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The neglected universals: Learnability constraints and discourse cues

机译：被忽视的普遍性：可学习性限制和话语提示

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摘要

Converging findings from English, Mandarin, and other languages suggest that observed "universals" may be algorithmic. First, computational principles behind recently developed algorithms that acquire productive constructions from raw texts or transcribed child-directed speech impose family resemblance on learnable languages. Second, child-directed speech is particularly rich in statistical (and social) cues that facilitate learning of certain types of structures.
机译：来自英语，普通话和其他语言的一致发现表明，观察到的“通用性”可能是算法上的。首先，最近开发的从原始文本或转录的面向儿童的语音中获取生产性构造的算法背后的计算原理，将家庭相似性强加于可学习的语言上。其次，面向儿童的语音在统计（和社交）线索方面特别丰富，可促进对某些类型结构的学习。

著录项

  • 来源
    《Behavioral and Brain Sciences》 |2009年第5期|471-472|共2页
  • 作者

    Heidi Waterfall; Shimon Edelman;

  • 作者单位

    Department of Psychology, Cornell University, Ithaca, NY 14853 Department of Psychology, University of Chicago, Chicago, IL 60637;

    Department of Psychology, Cornell University, Ithaca, NY 14853 Department of Brain and Cognitive Engineering, Korea University, Seoul 136-713, South Korea;

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  • 正文语种 eng
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