Форум | Лингвистика

Фонетический и фонологический форум Беркли («Phorum») — это еженедельная серия лекций и дискуссий, включающая презентации по всем аспектам фонологии и фонетики.

Мы встречаемся в пятницу с 15:00 до 16:00 на Zoom. Пожалуйста, напишите одному из организаторов ссылку для увеличения или попросите добавить вас в список рассылки (который будет включать соответствующие ссылки).

Phorum организован Дакотой Робинсон и Анной Бьёрклунд. Наши электронные письма — соответственно «dakota_robinson» и «aebjorklund» @berkeley.edu.

Весна 2021 — Предстоящие переговоры

5 февраля

Максимилиан Дабковски (Калифорнийский университет в Беркли): стресс в парагвайском гуарани

Я описываю и анализирую распределение стресса в парагвайском гуарани (Tupian, ISO 639-3: gug). В PG финальное ударение преобладает как на уровне просодических слов, так и на уровне фонологических фраз. Однако незавершенное ударение также подтверждается исключительными корнями, морфологически сложными словами и фонологическими фразами, состоящими из нескольких слов. Я предполагаю, что существует один основной механизм назначения стресса в PG: в ходе просодификации стресс нацелен на правый край просодической составляющей.

12 февраля

Флориан Лайоннет (Принстонский университет): Даунстеп в Пайси: между акцентом и тоном

В этом выступлении я предлагаю описание и анализ тона в пайси, языке Новой Каледонии и одном из редких языков Океании, где была разработана система тонов без внешнего влияния.Основываясь на работе Жан-Клода Ривьера (1974, 1978) и опираясь на данные полевых исследований, я показываю, что тональная система Paicî лучше всего описывается с помощью трех основных примитивов: двух тонов (высокий против низкого) и нисходящего / ꜜ /. Даунстеп Пайси особенно интересен с точки зрения эмпирической документации, а также типологического и теоретического понимания даунстепа, потому что он сочетает в себе множество редких свойств, в том числе следующие:

(i) он влияет только на L тонов и засвидетельствован только после L-тона или произнесения первоначально;

(ii) это собственный фонологический объект, регистровый признак, отдельный от тона и только косвенно взаимодействующий с ним;

(iii) он не запускается плавающим звуковым сигналом;

(iv) это «всего» в терминах Meeussen (1970: 270), i. е. понижает регистр таким образом, чтобы новый «потолок» соответствовал бывшему «полу»;

(v) он является кульминационным и демаркационным в просодическом слове и частично обусловлен метрической структурой.

Многие из этих свойств обладают ярко выраженным акцентным ароматом. Таким образом, просодическая система Paicî, по-видимому, состоит из двух подсистем: однозначной тональной системы (с лексическим контрастом H и L), без акцентных свойств (следовательно, не «высотой акцента») — и параллельной системы, которую лучше всего описать как дефектная акцентная система на ранних этапах тонологизации, отмеченная дауншагом.Предварительные сравнительные данные от соседнего и тесно связанного (нетонального) Xârâc показывают, что паттерн даунстепа Paicî действительно очень вероятно является тонологизированным потомком бывшей системы акцентов, которая исторически предшествовала нововведению тональных контрастов в Paicî.

19 февраля

Ханна Сэнде (Калифорнийский университет в Беркли)

Регистрационная встреча, организованная Ханной Санде: приходите, чтобы поделиться текущими и предстоящими проектами и познакомиться с нашим новым преподавателем!

26 февраля

Сюзанна Леви (Нью-Йоркский университет): Знакомство с говорящим помогает восприятию речи.

Чтобы понять речь, слушатели должны анализировать сильно изменчивый акустический сигнал на соответствующие фонологические категории, специфичные для языка, и обобщать эти категории на новые стимулы, чтобы правильно воспринимать слова. Предыдущие исследования показали, что слушатели лучше обрабатывают речь знакомых ораторов, обычно измеряемую в устном слове или задаче распознавания предложения. Работа в лаборатории распространила эти выводы на детей с различными языковыми навыками.На следующем этапе нашего исследования мы проверим, влияют ли преимущества на уровне восприятия речи на обработку более высокого уровня.

5 марта

Кэти Рассел (Калифорнийский университет в Беркли): грамматический тон и длина в Gã

In Gã [Kwa; Гана] тонально выражены многие различия между напряжением, аспектом, настроением и полярностью (ТАМП). Когда подлежащее в предложении является местоименным, эти грамматические тона реализуются на префиксе местоимения подлежащего: с предметами без местоимения они выражаются вместо глагольных префиксов TAMP. Предыдущая литература сосредоточена вокруг двух основных анализов для объяснения этих изменений. Кропп Дакубу (2002) описывает процессы как результат удаления префикса TAMP после местоимения, в котором тон местоимения разъединяется и повторно ассоциируется с местоимением. Пастер (2003), с другой стороны, утверждает, что процесс удаления префикса после местоимений не является частью синхронной фонологии, вместо этого аргументируя необходимость анализа местоимений, анализируются как морфы Portmanteau STAMP (субъект TAMP).В этом выступлении я представляю новые данные, собранные с носителем языка Gã, которые проливают свет на эти процессы, в частности, на примерах, включающих промежуточные составляющие PP, которые ранее не обсуждались в связи с грамматическим тоном в Gã. Я утверждаю, что эти данные свидетельствуют о том, что анализ портфеля, предложенный Пастером, применим не для всех контекстов. Вместо этого я придерживаюсь мнения, что префиксы местоимений подлежащего сливаются с префиксами аспектов и настроения. Кроме того, я представляю новые данные, связывающие прогрессивную маркировку, которая увеличивается надсегментно через длину гласной, с грамматическим тоном.

12 марта

Анна Май (UCSD): о взаимосвязи между взаимодействием и сложностью в фонологии

В этом докладе я представлю совместную работу с Эриком Мейнхардтом, Эриком Баковичем и Адамом Макколлумом над классами регулярных функций на внешнем крае сложности, ожидаемой для фонологических паттернов. В частности, я сосредоточусь на классе слабо-детерминированных функций, классе регулярных функций, ранее предполагавшихся, что они представляют верхнюю границу фонологической сложности.Основываясь на демонстрации Elgot & Mezei (1965), что регулярные функции могут быть разложены на две противоположные подпоследовательные функции, я представлю определение слабо детерминированных функций как тех, для которых два противоположных подпоследовательных составных песка не взаимодействуют с таким образом, чтобы быть формально уточненным. При этом данная работа устанавливает связи с более знакомыми понятиями взаимодействия в фонологической литературе и дает более глубокое понимание того, что отличает фонологические паттерны, требующие наибольшей выразительности регулярных функций (т.е., недетерминизм) от тех, которые требуют должным образом субрегулярной выразительности (то есть слабого детерминизма).

2 апреля

Кари Гарвин (Калифорнийский университет в Беркли): слоговая, стрессовая и жестовая диагностика на английском языке

Фонологическая теория делает сильные прогнозы относительно силлабификации в английском языке, где фонологические модели обычно делают слоговую последовательность VCCV как V.CCV, пока кластер является допустимым началом. Это подтверждается типологическими данными, которые позволяют предположить, что коды более выражены, чем начала.Модели жестовой координации, такие как модель связанного осциллятора, аналогичным образом подтверждают принцип максимизации начала, утверждая, что начала синхронно планируются со следующей гласной, , глобальная синхронизация , тогда как коды синхронизируются по времени последовательно, , локальная синхронизация ; в результате ядра начала + более стабильны, чем коды. В то время как литература по координации жестов продемонстрировала этот паттерн координации для начала в английском языке, исследования были сосредоточены на начальных словах и ударных слогах, и, таким образом, еще предстоит определить, распространяются ли эти паттерны координации на средние и безударные слоги.Более того, фонологические модели предсказывают, что медиальные последовательности слов должны следовать слоговой схеме границы слова; однако типологически общие фонологические паттерны, такие как лениция, и паттерны распределения, такие как краевые эффекты и экстраметричность, предполагают, что медиальные поля слога слова отличаются от полей слогов границы слова. В этой презентации я представлю данные электромагнитной артикулографии (EMA), чтобы проиллюстрировать влияние ударения и положения слова на артикуляцию и силлабификацию в английском языке, чтобы показать, что наши текущие фонологические и жестовые модели недостаточны для прогнозирования и моделирования средней силлабификации слов. Вместо этого я предлагаю, чтобы координация колебаний челюсти с сегментными последовательностями служила диагностикой для силлабификации, которая может быть использована как в жестовых, так и в фонологических моделях, чтобы лучше улавливать подтвержденные образцы структуры слога в кросс-лингвистическом плане.

