Sorry, Not Sorry: The independent role of multiple phonetic cues in signaling the difference between two word meanings
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We examine the use of multiple subphonemic differences distinguishing homophones in production and perception, through a case study focusing on the distinction between two polysemous senses of the English word "sorry" (apology vs. attention-seeking). An analysis of production data from voice actors revealed significant and substantial durational differences between the two meanings. Tokens expressing an apology were longer than attention-seeking tokens, and the situational intensity of the context also independently affected duration. When asked to identify the meaning in a two-way forced-choice task after hearing each token spliced out of its context, listeners were above chance (64.7% accuracy) in identifying the intended meaning, and their responses were significantly correlated with the duration, intensity, and intonation contour (but not mean F0) of the productions. In a second perception task, listeners heard tokens of "sorry" that had been systematically manipulated to vary in duration, intensity, and intonation contour, with responses indicating that each of these dimensions played an independent role in listeners' judgments. The results highlight the importance of broadening the scope of research on the use of subphonemic detail during lexical access and considering a wider range of lexical and non-lexical factors that condition variability on multiple acoustic dimensions, in order to work toward a more accurate picture of the systematic variability available in the input and tracked by listeners.
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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) | 0,000 | 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