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Top-down structure influences learning of nonadjacent dependencies in an artificial language.
Journal of Experimental Psychology: General ( IF 5.498 ) Pub Date : 2017-12-19 , DOI: 10.1037/xge0000384
Felix Hao Wang 1 , Jason D Zevin 1 , Toben H Mintz 1
Affiliation  

Because of the hierarchical organization of natural languages, words that are syntactically related are not always linearly adjacent. For example, the subject and verb in the child always runs agree in person and number, although they are not adjacent in the sequences of words. Since such dependencies are indicative of abstract linguist structure, it is of significant theoretical interest how these relationships are acquired by language learners. Most experiments that investigate nonadjacent dependency (NAD) learning have used artificial languages in which the to-be-learned dependencies are isolated, by presenting the minimal sequences that contain the dependent elements. However, dependencies in natural language are not typically isolated in this way. We report the first demonstration to our knowledge of successful learning of embedded NADs, in which silences do not mark dependency boundaries. Subjects heard passages of English with a predictable structure, interspersed with passages of the artificial language. The English sentences were designed to induce boundaries in the artificial languages. In Experiment 1 & 3 the artificial NADs were contained within the induced boundaries and subjects learned them, whereas in Experiment 2 & 4, the NADs crossed the induced boundaries and subjects did not learn them. We take this as evidence that sentential structure was "carried over" from the English sentences and used to organize the artificial language. This approach provides several new insights into the basic mechanisms of NAD learning in particular and statistical learning in general. (PsycINFO Database Record

中文翻译:

自上而下的结构会影响人工语言中非相邻依赖项的学习。

由于自然语言的层次结构,语法上相关的单词并不总是线性相邻的。例如,孩子中的主语和动词在人物和数字上总是一致的,尽管它们在单词序列中并不相邻。由于这种依赖性表示抽象的语言结构,因此语言学习者如何获得这些关系具有重要的理论意义。大多数研究非相邻依赖关系(NAD)学习的实验都使用人工语言,其中通过显示包含依赖元素的最小序列来隔离要学习的依赖关系。但是,自然语言的依赖关系通常不会以这种方式隔离。我们向我们成功学习嵌入式NAD的知识汇报了首次演示,在这种情况下,沉默不会标记依赖性边界。对象听到的英语段落具有可预测的结构,并穿插了人造语言的段落。英文句子旨在诱导人工语言的界限。在实验1和3中,人工NAD包含在感应的边界内,受试者学习了它们,而在实验2和4中,NAD越过了感应的边界,受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录 对象听到的英语段落具有可预测的结构,并穿插了人造语言的段落。英文句子旨在诱导人工语言的界限。在实验1和3中,人工NAD包含在感应的边界内,受试者学习了它们,而在实验2和4中,NAD越过了感应的边界,受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录 对象听到的英语段落具有可预测的结构,并穿插了人造语言的段落。英文句子旨在诱导人工语言的界限。在实验1和3中,人工NAD包含在感应的边界内,受试者学习了它们,而在实验2和4中,NAD越过了感应的边界,受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录 英文句子旨在诱导人工语言的界限。在实验1和3中,人工NAD包含在感应的边界内,受试者学习了它们,而在实验2和4中,NAD越过了感应的边界,受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录 英文句子旨在诱导人工语言的界限。在实验1和3中,人工NAD包含在感应的边界内,受试者学习了它们,而在实验2和4中,NAD越过了感应的边界,受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录 NAD跨越了诱导的界限,而受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录 NAD跨越了诱导的界限,而受试者没有学习它们。我们以此为依据,证明了句子结构是从英语句子中“继承下来的”,并被用来组织人工语言。这种方法为NAD学习的基本机制和一般的统计学习提供了一些新见解。(PsycINFO数据库记录
更新日期:2019-11-01
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