Predicting Age of Acquisition for Children's Early Vocabulary in Five Languages Using Language Model Surprisal

可预测性 具体性 购置年龄 词汇 计算机科学 按频率列出的单词列表 词(群论) 名词 语言学 自然语言处理 人工智能 心理学 认知心理学 认知 判决 数学 统计 神经科学 哲学
作者
Eva Portelance,Yuguang Duan,Michael C. Frank,Gary Lupyan
出处
期刊:Cognitive Science [Wiley]
卷期号:47 (9)
标识
DOI:10.1111/cogs.13334
摘要

What makes a word easy to learn? Early-learned words are frequent and tend to name concrete referents. But words typically do not occur in isolation. Some words are predictable from their contexts; others are less so. Here, we investigate whether predictability relates to when children start producing different words (age of acquisition; AoA). We operationalized predictability in terms of a word's surprisal in child-directed speech, computed using n-gram and long-short-term-memory (LSTM) language models. Predictability derived from LSTMs was generally a better predictor than predictability derived from n-gram models. Across five languages, average surprisal was positively correlated with the AoA of predicates and function words but not nouns. Controlling for concreteness and word frequency, more predictable predicates and function words were learned earlier. Differences in predictability between languages were associated with cross-linguistic differences in AoA: the same word (when it was a predicate) was produced earlier in languages where the word was more predictable.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
dx199015完成签到,获得积分10
3秒前
Bryan发布了新的文献求助100
3秒前
4秒前
LiShin完成签到,获得积分10
5秒前
彭于晏应助xiaohu采纳,获得30
5秒前
格子完成签到,获得积分10
6秒前
tree完成签到,获得积分10
7秒前
hyscoll发布了新的文献求助10
7秒前
一颗西柚完成签到,获得积分10
8秒前
璇儿的发布了新的文献求助10
9秒前
枝和完成签到,获得积分10
9秒前
11秒前
科研通AI6.1应助还好吧采纳,获得100
13秒前
UU完成签到,获得积分10
14秒前
王帅发布了新的文献求助10
14秒前
18秒前
李健的小迷弟应助不倦采纳,获得10
18秒前
19秒前
hyscoll发布了新的文献求助10
20秒前
钧凯完成签到 ,获得积分10
20秒前
家秋白完成签到,获得积分10
21秒前
21秒前
ADJ发布了新的文献求助10
22秒前
JamesPei应助三点采纳,获得10
23秒前
Bryan发布了新的文献求助50
24秒前
钧凯发布了新的文献求助10
25秒前
小马甲应助123hhhhhh采纳,获得30
28秒前
dy1994完成签到,获得积分10
31秒前
32秒前
33秒前
hyscoll发布了新的文献求助10
34秒前
34秒前
汉堡包应助王帅采纳,获得10
34秒前
Fan完成签到,获得积分10
35秒前
自信书蕾完成签到,获得积分10
36秒前
halsuen完成签到 ,获得积分10
36秒前
洛苏完成签到,获得积分10
37秒前
37秒前
komo发布了新的文献求助10
40秒前
40秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Metallurgy at high pressures and high temperatures 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
Cleopatra : A Reference Guide to Her Life and Works 500
Fundamentals of Strain Psychology 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6341309
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8156666
关于积分的说明 17143731
捐赠科研通 5397490
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2859245
邀请新用户注册赠送积分活动 1837192
关于科研通互助平台的介绍 1687226