58、句法振荡处理:从正确配置到违规动态

句法振荡处理:从正确配置到违规动态

1. 句法处理中的一致性问题

在语言的句法处理中,一致性是一个重要的方面。不同人称规格的处理会产生不同的效应。例如,第一/二人称代词主语与第一/二人称动词之间的人称一致性违反(如 “Yo abres/abro la puerta” )会引发前部负效应;而词汇主语与动词之间的人称不匹配(如 “El cocinero cocinaste/cocinó un arroz muy rico” )则会产生早期负效应,且在中央 - 后部达到最大值。这种地形分布的差异可能归因于在言语事件中作为参与者(由第一和二人称索引的说话者和听话者)或非参与者(第三人称)所具有的不同解释相关性。

此外,还有所谓的 “不一致模式” ,即第三人称复数主语后可接第一或第二人称复数动词而不产生语法错误(如 “Los cocineros cocinamos/cocinasteis/cocinaron un arroz muy rico” )。研究发现,处理这种不一致模式会产生后部分布的负效应,但没有 P600 效应,这表明形态句法不匹配的检测并未触发任何修复机制。

除了一致性违反,其他句法操作也会引发早期负效应。例如,包含长距离依赖关系的完全合乎语法的句子,如填充 - 空位结构和动词省略结构。在填充 - 空位结构中,一个成分从其原始位置向左移动,留下一个空位,在处理过程中必须用前移的成分 “填充” 该空位以获得正确的解释;在动词省略句中,动词从并列结构的第二个从句中省略。在这些操作的背景下,空位位置出现的 LAN 效应被解释为工作记忆成本增加的相关因素。

表 1:不同句法操作引发的早期负效应示例

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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