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Enregistrement W4226171704 · doi:10.1525/collabra.33133

Syntactic Representations Contain Semantic Information: Evidence From Balinese Passives

2022· article· en· W4226171704 sur OpenAlexaff
I Made Sena Darmasetiyawan, Ben Ambridge

Notice bibliographique

RevueCollabra Psychology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueLanguage, Discourse, Communication Strategies
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesEconomic and Social Research CouncilUniversity of LiverpoolLembaga Pengelola Dana PendidikanEuropean Commission
Mots-clésSyntaxLinguisticsComputer scienceSemantics (computer science)Meaning (existential)Natural language processingRepresentation (politics)Artificial intelligencePsychologyProgramming languagePhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semantics-based approaches to syntax hold that the basic units of language are constructions: form-meaning pairings that have meanings in and of themselves. The aim of the present study was to test this claim using a previously-unstudied construction: Balinese passives. Using a grammatical acceptability judgment methodology with 60 native adult speakers, we found that independent ratings of 49 verbs’ semantic affectedness (obtained from a separate group of 20 native adult speakers) significantly predict the relative acceptability of these verbs in three types of passives (-a, ka- and ma- passives), and also actives, but not in what we term the “basic passive”; a construction which lacks the morphological markers that characterize the other passive types. These findings constitute support for semantics-based approaches to syntax, but are more difficult to reconcile with approaches that posit a pure-syntax level of representation that includes syntactic category information but not semantic information or lexical content.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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