Native Listeners’ Use of Information in Parsing Ambiguous Casual Speech
Notice bibliographique
Résumé
In conversational speech, phones and entire syllables are often missing. This can make "he's" and "he was" homophonous, realized for example as [ɨz]. Similarly, "you're" and "you were" can both be realized as [jɚ], [ɨ], etc. We investigated what types of information native listeners use to perceive such verb tenses. Possible types included acoustic cues in the phrase (e.g., in "he was"), the rate of the surrounding speech, and syntactic and semantic information in the utterance, such as the presence of time adverbs such as "yesterday" or other tensed verbs. We extracted utterances such as "So they're gonna have like a random roommate" and "And he was like, 'What's wrong?!'" from recordings of spontaneous conversations. We presented parts of these utterances to listeners, in either a written or auditory modality, to determine which types of information facilitated listeners' comprehension. Listeners rely primarily on acoustic cues in or near the target words rather than meaning and syntactic information in the context. While that information also improves comprehension in some conditions, the acoustic cues in the target itself are strong enough to reverse the percept that listeners gain from all other information together. Acoustic cues override other information in comprehending reduced productions in conversational speech.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».