Learning to predict and predicting to learn: Before and beyond the syntactic bootstrapper
Notice bibliographique
Résumé
Young children can exploit the syntactic context of a novel word to narrow down itsprobable meaning. This is syntactic bootstrapping. A learner that uses syntacticbootstrapping to foster lexical acquisition must first have identified the semanticinformation that a syntactic context provides. Based on the semantic seed hypothesis,children discover the semantic predictiveness of syntactic contexts by tracking thedistribution of familiar words. We propose that these learning mechanisms relate to a largercognitive model: the predictive processing framework. According to this model, weperceive and make sense of the world by constantly predicting what will happen next in aprobabilistic fashion. We outline evidence that prediction operates within languageacquisition, and show how this framework helps us understand the way lexical knowledgerefines syntactic predictions and how syntactic knowledge refines predictions about novelwords’ meanings. The predictive processing framework entails that learners can adapt torecent information and update their linguistic model. Here we review some of the recentexperimental work showing that the type of prediction preschool children make from asyntactic context can change when they are presented with convincing contrary evidencefrom recent input. We end by discussing some challenges of applying the predictiveprocessing framework to syntactic bootstrapping and propose new avenues to investigatein future work.
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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 | 0,001 | 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 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».