Redundancy and reduction: speakers manage syntactic information density.
Redundancy and reduction: speakers manage syntactic information density.
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DOI：
10.1016/j.cogpsych.2010.02.002
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发表时间：
2010-08
影响因子：
2.6
通讯作者：
Jaeger TF
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Jaeger TF
基于信息论的考虑，提出了一个有效的语言产生的原则：均匀信息密度预测语言产生受到偏好的影响，以均匀地分布在语言信号的信息。这一预测进行测试对数据从句法减少。一个单一的多级logit模型分析自然分布的数据从语料库的自发语音的信息密度的影响进行评估的补充，提到，同时评估的预测几个有影响力的替代帐户：可用性，避免歧义，和依赖处理帐户。信息密度成为说话人在产出过程中偏好的一个重要预测因素。由于信息是用概率来定义的，因此产生是概率敏感的，说话者的偏好受到句法结构的上下文概率的影响。本文还讨论了基于语料库的语言产生研究方法的优点。
A principle of efficient language production based on information theoretic considerations is proposed: Uniform Information Density predicts that language production is affected by a preference to distribute information uniformly across the linguistic signal. This prediction is tested against data from syntactic reduction. A single multilevel logit model analysis of naturally distributed data from a corpus of spontaneous speech is used to assess the effect of information density on complementizer that-mentioning, while simultaneously evaluating the predictions of several influential alternative accounts: availability, ambiguity avoidance, and dependency processing accounts. Information density emerges as an important predictor of speakers’ preferences during production. As information is defined in terms of probabilities, it follows that production is probability-sensitive, in that speakers’ preferences are affected by the contextual probability of syntactic structures. The merits of a corpus-based approach to the study of language production are discussed as well.
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