9 апреля

Махо Моримото (Национальный институт японского языка и лингвистики [НИНДЖАЛ])

Хотя известно, что класс жидкостей особенно сложно охарактеризовать фонетически (например,грамм. Lindau 1985), недавние инструментальные исследования предполагают, что венечные жидкие согласные характерно сложны в жестах, требуя координации венечных и спинных жестов (Proctor 2011, Sproat and Fujimura 1993, Delattre and Freeman 1968). В этом выступлении я исследую эту гипотезу с точки зрения японского жидкого согласного / r /, часто описываемого как апико-альвеолярный щелчок или лоскут. Сначала я представляю артикуляционные и акустические результаты производственного эксперимента с использованием EMA (электромагнитной артикулографии), которые предполагают (хотя и неудовлетворительно), что существует возможность втягивания языка в дополнение к апикальному жесту. Далее я исследую эту гипотезу с помощью акустических данных из речевого корпуса.

16 апреля

Наташа Уорнер (Университет Аризоны): Восприятие всех английских звуковых последовательностей: роли вероятности и продолжительности (в сотрудничестве с Сонджин Парк)

Как слушатели воспринимают звук по мере того, как акустическая информация в речевом сигнале распространяется с течением времени? Большинство экспериментов по восприятию речи исследуют восприятие определенных типов звуковых последовательностей, чтобы ответить на конкретный вопрос.Мы сообщаем об очень большом исследовании восприятия всех возможных двухзвучных последовательностей английского языка с течением времени по мере того, как речевой сигнал становится доступным слушателю. Это исследование позволяет нам сравнить, как вся речь воспринимается на языке, при этом данные сопоставимы для всех типов звуковых переходов (например, CC, CV, VC и VV). Эти данные могут использоваться для ответа на вопросы о фонетике восприятия речи, а также в качестве входных данных для моделей распознавания устных слов.

В текущем докладе мы исследуем роли двух факторов, помимо основных акустических сигналов различных типов сегментов: вероятность появления сегментов и то, как долго сохраняется акустическая информация (продолжительность).Когда у слушателей еще недостаточно акустических сигналов для восприятия сегмента, используют ли они лексическую вероятность, чтобы попытаться предсказать звуки? Мы обнаружили, что, хотя может показаться, что они используют вероятность, на самом деле это отражает использование категориальных фонологических паттернов, а не градиентное использование вероятности, по крайней мере, в этой задаче низкого уровня. Что касается продолжительности, можно задаться вопросом, становятся ли звуки акустически более четкими, если они продолжаются дольше, предоставляя слушателю больше шансов услышать акустические сигналы.Однако прошлые исследования могут предполагать, что перцептивная информация обеспечивается не дополнительной продолжительностью, а быстрым акустическим изменением. Наши результаты показывают, что большая продолжительность полезна только тогда, когда она совпадает с периодами внезапной новой акустической информации, а не более длительная, полезная сама по себе. В целом, эти результаты предполагают сильную роль акустических сигналов низкого уровня и роль фонологии в восприятии речи

30 апреля

Юни Ким (Университет Эссекса): Фонологически обусловленная алломорфия флективного тона Амузго

В Амузго (Ото-Мангеан; Мексика) тональные чередования способствуют маркировке лица / числа.Несмотря на то, что существует большое количество лексически произвольных классов тональной интонации (Kim 2016, Palancar 2020), в определенных грамматических контекстах флективные тона становятся предсказуемыми на основе лежащего в основе лексического тона и наличия / отсутствия конечной голосовой остановки на основе глагола (как кратко упоминается в Sande 2019 и Kim & Sande 2020). Это случай фонологически обусловленной алломорфии, поскольку никакая правдоподобная фонологическая операция не может связать лексические тоны с флективными. Тем не менее, этот шаблон нелегко сочетается со стандартными подходами к фонологически обусловленной алломорфии, такими как подкатегоризация или оптимизация фонологического вывода на основе маркировки.Скорее, я анализирую паттерн как вовлекающий взаимодействие точности ввода-вывода с произвольными (но независимо мотивированными) морфотаксическими ограничениями. Я заметил, что, хотя верность обычно не участвует в отборе алломорфа, тон более склонен к замещающей морфологии, чем другие типы экспонентов, открывая дверь в верность как механизм. Более того, паттерн Amuzgo поддерживает подход, основанный на кофонологии, поскольку решающее взаимодействие между верностью и морфотактикой не может быть достигнуто с помощью конкатенации и чередования (шаг e.грамм. Bye & Svenonius 2012). Я пришел к выводу, что тон очень особенный (Hyman 2011, среди прочего).

Осень 2020 — Архив переговоров

4 сентября

Круговая система

Студентам и преподавателям предлагается обсудить свои прошлые и предстоящие исследования.

11 сентября

Николас Ролле (Leibniz-Zentrum Allgemeine Sprachwissenschaft (ZAS)) — Первая и последняя гармония или внешняя алломорфия в грамматическом тоне чилунгу

Мы представляем тематическое исследование грамматической алломорфии тонов в Чилунгу (банту).Обозначения времени / аспекта / настроения (TAMs) реализуются посредством совместного экспонирования префиксов, суффиксов и плавающих тонов. В небольшом количестве ТАМ (например, Recent Past / á-cí-… -il-e /) есть алломорфия с плавающими тонами. В случае «Недавнее прошлое» один — это высокий тон, нацеленный на последний TBU стержня (Ⓗ ^F ) на правом краю, по сравнению с одним, нацеленный на второй TBU стержня ( ² ). Для всех TAM чередование обусловлено тоном маркеров предметного согласия (SM) у левого края слова.Если SM с высоким тоном, встречается вариант Ⓗ ^F , но если он отсутствует, то возникает occurs ² .

Мы представляем два конкурирующих счета этих данных. В рамках морфологического описания мы постулируем контекстные реализационные правила с несколькими хранимыми алломорфами, то есть различными (дополнительными) показателями, обусловленными тоном SM. Напротив, при фонологическом учете существует морфологически обусловленная фонология, вызывающая чередование, срабатывающее только в контексте SM и небольшого набора TAM.Правило зафиксировало бы заговор в этих чередованиях: если SM — это H на левом краю, то есть грамматическая H на правом краю, но если левый SM не имеет тона, тогда грамматический тон не падает на правый край ( правило «согласия первого / последнего тона»). Мы приводим несколько аргументов в пользу морфологического анализа (дополнения) по сравнению с фонологическим (морфологически обусловленная фонология) и обсуждаем главный теоретический вывод: внешняя фонологически обусловленная алломорфия возможна, стандартно утверждается, что она не подтверждена и / или невозможна. .

[В сотрудничестве с Ли Бикмором — Университет Олбани]

18 сентября

Марта Шварц (Калифорнийский университет в Беркли)

25 сентября

Хоссеп Долатиан (Университет Стоуни-Брук) — Парадоксы брекетинга на основе головы в армянских соединениях

Часто утверждают, что слова имеют сложную внутреннюю структуру с точки зрения их морфологии, фонологии и семантики. На первый взгляд, армянские соединения представляют собой парадокс, заключенный в скобки между их морфологической и фонологической структурой.Я утверждаю, что этот парадокс заключения в скобки одновременно указывает на эндоцентричность, страты и просодию. Я использую армянский язык в качестве примера, чтобы аргументировать использование циклических подходов к заключению парадоксов в скобки по сравнению с более распространенными контрциклическими подходами. Я анализирую парадокс брекетинга с помощью циклических операций над головой (Hoeksema, 1984) и просодической фонологии (Nespor, Vogel, 1986), в частности, Prosodic Stem (Downing 1999a). Я утверждаю, что взаимодействие между парадоксом заключения в скобки и остальной частью составной фонологии требует использования стратальных уровней и цикличности.Я утверждаю, что контрциклические подходы, такие как «Морфологическое слияние» (Marantz, 1988) или «Морфологический ребрекетинг» (Sproat, 1985), неадекватны, потому что они делают неверные прогнозы относительно армянской фонологии.

9 октября

Коннор Майер (Калифорнийский университет в Лос-Анджелесе) — Градиент непрозрачности в уйгурской гармонии спинки.

