Revisiting the automatic prediction of lexical errors in Mandarin

普通话 语言学 自然语言处理 人工智能 计算机科学 心理学 哲学
作者
Marc Allassonnière-Tang,I-Ping Wan
出处
期刊:Linguistics vanguard [De Gruyter]
标识
DOI:10.1515/lingvan-2023-0036
摘要

Abstract Speech errors provide cues for explaining the process of word retrieval. For example, speech errors are less likely to occur with high-frequency words since these words already receive a high level of activation. The current analysis further develops existing findings in two ways. First, instead of considering the overall frequency of the words in the entire corpora, we consider the gap in frequency between sequential pairs of words. We hypothesize that speech errors are more likely to occur if the target has a much lower frequency than its preceding word. Second, we use word embedding methods to quantify the semantic distance between sequential pairs of words. We hypothesize that speech errors are more likely to occur with words that have a large semantic distance from their preceding context. We also consider the potential effects of phonetic distance between sequential pairs of words and position-in-utterance of words in utterances. The results from a Mandarin corpus of speech errors show that word frequency and semantic distance between sequential pairs of words can be used to predict the occurrence of speech errors with an accuracy above the majority baseline.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
1秒前
银色的膜发布了新的文献求助10
1秒前
2秒前
3秒前
3秒前
4秒前
4秒前
搜集达人应助YY采纳,获得10
4秒前
5秒前
曹骏轩完成签到,获得积分10
6秒前
JamesPei应助上进生采纳,获得10
6秒前
从容凡松发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
tansl1989发布了新的文献求助10
6秒前
7秒前
曲夜白发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
wang发布了新的文献求助10
8秒前
8秒前
酷波er应助ccxb1014ft采纳,获得10
9秒前
9秒前
甜甜玫瑰应助酷酷煎饼采纳,获得10
9秒前
JamesPei应助激昂的背包采纳,获得10
9秒前
10秒前
端庄煎饼发布了新的文献求助10
10秒前
小盘子发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
zwr19920222cc发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
曹骏轩发布了新的文献求助10
12秒前
zhouyou发布了新的文献求助10
12秒前
wanderer发布了新的文献求助10
13秒前
.。。发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
Lucas发布了新的文献求助10
15秒前
clytze应助是滴是滴采纳,获得10
15秒前
高分求助中
Evolution 10000
Sustainability in Tides Chemistry 2800
юрские динозавры восточного забайкалья 800
English Wealden Fossils 700
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 600
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
A new species of Velataspis (Hemiptera Coccoidea Diaspididae) from tea in Assam 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3156450
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2807921
关于积分的说明 7875266
捐赠科研通 2466226
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1312727
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 630255
版权声明 601919