MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3119505789 · doi:10.21248/zaspil.60.2018.475

processing cost of Downward Entailingness: the representation and verification of comparative constructions

2018· article· en· W3119505789 sur OpenAlexaff
Yosef Grodzinsky, Galit Agmon, Kedem Snir, Isabelle Deschamps, Yonatan Loewenstein

Notice bibliographique

RevueZAS Papers in Linguistics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuantifier (linguistics)Computer scienceRepresentation (politics)Monotonic functionNegationSemantics (computer science)Process (computing)Theoretical computer sciencePoint (geometry)AlgorithmArtificial intelligenceArithmeticMathematicsProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We bring experimental considerations to bear on the structure of comparatives and on ourunderstanding of how quantifiers are processed. At issue are mismatches between thestandard view of quantifier processing cost and results from speeded verification experimentswith comparative quantifiers. We build our case in several steps: 1. We show that thestandard view, which attributes processing cost to the verification process, accounts for someaspects of the data, but fails to cover the main effect of monotonicity on measured behavior.We derive a prediction of this view for comparatives, and show that it is not borne out. 2. Weconsider potential reasons – experimental and theoretical – for this theory-data mismatch. 3.We describe a new processing experiment with comparative quantifiers, designed to addressthe experimental concerns. Its results still point to the inadequacy of the standard view. 4. Wereview the semantics of comparative constructions and their potential processingimplications. 5. We revise the definition of quantifier processing cost and tie it to the numberof Downward Entailing (DE) operators at Logical Form (LF). We show how this definitionsuccessfully reconciles the theory-data mismatch. 6. The emerging picture calls for adistinction between the complexity of verified representations and the complexity of theverification process itself.Keywords: quantification, monotonicity, negation, comparative constructions, Logical Form,adjectival antonyms, decomposition, quantifier processing, speeded verification, reactiontime.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,006
Communication savante0,0050,020
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueZAS Papers in LinguisticsMême sujetNatural Language Processing TechniquesTravaux en français237 207