A Distributional and Sensorimotor Analysis of Noun and Verb Fluency
Notice bibliographique
Résumé
Category verbal fluency tasks, where participants are asked to produce words according to a semantic category, are typically noun-based (e.g., animals). While insights about the integrity and retrieval of semantic knowledge have been obtained by analyzing the ordinal variances of word production in these noun-based fluency tasks, focusing exclusively on noun categories ignores the semantic knowledge contributed by other semantic/grammatical categories, especially verbs. To better understand the representational differences of nouns and verbs within the mental lexicon, the current study conducted and contrasted different noun- and verb-based fluency tasks. By analyzing the use of different lexical information sources, including word frequency, and context and order similarity derived from a computational model of lexical semantics (BEAGLE; Jones & Mewhort, 2007), and the use of perceptual information derived from the recently released sensorimotor norms (Lynott, Connell, Brysbaert, Brand, & Carney, 2020), it was found that these information sources consistently distinguished noun and verb retrieval, signaling the underlying distributional and sensorimotor representational differences for these two semantic/grammatical categories. The results demonstrate the essential and integral role that distributional and grounded/embodied models play in understanding language and cognition, and highlight the usefulness of verbal fluency tasks in exploring theoretical questions in memory and psycholinguistics.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».