Recursive Numeral Systems Optimize the Trade‐off Between Lexicon Size and Average Morphosyntactic Complexity
Notice bibliographique
Résumé
Human languages vary in terms of which meanings they lexicalize, but this variation is constrained. It has been argued that languages are under two competing pressures: the pressure to be simple (e.g., to have a small lexicon) and to allow for informative (i.e., precise) communication, and that which meanings get lexicalized may be explained by languages finding a good way to trade off between these two pressures. However, in certain semantic domains, languages can reach very high levels of informativeness even if they lexicalize very few meanings in that domain. This is due to productive morphosyntax and compositional semantics, which may allow for construction of meanings which are not lexicalized. Consider the semantic domain of natural numbers: many languages lexicalize few natural number meanings as monomorphemic expressions, but can precisely convey very many natural number meanings using morphosyntactically complex numerals. In such semantic domains, lexicon size is not in direct competition with informativeness. What explains which meanings are lexicalized in such semantic domains? We will propose that in such cases, languages need to solve a different kind of trade-off problem: the trade-off between the pressure to lexicalize as few meanings as possible (i.e, to minimize lexicon size) and the pressure to produce as morphosyntactically simple utterances as possible (i.e, to minimize average morphosyntactic complexity of utterances). To support this claim, we will present a case study of 128 natural languages' numeral systems, and show computationally that they achieve a near-optimal trade-off between lexicon size and average morphosyntactic complexity of numerals. This study in conjunction with previous work on communicative efficiency suggests that languages' lexicons are shaped by a trade-off between not two but three pressures: be simple, be informative, and minimize average morphosyntactic complexity of utterances.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».