The role of input cues in acquiring unaccusative and unergative verbs: Verb learning experiments with Mandarin-speaking toddlers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Children make use of various information in linguistic input to learn verbs, including syntactic distribution and semantic features. Within the intransitive verb class, unaccusative and unergative verbs differ in distribution with respect to word order as well as in semantic features such as telicity. Both the distributional and semantic information might act as cues for learning the two types of verbs. In this study, we investigate how Mandarin-speaking toddlers make use of these input cues to learn the unaccusative-unergative distinction. In verb learning experiments using the visual fixation procedure, 31-month-old toddlers were taught two novel verb items (V UA and V UE ) and then tested on whether they were able to distinguish them. Results show that participants learned the difference between the two novel verbs based on the word-order cue and the telicity cue separately, but not simultaneously. Our findings provide evidence for toddlers’ ability to employ distributional and semantic information in the input during verb learning, shedding light on the learning mechanisms of verb argument structure.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle