Predecir las propiedades gramaticales de las palabras nos ayuda a leer más rápido
Estudiante haciendo una tarea de cloze en una pizarra inteligente. Crédito: Wikimedia Commons
Psicolingüistas del Centro HSE para el Lenguaje y el Cerebro descubrieron que al leer, las personas no solo pueden predecir palabras específicas, sino también las propiedades gramaticales de las palabras, lo que les ayuda a leer más rápido. Los investigadores también han descubierto que la previsibilidad de las palabras y las características gramaticales se pueden modelar con éxito mediante el uso de redes neuronales. El estudio fue publicado en la revista PLOS ONE.
La capacidad de predecir la siguiente palabra en el habla de otra persona o en la lectura ha sido descrita por muchos estudios psicolingüísticos y neurolingüísticos durante los últimos 40 años. Se supone que esta habilidad nos permite procesar la información más rápido. Algunas publicaciones recientes sobre el idioma inglés han demostrado evidencia de que mientras leen, las personas no solo pueden predecir palabras específicas, sino también sus propiedades (por ejemplo, la parte del discurso o el grupo semántico). Esta predicción parcial también nos ayuda a leer más rápido.
Para acceder a la previsibilidad de una determinada palabra en un contexto, los investigadores suelen utilizar tareas cloze, como «La causa del accidente fue un teléfono móvil, que distraído el ______». En esta frase, son posibles diferentes sustantivos, pero el conductor es el más probable, que también es la terminación real de la oración. La probabilidad de la palabra «conductor» en el contexto se calcula como el número de personas que adivinaron correctamente esta palabra sobre el número total de personas que completaron la tarea.
El otro enfoque para predecir la probabilidad de palabras en contexto es el uso de modelos de lenguaje que ofrecen probabilidades de palabras apoyándose en un gran corpus de textos. Sin embargo, prácticamente no hay estudios que comparen las probabilidades recibidas de la tarea cloze con las del modelo de lenguaje. Además, nadie ha tratado de modelar la predictibilidad gramatical poco estudiada de las palabras. Los autores del artículo decidieron averiguar si los hablantes nativos de ruso predecirían las propiedades gramaticales de las palabras y si las probabilidades del modelo de lenguaje podrían convertirse en una sustitución confiable de las probabilidades de las tareas de cloze.
Los investigadores analizaron las respuestas de 605 rusos nativos. oradores en la tarea cloze en 144 oraciones y descubrió que las personas pueden predecir con precisión la palabra específica en aproximadamente el 18% de los casos. La precisión de la predicción de las partes del discurso y las características morfológicas de las palabras (género, número y caso de los sustantivos; tiempo, número, persona y género de los verbos) varió del 63 % al 78 %. Descubrieron que el modelo de red neuronal, que se entrenó en el Russian National Corpus, predice palabras específicas y propiedades gramaticales con una precisión comparable a las respuestas de las personas en el experimento. Una observación importante fue que la red neuronal predice palabras de baja probabilidad mejor que los humanos y predice palabras de alta probabilidad peor que los humanos.
El segundo paso en el estudio fue determinar cómo impactan las probabilidades experimentales y basadas en corpus velocidad de lectura Para investigar esto, los investigadores analizaron datos sobre el movimiento de los ojos en 96 personas que estaban leyendo las mismas 144 oraciones. Los resultados mostraron que, en primer lugar, cuanto mayor era la probabilidad de adivinar la parte de la oración, el género y la cantidad de sustantivos, así como el tiempo de los verbos, más rápido leía la persona palabras con estas características.
Los investigadores decir que esto prueba que para los idiomas con morfología rica, como el ruso, la predicción está relacionada en gran medida con adivinar las propiedades gramaticales de las palabras.
En segundo lugar, las probabilidades de las características gramaticales obtenidas del modelo de red neuronal explicaron correctamente la velocidad de lectura. como probabilidades experimentales. «Esto significa que, para estudios posteriores, podremos utilizar probabilidades basadas en el corpus del modelo de lenguaje sin realizar nuevos experimentos basados en tareas cloze», comentó Anastasiya Lopukhina www.hse.ru/en/staff/lopukhina, autora del artículo e investigador en el Centro HSE para el Lenguaje y el Cerebro.
En tercer lugar, las probabilidades de palabras específicas recibidas del modelo de lenguaje explicaron la velocidad de lectura de una manera diferente en comparación con las probabilidades basadas en experimentos. Los autores asumen que dicho resultado puede estar relacionado con diferentes fuentes de probabilidades basadas en corpus y experimentales: los métodos basados en corpus son mejores para palabras de baja probabilidad y los experimentales son mejores para palabras de alta probabilidad.
‘Dos cosas han sido importantes para nosotros en este trabajo. Primero, descubrimos que leer a hablantes nativos de idiomas con una morfología rica involucra activamente la predicción gramatical”, dijo Anastasiya Lopukhina. ‘En segundo lugar, nuestros colegas, lingüistas y psicólogos que estudian la predicción tuvieron la oportunidad de evaluar la probabilidad de palabras con el uso del modelo de lenguaje: lm.ll-cl.org/. Esto les permitirá simplificar considerablemente el proceso de investigación”.
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Nuestro cerebro se beneficia de una superposición en la gramática cuando aprende un idioma extranjero Más información: Anastasiya Lopukhina et al. Las probabilidades basadas en corpus morfosintácticos, pero no léxicos, pueden sustituir a las probabilidades de cloze en experimentos de lectura, PLOS ONE (2021). DOI: 10.1371/journal.pone.0246133 Proporcionado por la Escuela Superior de Economía de la Universidad Nacional de Investigación Cita: Predecir las propiedades gramaticales de las palabras nos ayuda a leer más rápido (2021, 16 de febrero) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https:/ /medicalxpress.com/news/2021-02-words-grammatical-properties-faster.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.