Distributional learning of subcategories in an artificial grammar: Category generalization and subcategory restrictions.
Distributional learning of subcategories in an artificial grammar: Category generalization and subcategory restrictions.
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人工语法中子类别的分布式学习：类别泛化和子类别限制。
DOI：
10.1016/j.jml.2017.07.006
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发表时间：
2017
影响因子：
4.3
通讯作者：
Aslin,RichardN
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Reeder,PatriciaA;Newport,ElissaL;Aslin,RichardN
最近人们对澄清学习者在语言习得过程中如何使用分布信息产生了极大的兴趣。许多研究人员认为，分布式学习机制在语法类别习得过程中发挥着重要作用，因为语言形式类（如名词和动词）和子类（如男性和女性语法性别）主要由词汇项在句法上下文中的分布方式来定义。尽管最近的实验工作肯定了分布信息对于类别习得的重要性，但几乎没有证据表明学习者可以仅根据分布线索习得语言子类。通过两个人工语法学习实验，我们证明可以仅从分布线索中获取子类。 These results add to a body of work demonstrating rational use of distributional information to acquire complex linguistic structures.
There has been significant recent interest in clarifying how learners use distributional information during language acquisition. Many researchers have suggested that distributional learning mechanisms play a major role during grammatical category acquisition, since linguistic form-classes (likenounandverb) and subclasses (likemasculineandfemininegrammatical gender) are primarily defined by the ways lexical items are distributed in syntactic contexts. Though recent experimental work has affirmed the importance of distributional information for category acquisition, there has been little evidence that learners can acquire linguisticsubclassesbased only on distributional cues. Across two artificial grammar-learning experiments, we demonstrate that subclasses can be acquired from distributional cues alone. These results add to a body of work demonstrating rational use of distributional information to acquire complex linguistic structures.
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作者：
Marilyn Cyr;Rushen Shi
通讯作者：
Rushen Shi
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Kirk H. Smith
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M. Braine
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