Learnability of indexed constraint analyses of phonological opacity
Notice bibliographique
Résumé
This paper explores the learnability of indexed constraint (Pater, 2000) analyses of opacity based on the case study of raising in Canadian English (Chomsky, 1964; Chambers, 1973). Such analyses, while avoiding multiple levels of derivation or representation, require the learner to induce indexed constraints, connect these constraints to particular segments in the lexicon, and rank these constraints. An implementation of Round’s (2017) learner for indexed constraints, which is an extension of Biased Constraint Demotion (Prince and Tesar, 2004), is used here to test whether a simple learner can rise to this challenge and learn a restrictive analysis of the opaque pattern (i.e., one that restricts raising to its proper phonological context). Three different datasets are used with decreasing evidence for a restrictive analysis, as well as three underlying form hypotheses (two of which entail entertaining multiple underlying forms for the same surface form simultaneously), with decreasing evidence for the phonotactic patterns in the data (cf. Jarosz, 2006). It is found that the learner can find a restrictive analysis of opaque raising in Canadian English, provided that the most informative dataset is used and multiple underlying forms are considered for those data points that contain [t, d, ɾ] after a diphthong.
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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 | 0,005 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».