An Empirical Study of Language Syllabification using Syllabary and Lexical Networks
Notice bibliographique
Résumé
Language syllabification is the separation of a word into written or spoken syllables.The study of syllabification plays a pivotal role in morphology and there have been previous attempts to study this phenomenon using graphs or networks.Previous approaches have claimed through visual estimation that the degree distribution of language networks follows the Power Law distribution, however, there have not been any empirically grounded metrics to determine the same.In our study, we implement two kinds of language networks, namely, syllabary and lexical networks, and investigate the syllabification of four European languages: English, French, German and Spanish using network analysis and examine their small-world, random and scale-free nature.We additionally empirically prove that contrary to claims in previous works, although the degree distribution of these networks appear to follow a power law distribution, they are actually more in agreement with a log-normal distribution, when a numerically grounded curve-fitting is applied.Finally, we explore how syllabary and lexical networks for the English language change over time using a database of age-of-acquisition rating words.Our analysis further shows that the preferential attachment mechanism appears to be a well-grounded explanation for the degree distribution of the syllabary network.
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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 | 0,000 | 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 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 ».