On the discovery of novel wordlike units from utterances: an artificial-language study with implications for native-language acquisition.
On the discovery of novel wordlike units from utterances: an artificial-language study with implications for native-language acquisition.
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关于从话语中发现新颖的类词单元：一项对母语习得具有影响的人工语言研究。
DOI：
10.1037//0096-3445.128.2.165
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发表时间：
1999
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Brent,MR
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Dahan,D;Brent,MR
在4个实验中，成年人熟悉来自人工语言的话语。短话语既单独出现，也作为长话语的一部分出现，要么在长话语的边缘，要么在长话语的中间。在熟悉之后，测试参与者对长话语片段的再认记忆。识别是最大的提取后的较长的话语的剩余部分，但只有当短话语位于长话语的边缘。这些结果支持的增量分布规律优化（INCDROP）模型的语音分割和单词发现，它断言，人们段的话语成熟悉的和新的单词单位，以这种方式，以尽量减少处理新的单位的负担。INCDROP表明，母语习得过程中的切分和单词发现可能从一开始就由熟悉的单元识别驱动，而不需要瞬时自举机制。（PsycInfo数据库记录（c）2016阿帕，保留所有权利）
In 4 experiments, adults were familiarized with utterances from an artificial language. Short utterances occurred both in isolation and as part of a longer utterance, either at the edge or in the middle of the longer utterance. After familiarization, participants' recognition memory for fragments of the long utterance was tested. Recognition was greatest for the remainder of the longer utterance after extraction of the short utterance, but only when the short utterance was located at the edge of the long utterance. These results support the incremental distributional regularity optimization (INCDROP) model of speech segmentation and word discovery, which asserts that people segment utterances into familiar and new wordlike units in such a way as to minimize the burden of processing new units. INCDROP suggests that segmentation and word discovery during native-language acquisition may be driven by recognition of familiar units from the start, with no need for transient bootstrapping mechanisms.(PsycINFO Database Record (c) 2016 APA, all rights reserved)
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