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Enregistrement W4313251141 · doi:10.1073/pnas.2209153119

Rapid infant learning of syntactic–semantic links

2022· article· en· W4313251141 sur OpenAlexaff
Monica Barbir, Mireille Babineau, Anne‐Caroline Fiévet, Anne Christophe

Notice bibliographique

RevueProceedings of the National Academy of Sciences · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesHORIZON EUROPE Marie Sklodowska-Curie ActionsFondation FyssenMinistry of Education, Culture, Sports, Science and TechnologyAgence Nationale de la RechercheJapan Society for the Promotion of ScienceEuropean Commission
Mots-clésNatural language processingArtificial intelligenceComputer scienceLinguisticsPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the second year of life, infants begin to rapidly acquire the lexicon of their native language. A key learning mechanism underlying this acceleration is syntactic bootstrapping: the use of hidden cues in grammar to facilitate vocabulary learning. How infants forge the syntactic-semantic links that underlie this mechanism, however, remains speculative. A hurdle for theories is identifying computationally light strategies that have high precision within the complexity of the linguistic signal. Here, we presented 20-mo-old infants with novel grammatical elements in a complex natural language environment and measured their resultant vocabulary expansion. We found that infants can learn and exploit a natural language syntactic-semantic link in less than 30 min. The rapid speed of acquisition of a new syntactic bootstrap indicates that even emergent syntactic-semantic links can accelerate language learning. The results suggest that infants employ a cognitive network of efficient learning strategies to self-supervise language development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,769

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,284 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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