An Electrophysiological Study of Noisy Channel Sentence Comprehension.
Notice bibliographique
Résumé
The present study employed Event Related Potential (ERP) paradigm to investigate on-line sentence comprehension containing deletion and insertion errors, compared to controls. We used prepositional-object (PO) plausible constructions such as (i) The aunt mailed the letter to her niece by post, compared to double-object (DO) implausible constructions (ii) # The aunt mailed the letter_her niece by post (deletion error). Besides, a DO plausible construction such as (iii) The aunt mailed her niece the letter by post, was compared to a PO implausible construction (iv) The aunt mailed her niece #to the letter by post (insertion error). Based on noisy Channel model propositions, language processing system acts as a rational comprehender and follows Bayesian size principle, which posits deletions are more likely to occur than insertions. This assumption would be held true if, comprehenders show differential sensitivity to different error types. Behavioural and ERP data from our study revealed the same. The brain responded with a sustained negativity (anterior) at head-noun position for deletion errors, while insertion errors elicited a long-lasting centro-parietal positivity at a later sentence position. The findings indicate that the language processing system is immediate in detecting anomaly and might engaged in a lexical search process (depicting higher workload) for deletion errors. The positivity observed for insertion error was thought to be associated with a repair process because of a clear availability of alternative plausible meaning due to semantic attraction. Together, these findings support the noisy channel model assumption for differential treatment of deletion versus insertion errors.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».