Long-distance phonological processes as tier-based strictly local functions
Notice bibliographique
Résumé
Whether we analyze phonological processes using a system of rules or constraints, the resulting map from underlying representations to surface pronunciations can be characterized as a function. Viewing processes as mathematical objects in this way allows us to study properties of phonology that hold no matter how it is implemented. Work in this vein has found that a majority of phonological processes only consider information within a finite window, placing them in the highly restrictive class of Strictly Local (SL) functions (Chandlee 2014; Chandlee et al. 2014; 2015). Long-distance phonological processes, however, lie outside the capabilities of the SL functions since they consider information that can be arbitrarily distant. The more powerful class of subsequential functions has been offered as a potential characterization of long-distance phonology (Heinz & Lai 2013; Luo 2017; Payne 2017), but we argue that an intermediate class offers a more natural model. Specifically, by incorporating an autosegmental tier (e.g., Goldsmith 1976) into the structure of an SL function, the non-local information crucial for applying long- distance processes can be rendered local. In addition to assessing the typological coverage of these Tier-based Strictly Local functions (Burness & McMullin 2019; Hao & Andersson 2019; Hao & Bowers 2019), we show that they fail to generate two pathological behaviours (minimum distance requirements and modulo counting) that can be accomplished with a subsequential function. We therefore conclude that tier-based computation is a better characterization of long-distance phonology than subsequential computation.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».