Integration of semantic and coarticulation cues during spoken language comprehension in adults
Notice bibliographique
Résumé
Recent work examining cue integration across levels of linguistic representation has found that listeners can dynamically integrate some of the lower-level and higher-level cues during spoken language comprehension. However, it is still not well understood how the mechanism of cue integration works. This study investigated how adults (n = 52) process preceding higher-level semantic cues and later low-level coarticulation cues during spoken language comprehension using an eye-tracking paradigm. Participants were tested on sentences that contained a prime (semantically related or semantically unrelated to the target) and a target which had varying coarticulation cues (matching versus mismatching splicing cues). Participants were presented with two pictures (target and competitor) on a screen. Analyses looked at the proportion of looking to the target during the prime and target time windows. Results demonstrate that adults flexibly use both the preceding semantic cues and later coarticulatory cues once they are available. Our findings also indicate that adults flexibly weighed both the preceding higher-level and later lower-level cues, such that the processing of low-level coarticulatory cue varied depending on the semantic context. We have added an unstudied level of cue (semantic context) to the set of cues that our cognitive system can integrate during language comprehension.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».