Непрозрачность долгое время была важной проблемой для фонологической теории, особенно при оценке последовательных теорий, таких как SPE, в сравнении с параллельными теориями, такими как OT. В этой презентации будет рассмотрен случай непрозрачности на уйгурском языке (тюркский: Китай).В дополнение к демонстрации обратности и гармонии округления, у уйгуров есть процесс сокращения гласных, который нейтрализует гласные переднего и заднего ряда / æ / и / ɑ / до гармонически нейтрального гласного / i /, потенциально вводя непрозрачность в систему гармонии. Основываясь на комбинации извлечения и крупномасштабного исследования корпуса, я показываю, что непрозрачная гармония (гармония с лежащими в основе формами, даже когда она производит поверхностную дисгармонию) является стандартной моделью уйгурского языка. Однако отдельные стебли также могут появляться в жетонах с гармонией на поверхности. Анализ частот корпуса показывает, что слова, непроявленные формы которых встречаются чаще, и которые в целом встречаются с большей частотой в целом, с большей вероятностью будут отображать непрозрачную гармонию. Я моделирую эти данные, используя вариант ограничений единообразия парадигмы, который вместо того, чтобы требовать, чтобы свойства основы были инвариантными для всех алломорфов, требовали, чтобы все алломорфы основы принимали суффиксы, которые гармонируют с их базовой формой, даже если это нарушает гармонию поверхности. Сила конкретного алломорфа как основы зависит от того, как часто он встречается.Я заканчиваю обсуждением значения этих результатов для теорий представления и изучения непрозрачных паттернов.

23 октября

Джульет Стэнтон (Нью-Йоркский университет) — Выбор алломорфа предшествует фонологии: данные из Йинджибарнди

Теории интерфейса фонологии и морфологии различаются в своих утверждениях относительно времени фонологически обусловленной дополнительной алломорфии (PCSA) и обычной фонологии. Некоторые (например, Paster 2006, Wolf 2008) утверждают, что PCSA может или должен предшествовать фонологии; другие (e.грамм. Mascaró 2007, Smith 2015) утверждают, что хотя бы фонологическая оптимизация PCSA работает параллельно с фонологией. В этой статье обсуждается случай частичной оптимизации PCSA в Yindjibarndi (Pama-Nyungan, Wordick 1982), показано, что анализ невозможен в предположении, что PCSA и фонология происходят параллельно, и предлагается анализ, согласно которому дополнение предшествует фонологии.

6 ноября

Ана Ливия Агостиньо (Калифорнийский университет в Беркли) — Словесная просодия в легком: одна система или две?

В этом докладе мы представляем фонологический анализ слово-просодической системы Lung’Ie (код ISO 639-3: PRE), креольского языка, основанного на португальском языке, на котором говорят в Сан-Томе и Принсипи.Lung’Ie произвел уникальный результат контакта между двумя разными просодическими системами, обычными для креолизации: лексификатором ударения (португальский) и субстратами языка тонов. В языке есть ограничительная привативная система тонов H / Ø, в которой H является кульминационным, но необязательным (есть слова без тона). Поскольку возрастающие CVV ́ и спадающие CV ́V тоны контрастны и синхронно непредсказуемы для долгих гласных, тон должен быть отмечен лежащим в основе. Хотя ясно, что необходимы тональные обозначения, Lung’Ie обнаруживает два свойства, более ожидаемых от акцентной системы: (i) в слове может быть только один тяжелый слог (CVV, CVC, CVG); (ii) этот слог должен иметь тон Н.Это поднимает вопрос о том, имеют ли слоги с кульминационной буквой H метрическую значимость, то есть ударение. Однако проблема с приравниванием ударения к тону H заключается в том, что в Lung’Ie есть два вида существительных: существительные с кульминативным падежом H и те, которые не имеют тона (all-Ø). Существительные с кульминацией H на 87% имеют португальское происхождение, включенное в результате выравнивания ударения по тону, в то время как бестональные на 93% имеют африканское происхождение. Хотя сообщалось о других креольских языках с разделенными системами «акцентированный» vs.полностью определенные тональные лексемы и другие со смешанными системами тона и ударения, Lung’Ie отличается от этих случаев тем, что трактует слова африканского происхождения как бесцветные, что является довольно неожиданным результатом. Мы отвечаем на различные прошлые описания словесной просодии Lung’Ie (Agostinho 2015, 2016; Günther 1973; Maurer 2009; Traill and Ferraz 1981) и оцениваем две возможные интерпретации данных Lung’Ie. ограничительная тональная система с кульминационным / H / и необычным требованием «веса к тону».Во-вторых, Lung’Ie имеет «раздельную» просодическую систему, в которой слова либо имеют ударение и тон с более обычным требованием «веса к ударению», либо одновременно не имеют тона и стресса.

13 ноября

Шанталь Граттон (Стэнфордский университет)

4 декабря

Марта Шварц (Калифорнийский университет в Беркли) — Влияние аспирации кода на длительность предшествующей гласной в непальском языке

Многие кросс-лингвистические данные показывают, что гласные длиннее звонких согласных, чем глухие, но меньше исследований изучают корреляцию между другими характеристиками гортани и длительностью гласных, и результаты этих исследований противоречивы. Это исследование обнаруживает доказательства эффекта устремления в непальском языке: гласные перед классами остановки с придыханием длиннее, чем их аналоги без наддува. В то же время внутрикатегориальные вариации в фонетической реализации показывают отрицательную корреляцию между продолжительностью устремления и длительностью гласных. Противоположное направление эффектов внутри категории и между категориями согласуется с основанным на производстве анализом эффекта устремления.

Архив

Список предыдущих выступлений на Форуме можно найти в Архиве Форума.

Как морфологическая структура влияет на фонетическую реализацию в английских составных существительных

Data

Мы исследовали продолжительность согласных на границах составных внутренних, например:

1. (4)

Согласный звук является частью первого существительного («N1»), как в (4), второго существительного («N2»), как в (6), или обоих, как в (5). Это позволило нам проверить, какие факторы влияют на какую часть границы. Другими словами, если происходит редукция, происходит ли это перед границей, после границы или по обе стороны границы?

Мы особенно хотели включить такие соединения, как crea m m ini , с двойным согласным на границе, чтобы максимизировать наши шансы на обнаружение парадигматического эффекта улучшения. Единственное предыдущее сообщение о таком эффекте для соединений — это Kuperman et al.(2007), которые обнаружили парадигматический эффект увеличения продолжительности интерфиксов в голландских соединениях. Хотя в английском языке нет интерфиксов, мы рассудили, что мы могли бы увидеть похожий эффект на сегменты на сложных внутренних границах, возможно, особенно на морфологических близнецов, поскольку в таких случаях один артикуляционный жест пересекает границу. Следовательно, близнецы могут подвергаться влиянию лексических свойств обеих составляющих, так же как и интерфиксы. В настоящем исследовании мы сосредотачиваемся на согласных / m /, / n / и / s /, поскольку было показано (e. грамм. by Ben Hedia 2019), что эти звуки могут демонстрировать явные фонетические эффекты морфологической геминации в английском языке.

Английские соединения показывают значительные различия в орфографическом представлении между написанием с интервалом, дефисом и без пробела. Однако написание без пробелов и дефисов, как правило, коррелирует с высокой частотой и лексикализацией (см. Обсуждение в Bell and Plag 2012). Поэтому, чтобы найти образец подтвержденных соединений с широким диапазоном частот и в то же время избежать усложняющего фактора, связанного с разнообразием написания, мы решили сосредоточиться исключительно на соединениях, расположенных через интервалы.

Соединения, используемые в настоящем исследовании, были выбраны из устной части Британского национального корпуса. Использование речевой части корпуса гарантирует, что полученные соединения были спонтанно произведены говорящим по крайней мере один раз. Интерфейс BNCweb (Hoffmann et al. 2008) использовался для поиска строк из двух существительных, за исключением строк, которые пересекали границу предложения или включали паузу или любую другую форму прерывания, например, кашель, между двумя существительными. В запросах корпуса также указывалось, что слово после второго существительного не должно быть другим существительным, прилагательным или притяжательным.Это ограничило поиск строками из двух существительных и исключило комбинации, которые были частью более крупной составной конструкции. Впоследствии строки были проверены в контексте, чтобы убедиться, что они представляют конструкции, в которых первое существительное изменяет второе. Мы придерживаемся точки зрения, следуя, например, Бауэр (1998), Белл (2011), Плаг и др. (2008), что все такие конструкции можно отнести к составным. На этом этапе из данных также были исключены типы, в которых два существительных были идентичны или одно существительное было перенесено через дефис, а также имена собственные, аппозитивные конструкции и звательные падежи.

