Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  Automatic Estimation of Lexical Concreteness in 77 Languages

Thompson, B., & Lupyan, G. (2018). Automatic Estimation of Lexical Concreteness in 77 Languages. In C. Kalish, M. Rau, J. Zhu, & T. T. Rogers (Eds.), Proceedings of the 40th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2018) (pp. 1122-1127). Austin, TX: Cognitive Science Society.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Konferenzbeitrag

Dateien

einblenden: Dateien
ausblenden: Dateien
:
Thompson_Lupyan_2018.pdf (Verlagsversion), 666KB
Name:
Thompson_Lupyan_2018.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
Copyright Datum:
-
Copyright Info:
-
Lizenz:
-

Externe Referenzen

einblenden:
ausblenden:
externe Referenz:
http://mindmodeling.org/cogsci2018/papers/0222/0222.pdf (Verlagsversion)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Thompson, Bill1, Autor           
Lupyan, Gary2, Autor
Affiliations:
1Language and Cognition Department, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, ou_792548              
2Department of Psychology, University of Wisconsin, Madison, WI, USA, ou_persistent22              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: We estimate lexical Concreteness for millions of words across 77 languages. Using a simple regression framework, we combine vector-based models of lexical semantics with experimental norms of Concreteness in English and Dutch. By applying techniques to align vector-based semantics across distinct languages, we compute and release Concreteness estimates at scale in numerous languages for which experimental norms are not currently available. This paper lays out the technique and its efficacy. Although this is a difficult dataset to evaluate immediately, Concreteness estimates computed from English correlate with Dutch experimental norms at $\rho$ = .75 in the vocabulary at large, increasing to $\rho$ = .8 among Nouns. Our predictions also recapitulate attested relationships with word frequency. The approach we describe can be readily applied to numerous lexical measures beyond Concreteness

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 2018-07
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:
ausblenden:
Titel: the 40th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2018)
Veranstaltungsort: Madison, WI, USA
Start-/Enddatum: 2018-07-25 - 2017-07-28

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: Proceedings of the 40th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2018)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Kalish, Charles, Herausgeber
Rau, Martina, Herausgeber
Zhu, Jerry, Herausgeber
Rogers, Timothy T., Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Austin, TX : Cognitive Science Society
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 1122 - 1127 Identifikator: ISBN: 978-0-9911967-8-4