Textual Effects in Compound Processing: A Window on Words in the World
Notice bibliographique
Résumé
We sought to move beyond single word and sentence processing experiments in order to examine textual effects on the processing of compound words in English. We developed minimal texts (sentences pairs that together constitute a story) that had neutral, semantic or lexical relations between the last word of the first sentence and the second word of the second sentence (which was always a compound noun). This generated minimal text triplets that differed only in the last word of the first sentence (e.g., “She walked down to the path/river/water. The waterfall roared in the distance”). Four experiments were conducted with a total 143 native speakers of English. Experiment 1 employed a Modified Maze Task to identify cross-sentence effects on compound processing. Sentence pairs with lexical links differed from those with semantic links, which, in turn differed from neutral pairs, providing evidence of cross-sentence influence on compound processing. In Experiments 2a, 2b, and 2c, we examined compound production using typing tasks. Results indicated that morphological effects found in single word typing persisted in text typing. In addition, constituent priming effects on typing were seen in both single word typing and sentence typing. Finally, morphological effects were correlated with overall story ratings. We thus conclude that morphological effects are not restricted to single word processing, but rather reflect the dynamics of real-world language processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».