Фонологические транскрипции существительных, составляющих соединения, были извлечены из лексической базы данных CELEX (Baayen et al. 1995, далее CELEX), а в тех случаях, когда компонент не появлялся в CELEX, они были дополнены ручной транскрипцией. Эти транскрипции затем использовались для определения типов, в которых первое слово заканчивалось одной из согласных / s /, / m / или / n /, а второе слово начиналось той же фонемой. Из этого набора мы выбрали только те комбинации, в которых ни согласная в конце слова, ни согласная в начале слова не входили в состав кластера.Мы также использовали транскрипцию для выбора составных частей, в которых либо первое слово заканчивалось на / s /, / m / или / n /, а второе слово начиналось с гласной, либо второе слово начиналось с одного из этих согласных и первого слова заканчивался гласной. Опять же, мы исключили типы с кластерами в начале или в конце слова. Далее мы ограничились типами, в которых, согласно CELEX или нашим ручным транскрипциям, лексическое ударение второго существительного приходилось на первый слог этого существительного. ^{Footnote 2} Таким образом, все соединения в наборе данных удовлетворяют следующим критериям: есть одинарный или двойной / s /, / m / или / n / на внутренней границе соединения, и соответствующие согласные оба следуют за гласная и предшествует ударной гласной. Некоторые примеры показаны в таблице 1.

Из набора соединений, описанных в предыдущем абзаце, мы выбрали подмножество для использования в нашем исследовании. При выборе подмножества мы стремились достичь как можно более широкого и сбалансированного диапазона по следующим критериям:

• Количество слогов в N1

• Количество слогов в N2

• Вес последнего слога N1, сильный или слабый

• Ожидаемое положение сложного напряжения на N1 или N2

• Гласная фонема, предшествующая согласной (-ым)

• Фонема гласного звука, следующая за согласным (и)

Другими словами, элементы были выбраны, чтобы увеличить разнообразие данных по этим критериям и избежать предвзятости в отношении какой-либо конкретной слоговой структуры, ударения или гласного. С другой стороны, элементы исключались, если они были уникальными с точки зрения любой из этих переменных, так как это привело бы к путанице между составом и условием. В случаях, когда всем этим ограничениям удовлетворяло более одного соединения, окончательный выбор производился случайным образом. Эти процедуры привели к списку соединений с 19 типами соединений с / m / на границе, 19 типами для / n / и 24 типами для / s /.

Экспериментальная установка

Разговорные токены всех соединений в нашем окончательном наборе данных были получены от 30 носителей британского английского языка, которые прочитали соединения, представленные в предложениях-носителях, на экране компьютера.Каждое соединение было встроено в два разных предложения-носителя:

1. (5)

   Говорили о [ соединение ] снова .

2. (6)

   Она рассказала мне о [ соединение ].

Эти два предложения различаются в зависимости от того, встречается ли составное слово в конечной позиции: это позволило включить в анализ любые эффекты удлинения или сокращения фразовой позиции.Каждый участник прочитал каждое соединение только один раз, либо в предложении (7), либо в предложении (8). Однако в целом каждый участник видел равное количество обоих типов предложений, и каждое соединение было включено в равное количество токенов каждого типа предложения. Предложения были смешаны с таким же количеством несвязанных предложений-заполнителей, которые были экспериментальными элементами для другого исследования. Поскольку предложения-заполнители имели множество различных структур, они служили для устранения повторяемости наших предложений-носителей и снижения риска развития интонации, подобной списку.Каждый участник видел предметы, включая наполнители, в разном случайном порядке.

Каждое предложение было представлено на двух последовательных слайдах. На первом слайде каждой пары участникам предлагалось прочитать предложение молча, а на втором слайде им предлагалось прочитать предложение вслух. Фаза беззвучного чтения была предназначена как для поощрения семантической обработки предложения, так и для снижения риска ошибок выполнения при последующем чтении вслух. Это был начальный этап обучения, и участники могли продвигаться по презентации в своем собственном темпе.

Записи производились в звукоизолированной кабине, оцифровывались с частотой 44,1 кГц с использованием цифрового записывающего устройства Tascam HD-P2 и кардиоидного микрофона Sennheiser ME 64, участники сидели на расстоянии 15 см от микрофона и уровни записи устанавливались для каждого участника.

Акустические измерения

После записи предложений мы вручную сегментировали данные и фонетически расшифровали их с помощью программного обеспечения Praat (Boersma and Weenink 2014). Мы аннотировали рассматриваемые сегменты, а также предыдущие и последующие сегменты. Аннотация для паровой машины , например, включала сегментацию и / e /. Сегментация проводилась в соответствии с критериями, основанными на визуальном осмотре форм сигналов и спектрограмм элементов. Эти критерии были основаны на критериях сегментации, примененных в Ben Hedia (2019), которые, в свою очередь, основывались на особенностях конкретных звуков, как описано в фонетической литературе (например, Ladefoged 2003).

Поскольку все согласные встречаются в интервокальной позиции, мы сосредоточились на различиях между соответствующими согласными и гласными.Как и гласные, носовые имеют правильную форму волны, но их форманты довольно слабые по сравнению с таковыми у гласных. Это можно увидеть на рис. 1, где показан пример сегментации слова паровой двигатель . В отличие от гласных, фрикативные звуки имеют апериодическую форму волны, и поэтому их довольно легко идентифицировать в интервокальной позиции. Все границы были установлены на ближайшем нулевом пересечении осциллограммы. Двойные согласные (например, / mm / in cream mini ) обрабатывались как один сегмент в аннотации, когда не было различимости границы между двумя идентичными согласными.Если между двумя согласными существовала видимая граница, оба согласных были сегментированы. Это был тот случай, когда говорящий создавал паузу между первой и второй составляющими. Впоследствии такие токены были исключены из анализа.

Аннотация соединения Паровая машина

Надежность критериев сегментации проверялась серией пробных сегментов. В этих испытаниях три аннотатора использовали критерии для сегментации одних и тех же 20 элементов.Если было какое-либо расхождение более чем на 10 миллисекунд в размещении границ, аннотаторы обсуждали расхождение и уточняли критерии, чтобы уменьшить количество вариаций между аннотаторами. Эти пробные сегменты повторяли до тех пор, пока все границы не были надежно размещены с небольшими отклонениями (т.е. не более 10 миллисекунд). Для окончательного измерения каждый аннотатор работал с разрозненным набором элементов. Для обеспечения согласованности между аннотаторами проводились регулярные встречи между аннотирующей группой и первыми двумя авторами этого документа, на которых мы обсуждали любые вопросы, по которым у аннотатора был запрос.Для этих проблемных элементов соответствующие границы были установлены на основе консенсуса, а рекомендации по аннотациям были обновлены с учетом любых ранее непредвиденных проблем. В качестве дополнительной меры предосторожности против систематической изменчивости между экспертами мы включили аннотатор как случайный эффект в наши модели, хотя это оказалось несущественным.

Токены были исключены из дальнейшего анализа, если предполагалось, что говорящий совершил ошибку производительности, или если было невозможно определить соответствующие границы сегмента в речевом потоке.В результате осталось 1546 сегментированных составных токенов. Для этого набора токенов скрипт Python использовался для измерения и извлечения длительности соединения, продолжительности составляющих, продолжительности рассматриваемых согласных, а также продолжительности их предшествующих и последующих сегментов в миллисекундах.

Переменные-предикторы

Обзор

Для проверки трех рассматриваемых гипотез мы извлекли ряд частотных показателей из ukWaC (https://www.webarchive.org.uk/ukwa/), корпус из более чем 2 миллиарда слов из.uk интернет-домен. В том числе:

• Частота соединения: общая частота соединения, включая все варианты написания (с интервалами, дефисами и конкатенированными; британский и американский), а также формы единственного и множественного числа N2. Мы лемматизировали N2, чтобы формы единственного и множественного числа одного и того же соединения считались вместе, например бутерброд с тунцом и бутерброд с тунцом . Однако мы не включили форму множественного числа N1, потому что посчитали, что модификаторы множественного числа, вероятно, представляют разные леммы e.грамм. кресло против гонка вооружений .

• Коэффициент правописания: отношение количества жетонов составного слова, написанного без пробелов, т. Е. С дефисом или конкатенированием, к количеству жетонов, написанных с пробелом, рассчитывается как:

  $$ \ mathit {Spelling} \ mathit {Ratio} = (f (\ mathit {concatenated}) + f (\ mathit {hyphenated})) / f (\ mathit {spaced}) $$

• Частота N1 и частота N2: общая частота леммы каждой составляющей, включая все варианты написания (британский и американский).

