Bridging artificial and natural language learning: Comparing processing- and 
reflection-based measures of learning

Isbilen, Erin; Frost, Rebecca Louise Ann; Monaghan, Padraic; Christiansen, Morten

Bridging artificial and natural language learning: Comparing processing- and reflection-based measures of learning

Isbilen, E., Frost, R. L. A., Monaghan, P., & Christiansen, M. (2018). Bridging artificial and natural language learning: Comparing processing- and reflection-based measures of learning. 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. 1856-1861). Austin, TX: Cognitive Science Society.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-BEC9-7 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-C556-E

資料種別: 会議論文

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Isbilen, Erin¹, 著者
Frost, Rebecca Louise Ann², 著者
Monaghan, Padraic³, 著者
Christiansen, Morten¹, 著者

所属:
1Cornell University, Ithaca, NY, USA, ou_persistent22
2Language Development Department, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, ou_2340691
3Lancaster University, Lancaster, UK, ou_persistent22

内容説明

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キーワード: -

要旨: A common assumption in the cognitive sciences is that artificial and natural language learning rely on shared mechanisms. However, attempts to bridge the two have yielded ambiguous results. We suggest that an empirical disconnect between the computations employed during learning and the methods employed at test may explain these mixed results. Further, we propose statistically-based chunking as a potential computational link between artificial and natural language learning. We compare the acquisition of non-adjacent dependencies to that of natural language structure using two types of tasks: reflection-based 2AFC measures, and processing-based recall measures, the latter being more computationally analogous to the processes used during language acquisition. Our results demonstrate that task-type significantly influences the correlations observed between artificial and natural language acquisition, with reflection-based and processing-based measures correlating within – but not across – task-type. These findings have fundamental implications for artificial-to-natural language comparisons, both methodologically and theoretically.

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言語: eng - English

日付: オンライン出版: 2018-07

出版の状態: オンラインで出版済み

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出版物名: Proceedings of the 40th Annual Conference of the Cognitive Science Society (CogSci 2018)

種別: 会議論文集

著者・編者:
Kalish, Charles, 編集者
Rau, Martina, 編集者
Zhu, Jerry, 編集者
Rogers, Timothy T., 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Austin, TX : Cognitive Science Society

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 1856 - 1861 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: ISBN: 978-0-9911967-8-4

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