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Enregistrement W7048431023

Learning biases in the interpretation of negative dependencies (testing Jespersen generalization) _ v2

2020· other· en· W7048431023 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueOSF Preprints (OSF Preprints) · 2020
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAstronomy and Astrophysical Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNegationInterpretation (philosophy)SentenceMeaning (existential)SerbianSemantic interpretationLogical consequenceElement (criminal law)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is a follow-up from the previous experiments pre-registred in this project. From a logical point of view, one would expect every negative element to contribute a negation in the semantics. This is the case for languages like Dutch: the combination of two negative elements give rise to a double negation interpretation, resulting in a positive meaning. (1) Niemand rent niet. N-body run NEG. “Nobody doesn’t run” → “Everybody runs” However, this is not the case in all languages. For example, despite involving two negative elements, a Serbian sentence like (2) only contains one semantic negation. In other words, the two negative elements in (2) do not each contribute a semantic negation, but rather convey a negative meaning together, yielding what is known as a negative concord interpretation. 2) Niko ne trci N-word NEG run "Nobody runs" The contrast between (1) and (2) illustrates the existence of cross-linguistic variation wrt the interpretation of negative elements. A natural question to ask is what determines the distribution and behaviour of double negation (DN) and negative concord (NC) languages. That is, where does the difference between languages like Dutch and languages like Serbian come from. Accounts of the difference between DN and NC languages have often relied on the existence of other linguistic properties that correlate with the kinds of interpretations that sentences like (1)/(2) can get. One observation that has played an important role in current theories of negative concord was made by Jespersen in 1917. Jespersen noted that whether a language is double negation or negative concord correlates with the phonological and syntactic nature of the negative marker. That is, whether the negative marker is an adverb or a particle/affix (see Zanuttini 1997 for tests to tease these apart). More specifically, Jespersen argued that languages which have only a negative adverb always exhibit double negation, while languages which have only a negative particle/affix always exhibit negative concord. While this generalization, as it is, is too strong (there are negative concord languages that only have negative adverbs; e.g., Quebecois, Deprez 1997), it can still be accurately reformulated in an unidirectional way: a language may lack negative concord if and only if it has a negative adverb (and not a negative particle or affix) (Zeijlstra 2004). The Jespersen-Zeijlstra generalization is important for current theories of negation because it suggests that the contrast between DN and NC languages is partially due to a difference in the syntactic status of adverbs and particles, which would in turn have consequences on how they compose with negative indefinites. For instance, according to Z., only negative particles/affixes can license n-words, so only languages that have those should be able to have negative concord interpretations. The exact strength of this generalization, however, remains unclear: Jespersen’s original generalization had to be weakened as more typological data became available, leaving open the possibility that even a uni-directional interpretation may be too strong. In this project, we investigate the Jespersen-Zeijlstra generalization by testing whether learners are sensitive to the correlation between type of negative marker and being NC or DN. Are English-speakers more likely to treat a language as negative concord if the negative marker is an affix than if it’s an adverb? What about treating it as double negation? Here, we will use an artificial language learning experiment to test whether English-speaking participants find it easier to learn a DN language if the marker is an adverb than if it is a an affix. Participants will be taught a miniature language, including verbs, nouns, negative markers, and negative indefinites. Depending on the condition, learners will be taught a negative marker that is either an affix or an adverb. Finally, participants will be tested on their that comprehension and production of sentences two negative elements (i.e., a negative indefinite and a negative marker).

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,062
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,062
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,010
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,259 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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