• Размер семейства N1 и размер семейства N2: размер позиционного семейства каждого компонента, то есть количество составных типов с данным компонентом в одной позиции. Например, семейство N1 проблемной области состоит из проблемного поведения , проблемных детей , проблемных пьющих и т. Д., В то время как семейство N2 состоит из зоны обслуживания , предметной области , площади поверхности и т.п.Чтобы оценить размеры семьи, мы подсчитали все разнесенные типы NN с соответствующими составляющими, которые встречаются в предложении и в которых N1 был помечен как единственное / неисчисляемое существительное, а N2 был помечен как единственное / несчетное или множественное число. {n} _ {i = 1} f (\ textit {N1-component} _ {i}) $$

• Парадигматическая вероятность согласного с данным N1: парадигматическая вероятность, основанная на токенах, соответствующего согласного, следующего за N1 в составе.{n} _ {i = 1} f (\ textit {N1-component} _ {i}) \ end {align} $$

  Мы также вычислили версию этой переменной на основе типа: количество соединений N1 в который N2 начинался с рассматриваемого согласного, разделенного на размер семейства N1.

• Энтропия N1 и энтропия N2: энтропии составляющих семейств. Энтропия составляющего семейства является мерой относительной ожидаемости различных соединений в семействе и общего уровня неопределенности в семействе.{n} _ {i = 1} f (\ textit {Nx-соединение} _ {i} \!) $$

Показатели частоты, орфографии, размера семьи и вероятности были преобразованы в логарифмической шкале перед вводом их в статистический анализ. Давайте теперь посмотрим, как эти меры соотносятся с тремя гипотезами.

Сегментируемость

Мы использовали коэффициент правописания и размер семейства N1 для оценки сегментируемости соединений в нашем наборе данных. Эти переменные связаны с гипотезой сегментируемости следующим образом:

• Правописание: Куперман и Бертрам (2013) показали, что английские составные части с большей вероятностью будут написаны с интервалом, если их составляющие чаще встречаются или орфографически длиннее.Они интерпретируют эти результаты как свидетельство опосредующего эффекта того, что они называют «морфемической заметностью»: соединения, составные части которых более заметны (в силу частоты или длины), с большей вероятностью будут написаны с интервалом. Мы понимаем, что это понятие значимости составляющих связано с возможностью сегментирования, так что более сегментируемые соединения имеют более заметные составляющие. Мы предполагаем, что пространство в разнесенном соединении указывает на сегментацию писателя, и что писатели с большей вероятностью включают пространство, чем более сегментированным они считают составное соединение. С другой стороны, представления без интервалов связаны с лексикализацией и предполагают, что писатель воспринимает составное как единую концептуальную единицу (см. Bell and Plag 2012). Следовательно, соединение с большей долей разнесенных токенов может рассматриваться как более сегментируемое, чем соединение с меньшим количеством разнесенных токенов, а коэффициент написания может отрицательно коррелировать с сегментируемостью. Если гипотеза сегментируемости верна, продолжительность согласных будет больше на внутренних границах более сегментируемых соединений.Предполагая, что письмо и чтение вслух отражают одну и ту же конструкцию сегментирования, гипотеза, следовательно, предсказывает, что коэффициент правописания будет отрицательно коррелирован с продолжительностью согласных в наших данных.

• Размер семейства N1: здесь мы предполагаем, что чем больше семейство N1, тем продуктивнее N1 как составной модификатор. Было показано, что большая продуктивность связана с большей сегментируемостью сложных слов (см.Hay and Baayen 2003), следовательно, соединения с более крупными семействами N1 должны быть более сегментированными, чем соединения с меньшими семействами N1. Гипотеза сегментируемости, таким образом, предсказывает, что размер семейства N1 будет положительно коррелировать с продолжительностью согласных на границе соединения и внутренней части.

Таблица 2 суммирует прогнозы, сделанные с помощью гипотезы сегментируемости. Как описано в разд. 2.1 сообщалось об эффектах сегментирования лингвистических элементов, возникающих как до, так и после морфологических границ.Если гипотеза сегментируемости верна, мы ожидаем найти соответствующие эффекты для всех согласных с внутренней границей в наших данных: N1-конечный, двойной и N2-начальный.

Информативность

Информативность связана с концепциями вероятности и ожидаемости. Лингвистический элемент, который менее вероятен в любом данном контексте, менее ожидаем в этом контексте и, в свою очередь, более информативен.Вероятный лингвистический элемент является более ожидаемым и, следовательно, менее информативным. Таким образом, гипотеза информативности предсказывает, что чем менее вероятен согласный звук в данном контексте, тем дольше будет его реализация.

Мы проверили шесть различных типов вероятностей: составную частоту, составляющие частоты, условную вероятность N2 с учетом N1, размер семейства N1, энтропию N1 и условную вероятность рассматриваемого согласного с учетом N1. Первые пять из этих переменных относятся к ожидаемому на уровне слов.Мы предполагаем, что, если гипотеза верна, сложные внутренние согласные наследуют связанные с информативностью эффекты длины от составляющих и от соединения, в котором они встречаются. Другими словами, чем менее вероятно соединение или составной элемент, тем дольше будет его реализация и, следовательно, тем дольше будет реализован каждый из его сегментов. Напротив, последняя переменная (условная вероятность согласного с данным N1) непосредственно измеряет ожидаемое значение согласного. Кроме того, некоторые из этих переменных измеряют вероятность N1 и / или N1-конечных согласных, в то время как другие измеряют вероятность N2 и / или N2-начальных согласных.Предполагается, что двойные согласные принадлежат частично к N1 и частично к N2 и, следовательно, отражают вероятность как N1, так и N2. Относительно этих различных показателей гипотеза информативности делает прогнозы, обобщенные в таблице 3 и описанные в следующих параграфах.

• Частота соединения: чем чаще встречается соединение, тем более ожидаемым оно является в языке в целом, следовательно, тем короче его реализация и реализация любого согласного в нем.Таким образом, все три типа согласных, N1-конечный, двойной и N2-начальный, должны иметь отрицательную корреляцию между их длительностью и составной частотой. Мы можем также ожидать, что наклон корреляции для двойных звуков будет круче, чем для одинарных согласных, поскольку будут затронуты как компоненты N1, так и N2.

• Частота N1 и частота N2: чем чаще встречается составной элемент, тем более ожидаемый в языке в целом, следовательно, тем короче его реализация и реализация любого согласного в нем.Таким образом, N1-конечные и двойные согласные должны показывать отрицательную корреляцию между их длительностью и частотой N1, в то время как двойные и N2-начальные согласные должны показывать отрицательную корреляцию между их длительностью и частотой N2.

• Условные вероятности N2 при N1: Чем выше условная вероятность N2, синтагматически или парадигматически, тем менее информативно N2 при N1, следовательно, тем короче его реализация и реализация его сегментов.Таким образом, продолжительность N2-начальных и двойных согласных должна быть отрицательно коррелирована как с синтагматической вероятностью N2 для N1, так и с парадигматической вероятностью N2 для N1.

• Размер семейства N1 и энтропия N1: Чем больше семейство N1 и чем больше его энтропия, тем менее предсказуемо N2 при N1, поэтому более высокие значения этих переменных указывают на то, что N2 более информативно. Следовательно, продолжительность N2-начальных согласных должна быть положительно коррелирована как с размером семейства N1, так и с энтропией N1.И наоборот, чем меньше семейство N1 и чем ниже его энтропия, тем более информативным является N1 в отношении возможных значений N2. Следовательно, продолжительность согласных в конце N1 должна иметь отрицательную корреляцию с размером семейства N1 и энтропией N1. Ожидается, что длительность двойных согласных не будет показывать общий эффект этих переменных или совсем не будет, положительная корреляция с длительностью элемента N2 уравновешивается отрицательной корреляцией с длительностью элемента N1.

• Парадигматическая вероятность согласного с данным N1 (на основе типа или на основе лексемы): поскольку это вероятность того, что согласный следует за N1 в пределах составляющего семейства, т. е.е. в начале N2, что касается гипотезы информативности, это относится только к двойным и начальным N2 согласным. Чем больше вероятность на основе лексемы или типа того, что N2 начинается с рассматриваемого согласного, тем короче должны быть эти согласные.

