around the nature of human linguistic competence. Whether syntactic competence should be characterized by abstract hierarchical structures or reduced to surface linear strings has been actively debated, but the nature of morphological competence has been insufficiently appreciated despite the parallel question in the cognitive science literature. In this paper, in order to investigate whether morphological competence should be characterized by abstract hierarchical structures, we conducted a crowdsourced acceptability judgment experiment on morphologically complex words and evaluated five computational models of morphological competence against human acceptability judgments: Character Markov Models (Character), Syllable Markov Models (Syllable), Morpheme Markov Models (Morpheme), Hidden Markov Models (HMM), and Probabilistic Context-Free Grammars (PCFG). Our psycholinguistic experimentation and computational modeling demonstrated that "morphous" computational models with morpheme units outperformed "amorphous" computational models without morpheme units and, importantly, PCFG with hierarchical structures most accurately explained human acceptability judgments on several evaluation metrics, especially for morphologically complex words with nested morphological structures. Those results strongly suggest that human morphological competence should be characterized by abstract hierarchical structures internally generated by the grammar, not reduced to surface linear strings externally attested in large corpora.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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