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Enregistrement W4407219662 · doi:10.1075/ml.24006.wes

Orthographic uncertainty

2024· article· en· W4407219662 sur OpenAlexaff
Chris Westbury, Michelle Yang

Notice bibliographique

RevueThe Mental Lexicon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Text Analysis Techniques
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceNatural language processingArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Measures of orthographic typicality have long been studied as predictors of lexical access. The best-known orthographic typicality measure is orthographic neighbourhood size ( Coltheart’s N or ON ), the number of words that are one letter different, by substitution, from the target word. A more recent related measure of orthographic typicality is orthographic Levenshtein distance 20 ( OLD20 ), the average Levenshtein orthographic edit distance of a target word from its 20 closest neighbours ( Yarkoni, Balota, and Yap, 2008 ). Both measures have been implicated in lexical access. In this paper, we propose and assess a family of measures of word form similarity we call orthographic uncertainty . These measures are based on Shannon entropy ( Shannon, 1948 ), which has a long history of being considered psychologically relevant. Orthographic uncertainty measures are superior to ON and OLD20 at predicting lexical decision and naming reaction times and accuracies. They are also superior to the older measures insofar as they are naturally tied to the widely-accepted quantification using Shannon Entropy of the psychological functions of familiarity, uncertainty, learnability, and representational and computational efficiency.

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)0,000
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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,917
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,270 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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