Парадигматическая поддержка

За исключением Lõo et al. (2018), которые измеряли продолжительность всего слова, большинство исследований, в которых сообщалось об эффектах парадигматического улучшения, обнаруживали их в суффиксах или сложных интерфиксах.Рассматриваемые аффиксы в основном состоят из одиночных фонем, и поэтому неясно, действуют ли такие эффекты на уровне морфемы или фонемы. Из-за этого мы включили оба этих уровня в наш анализ продолжительности согласного, то есть парадигматическую вероятность самого согласного и составного компонента, содержащего его. Соответствующая парадигма для слов с изменением и производных слов состоит из всех слов, имеющих одну основу или аффикс. Что касается соединений, единственным исследованием, в котором сообщалось об усилении парадигматизма, является Kuperman et al.(2007), которые обнаружили, что релевантной парадигмой является семейство позиционных составляющих N1, то есть все соединения, которые имеют один и тот же первый элемент. Поэтому для проверки гипотезы поддержки парадигмы мы использовали размер семейства N1 и парадигматическую вероятность согласного с данным N1 следующим образом:

• Размер семейства N1: Чем больше размер семейства N1, тем больше возможных значений для N2, следовательно, тем ниже парадигматическая поддержка для каждого соединения в семье.Таким образом, парадигматическая гипотеза поддержки предсказывает, что увеличение размера семейства N1 будет связано с более короткой продолжительностью согласных на границе соединения и внутренней гармонии.

• Парадигматическая вероятность согласного с данным N1 (на основе типа или символа): более высокие значения этих переменных означают, что, когда N1 встречается как первый элемент соединения, за ним с большей вероятностью последует рассматриваемый согласный. Другими словами, более высокие значения указывают на то, что соединения, в которых N2 начинается с соответствующей согласной, сравнительно многочисленны и / или часто встречаются в семействе составляющих N1. Гипотеза поддержки парадигмы, таким образом, предсказывает, что увеличение парадигматической вероятности согласного с данным N1 будет связано с более длинными согласными длительностями на границе составного-внутреннего.

Поскольку ранее сообщалось об улучшении парадигматизма в основном для суффиксов и интерфиксов, т.е.е. для лингвистических элементов, которые следуют за морфологической границей, неясно, следует ли ожидать эффекта для всех наших согласных с внутренней границей или только для двойных и N2-начальных падежей. Прогнозы гипотезы поддержки парадигм сведены в Таблицу 4.

Обратите внимание, что разные гипотезы делают противоречивые прогнозы о влиянии определенных переменных, особенно размера семьи N1 и парадигматического вероятность согласного данного N1. Таким образом, эти предикторы можно использовать для проверки гипотез друг против друга.

Контрольные переменные

Помимо интересующих нас предикторов, мы также включили в наши модели ряд контрольных переменных. Это были:

• Граничный тип (C # C, C # V или V # C): мы включили эту переменную по двум причинам. Во-первых, фонетические исследования показали, что на продолжительность согласных может влиять фонетический контекст, в котором они встречаются (например,грамм. Умеда 1977). Во-вторых, наши гипотезы делают разные прогнозы для согласных в разных позициях, поэтому мы ожидали найти взаимодействия между типом границы и другими предикторами.

• Согласный (/ m /, / n / или / s /): эта переменная контролирует внутреннюю разницу в продолжительности между тремя согласными.

• Скорость речи: это локальная скорость речи, измеряемая как количество сегментов в секунду. Он был вычислен для каждого составного токена путем деления количества сегментов в соединении на общую продолжительность соединения в секундах. Очевидно, что более высокая скорость речи приводит к меньшей продолжительности отдельных сегментов.

• Количество слогов в N1 и количество слогов в N2: было показано (например, Lindblom 1963; Nooteboom 1972), что сегменты могут быть короче, если слова, в которых они встречаются, имеют больше слогов.Этот эффект можно концептуализировать как своего рода эффект сжатия, когда слова с большим количеством слогов подвергаются сокращению. Поэтому мы включили количество слогов двух составляющих в наш набор ковариат.

• Орфография: это двоичная переменная, кодирующая, встречается ли один и тот же орфографический согласный по обе стороны от составляющей границы. Он принимает значение «истина», если одна и та же буква встречается с обеих сторон границы, e. грамм. сигнал шины . Для всех других соединений он имеет значение «ложь», например мирное урегулирование , СМИ , лебединый трактир . Мы включили эту переменную, потому что существует четко установленное влияние орфографии на произношение у грамотных носителей (см. Damian and Bowers 2003 и ссылки в нем), поэтому вполне возможно, что согласные, представленные орфографически по обе стороны от составляющей границы, могут иметь разные акустические характеристики. реализация, чем другие альтернативы.

• Порядок представления пунктов: эта переменная была включена для контроля эффектов изменчивости внимания или утомляемости на протяжении всего эксперимента.

Статистический анализ

Мы провели регрессионный анализ смешанных эффектов с использованием пакета lme4 в R (Bates et al. 2015). Зависимой переменной была продолжительность согласного, продолжительность согласного на границе сложного и внутреннего звука в миллисекундах. Перед анализом мы обрезали данные, чтобы удалить выбросы с очень большой или короткой продолжительностью, а также удалили выбросы в отношении скорости речи. Этот процесс привел к потере 25 точек данных, примерно 1,6% данных. Количество типов и токенов в наборе данных, используемых для моделирования, показано в таблице 5.

Многие из наших интересующих переменных сильно коррелированы друг с другом, что означает, что они, вероятно, учитывают для той же части дисперсии зависимой переменной.Включение коллинеарных предикторов может привести к нестабильным статистическим моделям, в которых трудно идентифицировать эффекты отдельных переменных. Поскольку нас в первую очередь интересовали эффекты конкретных предикторов как способ проверки наших гипотез, поэтому нам нужно было уменьшить количество коллинеарности в наших моделях. Для этого мы использовали процедуру моделирования, описанную в следующих параграфах.

На первом этапе мы построили модели со случайными эффектами только для участника, элемента, аннотатора и составной позиции (финальное предложение или нет). При наличии случайных эффектов для участника и предмета влияние аннотатора было незначительным, и поэтому эта переменная была исключена из дальнейшего анализа. Во-вторых, мы добавили управляющие переменные, включая трехстороннее взаимодействие между типом границы, согласным звуком и скоростью речи. На этом этапе ни порядок представления пунктов, ни количество слогов в любой из составляющих не оказались значимыми, поэтому эти переменные также были исключены. В-третьих, мы смоделировали влияние каждого интересующего предиктора на продолжительность согласных в отдельных отдельных моделях.Каждая из этих моделей также включала важные случайные эффекты и управляющие переменные, а также трехстороннее взаимодействие между типом границы, согласным и предиктором, а также между типом границы, согласным и скоростью речи. Мы включили эти условия взаимодействия, потому что, как описано в разд. 3.4.5, наши гипотезы делают разные прогнозы для согласных на разных типах границ, и мы также ожидали, что присущие различия продолжительности между / m /, / n / и / s / могут привести к различиям в их наклонах по сравнению с другими предикторами. .

Среди переменных, перечисленных в таблицах 2–4, коллинеарность была особенно высокой между составной частотой и условной вероятностью N2, между версиями вероятности согласных на основе типа и на основе лексемы, а также между частотой N1, размером семейства N1 и N1. энтропия. Поэтому в нашу полную модель мы включили только переменные из каждой из этих групп, которые оказали наибольшее влияние на продолжительность согласных в их индивидуальной модели. Остальные переменные из каждой группы были исключены из анализа.После этого процесса интересующие нас переменные, оставшиеся в нашей полной модели, включали составную частоту, размер семейства N1, коэффициент написания, частоту N2 и парадигматическую вероятность согласного, заданного N1, на основе токенов. Этот набор переменных был проверен на оставшуюся коллинеарность с помощью функции collin.fnc пакета LanguageR (Baayen and Shafaei-Bajestan, 2019), что дало приемлемое число условий около 27,15 (согласно Baayen 2008, числа условий 30 и больше может указывать на потенциально опасную коллинеарность).

Начиная с полной модели, описанной выше, и включая значимые взаимодействия отдельных моделей, мы использовали ступенчатую функцию пакета lmerTest (Кузнецова и др., 2017), чтобы исключить незначительные фиксированные эффекты и выбрать оптимальные случайные эффекты. состав. Проверка полученной модели показала, что остатки имели неудовлетворительное, то есть ненормальное, распределение. Чтобы решить эту проблему, снова глядя на полную модель, мы использовали преобразование Бокса-Кокса (Box and Cox 1964, Venables and Ripley 2002), чтобы определить подходящий параметр преобразования ( λ ) для степенного преобразования зависимой переменной.Оптимальное значение λ оказалось равным λ = 0,5454545. Это преобразование было применено, и незначительные эффекты были снова удалены с помощью пошаговой функции. Наконец, мы удалили точки данных, стандартизированные остатки которых имели абсолютное значение более 2,5 стандартных отклонений, что привело к потере 1,9% наблюдений. Полученная окончательная модель имела нормально распределенные остатки (критерий нормальности Шапиро-Уилка, W = 0,99818, p = 0.1038).

