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 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) | 0,006 | 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 tête enseignante, 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 ».