The Power of Ignoring: Filtering Input for Argument Structure Acquisition
The Power of Ignoring: Filtering Input for Argument Structure Acquisition
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忽略的力量：过滤参数结构获取的输入
DOI：
10.1111/cogs.13080
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发表时间：
2022
影响因子：
2.5
通讯作者：
Lidz, Jeffrey
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Perkins, Laurel;Feldman, Naomi H.;Lidz, Jeffrey
任何领域的学习都取决于用于学习的数据是如何表示的。在语言习得领域，儿童对他们所听到的言语的表征决定了他们对目标语法的概括。但是这些输入表征随着儿童语言知识的发展而变化，并且当儿童缺乏正确解析其输入的知识时，这些输入表征可能是不完整或不准确的。面对潜在的误导性数据，学习如何取得成功？我们使用动词学习中的“非基本”从句的案例研究来解决这个问题。一个年轻的婴儿听力艾米做了什么？可能不知道fix的直接宾语是什么，可能认为fix是在没有直接宾语的情况下发生的。我们遵循以前的建议，儿童可能会过滤非基本子句的学习动词论元结构的数据，但提供了一个新的方法。而不是假设儿童识别的数据过滤提前，我们证明了计算，它是可能的学习者推断过滤器的输入不知道哪些条款是非基本的。我们举例说明一个学习者，考虑它错误解析它听到的一些句子的可能性，并学会过滤掉这些解析错误，以便正确地推断儿童导向语音中大多数50个频繁动词的及物性。我们的学习器提供了一个新的解决方案，从不成熟的输入表示学习的问题：学习者可以通过识别他们的输入过滤器，避免从误导性的数据中得出错误的推论，而无需事先知道需要过滤什么。
Learning in any domain depends on how the data for learning are represented. In the domain of language acquisition, children's representations of the speech they hear determine what generalizations they can draw about their target grammar. But these input representations change over development as a function of children's developing linguistic knowledge, and may be incomplete or inaccurate when children lack the knowledge to parse their input veridically. How does learning succeed in the face of potentially misleading data? We address this issue using the case study of “non‐basic” clauses in verb learning. A young infant hearingWhat did Amy fix?might not recognize thatwhatstands in for the direct object offix, and might think thatfixis occurring without a direct object. We follow a previous proposal that children might filter nonbasic clauses out of the data for learning verb argument structure, but offer a new approach. Instead of assuming that children identify the data to filter in advance, we demonstrate computationally that it is possible for learners to infer a filter on their input without knowing which clauses are nonbasic. We instantiate a learner that considers the possibility that it misparses some of the sentences it hears, and learns to filter out those parsing errors in order to correctly infer transitivity for the majority of 50 frequent verbs in child‐directed speech. Our learner offers a novel solution to the problem of learning from immature input representations: Learners may be able to avoid drawing faulty inferences from misleading data by identifying a filter on their input, without knowing in advance what needs to be filtered.
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