Фонетическое соответствие | Справочное руководство Apache Solr 6.6

Примеры использования этой кодировки в анализаторе см. В разделе «Фильтр Морзе Бейдера» в разделе «Описание фильтров».

Фонетическое сопоставление по Бейдеру-Морзе (BMPM) — это «похожий на звук» инструмент, который позволяет выполнять поиск с использованием новой системы фонетического сопоставления. BMPM помогает вам искать личные имена (или просто фамилии) в индексе Solr / Lucene и намного превосходит существующие фонетические кодеки, такие как обычный звуковой сигнал, метафон, каверфон и т. Д.

Как правило, фонетическое соответствие позволяет искать в списке имен имена, фонетически эквивалентные желаемому имени. BMPM похож на поиск soundex в том, что точное написание не требуется. В отличие от soundex, он не генерирует большого количества ложных срабатываний.

По написанию имени BMPM пытается определить язык. Затем он применяет фонетические правила для этого конкретного языка, чтобы транслитерировать имя в фонетический алфавит. Если невозможно определить язык с достаточной степенью уверенности, вместо этого используется общая фонетика.Наконец, он применяет независимые от языка правила в отношении таких вещей, как звонкие и глухие согласные и гласные, чтобы еще больше гарантировать надежность совпадений.

Например, предположим, что при поиске Стивена в базе данных были найдены совпадения «Стефан», «Стеф», «Стивен», «Стив», «Стивен», «Плита» и «Stuffin». «Стефан», «Стивен» и «Стивен», вероятно, уместны, и это имена, которые вы хотите видеть. Однако «Stuffin», вероятно, не имеет отношения к делу. Также отклонены были «Стеф», «Стив» и «Плита».Из них «Плита», наверное, не та, которую мы бы хотели. Но, возможно, вас заинтересуют «Стеф» и «Стив».

Для Solr поиск BMPM доступен для следующих языков:

• Английский

• Французский

• Немецкий

• Греческий

• Еврейские буквы, написанные еврейскими буквами

• Венгерский

• Итальянский

• Польский

• Румынский

• Русский кириллицей

• Русская транслитерация английскими буквами

• Испанский

• Турецкий

Сопоставление имен также применимо к нееврейским фамилиям из стран, в которых говорят на этих языках.

РАСПОЗНАВАНИЕ БОЛЬШОЙ СЛОВАРНОЙ РЕЧИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СКРЫТОЙ МОДЕЛИ МАРКОВА ДЛЯ АКУСТИЧЕСКОЙ / ФОНЕТИЧЕСКОЙ КЛАССИФИКАЦИИ. — Университет Иллинойса Урбана-Шампейн

TY — JOUR

T1 — РАСПОЗНАВАНИЕ БОЛЬШОЙ СЛОВАРНОЙ РЕЧИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ СКРЫТОЙ МОДЕЛИ Маркова для акустической / фонетической классификации.

AU — Levinson, SE

AU — Ljolje, A.

AU — Miller, LG

PY — 1988/1/1

Y1 — 1988/1/1

N2 — Эксперименты с системой распознавания речи сообщаются.Система включает акустический / фонетический декодер, механизм лексического доступа и синтаксический анализатор. Акустическая, фонетическая и лексическая обработка основана на скрытой марковской модели с непрерывной переменной продолжительностью (CVDHMM). Синтаксический компонент основан на синтаксическом анализаторе Cocke-Kasami-Young (CKY) и покрывающей грамматике английского языка без содержания. Лексические единицы представлены в 43 фонетических единицах. В тестах на распознавание, проведенных на отдельном наборе данных, наблюдалась 70% правильность распознавания фонетических единиц при беглой речи. В двух дополнительных тестах на отдельных словах было обнаружено 40% правильного распознавания слов с полным словарным запасом в 52 000 слов. Когда объем словарного запаса был уменьшен до 1040 слов, скорость распознавания улучшилась до 80%. После синтаксического анализа уровень распознавания слов вырос до 90%.

AB — Сообщается об экспериментах с системой распознавания речи. Система включает акустический / фонетический декодер, механизм лексического доступа и синтаксический анализатор. Акустическая, фонетическая и лексическая обработка основана на скрытой марковской модели с непрерывной переменной продолжительностью (CVDHMM).Синтаксический компонент основан на синтаксическом анализаторе Cocke-Kasami-Young (CKY) и покрывающей грамматике английского языка без содержания. Лексические единицы представлены в 43 фонетических единицах. В тестах на распознавание, проведенных на отдельном наборе данных, наблюдалась 70% правильность распознавания фонетических единиц при беглой речи. В двух дополнительных тестах на отдельных словах было обнаружено 40% правильного распознавания слов с полным словарным запасом в 52 000 слов. Когда объем словарного запаса был уменьшен до 1040 слов, скорость распознавания улучшилась до 80%.После синтаксического анализа уровень распознавания слов вырос до 90%.

UR — http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=0023804696&partnerID=8YFLogxK

UR — http://www.scopus.com/inward/citedby.url?scp=0023804696&partnerID=8YFLogx

M3 — Статья конференции

AN — SCOPUS: 0023804696

SP — 505

EP — 508

JO — Proceedings — ICASSP, Международная конференция IEEE по акустике, речи и обработке сигналов

JFAS — Proceedings Международная конференция по акустике, речи и обработке сигналов

SN — 0736-7791

ER —

Бесплатные игры на правописание для первоклассников

С надлежащей помощью и подходящими инструментами ваши дети могут получить наилучшее возможное базовое образование.Эти бесплатные задания по фонетике для первого класса помогут вашим детям попрактиковаться в чтении и правописании.

1 класс Правописание слов: Длинные гласные — 60 простых слов с долгими гласными звуками, сгруппированных в семейства слов. Списки правописания для 1-го класса: существительные, глаголы, цвета и числа — «лишние» слова, которые необходимо начать писать ученикам 1-го класса. Практикуйте идеи для первого класса правописания. Вот лишь некоторые из игр, рабочих листов и занятий на нашем сайте.

Используйте обычное написание для слов с обычными вариантами написания и для часто встречающихся неправильных слов.Common Core »Стандарты английского языка для 1-го класса» Язык »Условные обозначения стандартного английского» L.1.2, L.1.2.d

Starfall.com® открылся в сентябре 2002 года как бесплатная общественная служба для обучения детей чтению. С тех пор он расширился, включив в него языковое искусство и математику для дошкольных учреждений, детских садов, первого, второго и третьего классов.

Бесплатные занятия для детей элементарными испанскими онлайн. … Интерактивные испанские игры для детей — буквы испанского алфавита… первый класс, второй класс, третий класс …

Для первоклассников приложение концентрируется на новых навыках чтения, таких как начальная звуковая речь, понимание слов и понимание. Он включает интерактивные игры, уроки с гидом и более 2000 цифровых сборников рассказов. Приложение можно попробовать бесплатно в течение одного месяца, а затем пользователи должны подписаться за 9,99 долларов в месяц. Можно подписать до 3 дополнительных детей за 4 доллара …

Развивайте любовь вашего ребенка к обучению, пока он только начинает учиться, с помощью обучающих онлайн-игр и книг Funbrain.Чтобы узнать больше о материалах для 1-го класса, щелкните здесь.

Списки правописания для 4-го класса, игры и мероприятия. Мы составили списки правописания 4-го класса для импорта в вашу учетную запись. Практикуйте эти слова правописания в четвертом классе, пройдите тесты по правописанию или сыграйте в одну из наших игр по правописанию, чтобы помочь вашему ученику учиться весело и увлекательно.

Обучающие игры для 1-го класса. Магазин приложений iOS / Магазин Google Play. Вот коллекция из 18 игр, в которых преподаются уроки в рамках учебной программы первого класса. С помощью этого приложения дети будут читать, правописание, математику и многое другое в кратчайшие сроки.Они могут изучать шаблоны, категоризацию и другие преакадемические элементы, одновременно работая над школьными навыками.

Фонологическое изменение английского языка

Вы произносите слово «дюна» точно так же, как и «июнь», или вы проводите различие между ними? Узнайте, как изменения произношения могут более существенно повлиять на отдельные слова или английские акценты.

