Notice bibliographique
Résumé
In a corpus study using eight pairs of syntactically ambiguous sentences, we conducted acoustic and quantitative analyses of the prosodic patterns used by seven native speakers of the Hong Kong variety of Cantonese to divide these sentences into prosodic words -a phenomenon referred to as "prosodic chunking".Although pauses, pitch reset and preboundary lengthening were analyzed, in this article we concentrate on presenting results from the analysis of preboundary lengthening.Using test sentence pairs consisting of identical series of words with two possible prosodic subdivisions, we measure the preboundary syllables within the sentence, and compare it to the same syllables in the non-boundary position of the corresponding sentence.Results indicate that the presence/absence of a following prosodic boundary is highly significant in the measure of lengthening, thus confirming preboundary lengthening as a prominent device in marking prosodic word boundaries in Cantonese.Moreover, the presence of a pause at the prosodic word boundary also triggers a more prominent preboundary lengthening.Finally, our statistical results indicate that there seems to be a trade-off relation between pitch reset and preboundary lengthening.Since this result seems to contradict with recent research, which indicates that pitch range increases with syllabic duration [1], and that pitch contours are also subject to contextual tonal effects (both carry-over and anticipatory) [2] as well as perturbations brought about by focus [3].As a result, more research is needed before we can confirm/disconfirm the validity of this trade-off relation.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».