• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

从分布信息中学习通用语音规则:一种计算模型。

Learning general phonological rules from distributional information: a computational model.

作者信息

Calamaro Shira, Jarosz Gaja

机构信息

Department of Linguistics, Yale University.

出版信息

Cogn Sci. 2015 Apr;39(3):647-66. doi: 10.1111/cogs.12167. Epub 2014 Sep 16.

DOI:10.1111/cogs.12167
PMID:25227261
Abstract

Phonological rules create alternations in the phonetic realizations of related words. These rules must be learned by infants in order to identify the phonological inventory, the morphological structure, and the lexicon of a language. Recent work proposes a computational model for the learning of one kind of phonological alternation, allophony (Peperkamp, Le Calvez, Nadal, & Dupoux, 2006). This paper extends the model to account for learning of a broader set of phonological alternations and the formalization of these alternations as general rules. In Experiment 1, we apply the original model to new data in Dutch and demonstrate its limitations in learning nonallophonic rules. In Experiment 2, we extend the model to allow it to learn general rules for alternations that apply to a class of segments. In Experiment 3, the model is further extended to allow for generalization by context; we argue that this generalization must be constrained by linguistic principles.

摘要

音系规则会在相关单词的语音实现中产生交替现象。婴儿必须学习这些规则,以便识别一种语言的音系库、形态结构和词汇。最近的研究提出了一种用于学习一种音系交替——异音(佩珀坎普、勒卡尔韦兹、纳达尔和迪普克斯,2006年)的计算模型。本文扩展了该模型,以解释更广泛的音系交替的学习,并将这些交替形式化为通用规则。在实验1中,我们将原始模型应用于荷兰语的新数据,并证明其在学习非异音规则方面的局限性。在实验2中,我们扩展了该模型,使其能够学习适用于一类音段的交替的通用规则。在实验3中,该模型进一步扩展以允许根据语境进行泛化;我们认为这种泛化必须受到语言原则的约束。

相似文献

1
Learning general phonological rules from distributional information: a computational model.从分布信息中学习通用语音规则:一种计算模型。
Cogn Sci. 2015 Apr;39(3):647-66. doi: 10.1111/cogs.12167. Epub 2014 Sep 16.
2
The acquisition of allophonic rules: statistical learning with linguistic constraints.音位变体规则的习得:受语言限制的统计学习。
Cognition. 2006 Oct;101(3):B31-41. doi: 10.1016/j.cognition.2005.10.006. Epub 2005 Dec 20.
3
Learning phonemes with a proto-lexicon.使用原始词典学习音位。
Cogn Sci. 2013 Jan-Feb;37(1):103-24. doi: 10.1111/j.1551-6709.2012.01267.x. Epub 2012 Sep 17.
4
The differential role of phonological and distributional cues in grammatical categorisation.语音线索和分布线索在语法分类中的差异作用。
Cognition. 2005 Jun;96(2):143-82. doi: 10.1016/j.cognition.2004.09.001. Epub 2004 Dec 24.
5
iMinerva: a mathematical model of distributional statistical learning.iMinerva:分布统计学习的数学模型。
Cogn Sci. 2013 Mar;37(2):310-43. doi: 10.1111/cogs.12011. Epub 2012 Nov 5.
6
The phonological-distributional coherence hypothesis: cross-linguistic evidence in language acquisition.语音分布连贯假说:语言习得中的跨语言证据
Cogn Psychol. 2007 Dec;55(4):259-305. doi: 10.1016/j.cogpsych.2006.12.001. Epub 2007 Feb 8.
7
From sound to syntax: phonological constraints on children's lexical categorization of new words.从语音到语法:语音制约对儿童新词语词汇分类的影响。
J Child Lang. 2009 Nov;36(5):967-97. doi: 10.1017/S0305000908009252. Epub 2008 Dec 24.
8
Stem similarity modulates infants' acquisition of phonological alternations.茎突相似度调节婴儿对语音交替的习得。
Cognition. 2021 Apr;209:104573. doi: 10.1016/j.cognition.2020.104573. Epub 2021 Jan 3.
9
Biased generalization of newly learned phonological alternations by 12-month-old infants.12个月大婴儿对新学语音交替的偏向性泛化。
Cognition. 2014 Oct;133(1):85-90. doi: 10.1016/j.cognition.2014.05.020. Epub 2014 Jun 26.
10
Implicational markedness and frequency in constraint-based computational models of phonological learning.基于约束的语音学习计算模型中的蕴涵标记性和频率。
J Child Lang. 2010 Jun;37(3):565-606. doi: 10.1017/S0305000910000103. Epub 2010 Mar 22.