Если вы подслушали следующее утверждение, произношение слова «мелодия» может позволить вам довольно точно оценить возраст говорящего:

мы не могли слушать последние мелодии, потому что у нас не было беспроводного

Произношение слова здесь очень показательно.Многие старые ораторы в Великобритании произносили звук между начальной согласной и гласной в слове, например, tune или dune — так, чтобы они звучали как «tyoon» и «dyoon» соответственно. Более молодые ораторы с гораздо большей вероятностью будут смешивать согласные звуки и с и соответственно. Таким образом, слово мелодия может звучать как «чхон», а слово дюна может произноситься как июнь .

Изменения большие и малые

Фонологическое изменение — изменения в произношении могут принимать различные формы. Некоторые изменения просто влияют на то, как произносится отдельное слово: люди старшего возраста в Великобритании, как правило, делают ударение на первом слоге в слове противоречие , например, в то время как более молодые носители все чаще делают акцент на втором слоге, противоречие . В других случаях произношение определенного гласного звука или согласного звука постепенно меняется от поколения к поколению и, таким образом, влияет на большую группу слов.Изначально изменение произношения может происходить только в одном конкретном географическом месте и оставаться локальным. Или со временем он может распространиться по всей стране и, таким образом, затронуть все разновидности английского языка.

Наблюдение за фонологическим изменением

Все языки меняются со временем и различаются в зависимости от места и социальной среды. Мы можем наблюдать фонологические изменения — изменение моделей произношения — сравнивая разговорный английский в разные моменты времени. Фонетик Джон Уэллс представил в своей книге Accents of English (1982) концепцию использования одного слова для обозначения произношения определенной группы английских слов.Он называет эти группы слов лексическими наборами и использует ключевое слово, например BATH, для их идентификации. За последние 200 лет произношение слов из набора BATH — таких как ванна, трава, смех и танец — изменилось в некоторых частях страны. Этот постепенный сдвиг в произношении прекрасно демонстрирует ряд аспектов фонологического изменения. Наблюдая за продолжающимся изменением, которое еще не принято всеми носителями языка, мы можем проследить с течением времени, как это изменение постепенно распространяется через сам язык, через географическое пространство и социальные границы.

Щелкните место на карте, чтобы услышать, как говорящие в разных частях Англии произносили слова в этом наборе 60 лет назад.

Слушайте эти отрывки из выступающих с использованием произношения, иллюстрирующего важные недавние изменения в разговорном английском.

Coke of Norfolk был племянником первого лорда Лестера

Этот динамик использует звук для медиального согласного в слове племянник , где большинство из нас в настоящее время склонно использовать звук . — это традиционное произношение для говорящих со всеми акцентами, но в настоящее время его редко слышно среди носителей молодого возраста. Непонятно, почему произошло это изменение, но, вероятно, из-за орфографии. За последние 100 лет или около того доступ к образованию расширился, и поэтому все больше из нас знают о письменном появлении этого слова. Аналогичный процесс произошел со словом , если .

Другие примеры изменений, на которые может повлиять орфография, включают ate и envelope : молодые говорящие склонны рифмовать ate с gate , а не с получить , а в слове envelope начальная гласная в настоящее время имеет тенденцию к рифмуйте чаще с den , чем с don.

исторический момент — не только для нас, но и для всех женщин, которые жили до

Говорящие делятся по возрасту в зависимости от того, ставят ли они перед словом исторический неопределенный артикль, a — в этом случае произносится начальный звук — или неопределенный артикль, и — в котором если звук опущен. Этот оратор принадлежит ко второму лагерю, и эта альтернатива становится все более редкой, особенно среди молодых ораторов.Тот же выбор возможен со словом гостиница , где гостиница (без звука ), возможно, звучит все более старомодно. Интересно, что в США почти всегда опускается в слове herb , но это не так в британском английском.

Отсутствие звука не следует путать с H-дроппингом, которое является особенностью ряда региональных акцентов Великобритании и применимо к любому слову, начинающемуся со звука .

, если это так, вы были бы суперменом , а я не

Вторник был, ммм, для этого для этого; Знаете, среда была для этого; день выпечки и что-то подобное

Есть ряд слов, в которых звук , известный как yod , исторически присутствовал между определенными согласными и гласным звуком в английском языке. Для большинства говорящих в Великобритании он по-прежнему произносится после согласных звуков — как в pewter, beauty, music, few, view, cube, спорят, восторгаются и огромные .После звука картина становится немного менее четкой — произнесение таких слов, как Revolution с йодом, теперь звучит старомодно, хотя обычно все еще можно услышать звук в приветствии , хотя и редко в приветствии .

После согласных звуков ситуация еще сложнее. После и некоторые говорящие сохраняют звук — такие слова, как tu be и du ne , могут немного походить на «tyoob» и «dyoon», особенно среди носителей более старшего возраста. или осторожной речью.Однако многие молодые колонки теперь комбинируют звук со звуком yod для получения звука , а с yod для получения звука — таким образом, tu будет и du ne больше похожи на «чуб» и «чун». В случае это, конечно, означает, что пары, такие как du ne и Ju ne или de uce и ju ice , становятся омофонами.Этот процесс, известный как yod coalescence , также происходит с и . Многие говорящие сохраняют скольжение в словах, например a ssu me и pre su me , хотя наличие yod в таких словах, как ti ssu e и vi su al , возможно, в настоящее время является лишь чертой крайне консервативной речи РП. Ткань гораздо чаще звучит как «тишу», а средний согласный в vi s ual часто совпадает с согласным звуком, который мы используем в досуге , в то время как такие слова, как su it и su per редко слышны с йодом среди молодых говорящих.

Ораторы с восточноанглийским акцентом, как известно, вообще избегают этого звука, и поэтому говорящих здесь всех возрастов объединяет произнесение слова tu ne что-то вроде ‘toon’, ne ws рифмовать с snooze и beau ty часто неотличимы от booty . Выступающие в других частях Великобритании (особенно на юго-востоке Англии, в Западной Кантри и Ист-Мидлендс) могут сохранять йод после одних согласных, но не других.

Послушайте записи на этом сайте в Риде и Ноттингеме, чтобы узнать о других примерах употребления йоддропа.

Речь Pytorch в текстовую модель

Задачи специальных операций армии могут включать в себя следующее (выберите все подходящие варианты).

Применение преобразований к данным загружает их как тензоры PyTorch. Мы оборачиваем их в переменные PyTorch перед тем, как передать их в модель. Цикл for завершается после одного прохода по данным, то есть после одной эпохи. Его можно повторно использовать для другой эпохи без каких-либо изменений.Мы можем использовать похожие загрузчики данных для проверки и тестирования данных.

7 сентября 2020 г. · Вот почему я считаю, что метод глубокого обучения, сохраняющий конфиденциальность, является ключом к переходу ИИ преобразования речи в текст на следующем этапе. В этом руководстве я покажу, как обучить модель прогнозирования речевых команд с помощью федеративного обучения. По правде говоря, я хочу обучить модель преобразования речи в текст с федеративным обучением вместо предсказания речевых команд.

Когда клиенты выражают ненормативную лексику в адрес агентов контакт-центра, это может иметь последствия для организации, которые продолжаются далеко за пределами разговора.Согласно исследованию, проведенному The Quality Assurance & Training Connection (QATC), средняя годовая текучесть кадров для агентов в контакт-центрах США колеблется в пределах 30-45%, что более чем вдвое превышает средний показатель для всех профессий в США

Распознавание речи — это способность машины или программы определять слова и фразы на устном языке и преобразовывать их в машиночитаемый формат. Простое программное обеспечение для распознавания речи имеет ограниченный словарный запас слов и фраз, и оно может идентифицировать их только в том случае, если они произносятся очень четко.Более сложное программное обеспечение имеет …

28 ноября, 2018 · Ранее в этом году мы начали тестирование Today In после того, как мы провели исследование, в котором более 50% людей сказали нам, что хотят видеть больше местных новостей и информации сообщества на Facebook — больше, чем любой другой тип контента, о котором мы спрашивали.

HuggingFace PyTorch-Transformers (ранее известная как pytorch-pretrained-bert — это библиотека современных предварительно обученных моделей для обработки естественного языка (NLP). В настоящее время библиотека содержит реализации PyTorch, предварительно обученные веса моделей, сценарии использования, и утилиты преобразования для таких моделей, как BERT, GPT-2, RoBERTa и DistilBERT.

5 июня 2020 г. · PyTorch PoS Tagging. Этот репозиторий содержит учебные пособия, в которых рассказывается, как выполнять тегирование части речи (PoS) с использованием PyTorch 1.