Ein computerimplementiertes Modell: TRACE Solche Modelle sollen a)alle experimentellen Daten (quantitativ) replizieren b)erklären, wie diese zustande kommen.

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1 Ein computerimplementiertes Modell: TRACE Solche Modelle sollen a)alle experimentellen Daten (quantitativ) replizieren b)erklären, wie diese zustande kommen

2 Trace-Modell Literatur: McCelland & Elman, Cognitive Psychology (1986) Typ: Interaktives Aktivierungsmodell Inputrepräsentation: Phonologische Merkmale Alignment: voll Laterale Hemmung (Inhibition) Vertikale Aktivierung

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4 Phoneme hemmen sich gegenseitig Die Merkmale von /k/ aktivieren /k/ und das Wort ‘cup’.

5 Kategorielle Wahrnehmung durch laterale Hemmung

6 Identifikation Diskrimination

7 Vgl. Kohortenmodell

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9 Rückaktivierung von der Wortebene ermöglicht Erkennung eines undeutlichen Phonems

10 Einem Kunstwort ähnliche Wörter werden aktiviert.

11 Rückaktivierung von der Wortebene sorgt für Bevorzugung einer phonotaktisch korrekten Interpretation eines undeutlichen Phonems

12 Ein initial eingebettetes Wort wird zunächst bevorzugt, mit zunehmendem Input aber verworfen. Ein undeutliches Phonem nach dem Uniqueness-Point wird sofort richtig erkannt.

13 Ohne zusätzliche Wortgrenzeninformation wird ein längeres Wort gegenüber zwei kürzeren bevorzugt (weniger laterale Hemmung)

14 Probleme von TRACE Durch vollständiges Alignment ist das Lexikon klein (aufwändige Berechnung). Es ist umstritten, ob die Wortebene Rückmeldung zur Phonemebene gibt. Konkurrenzmodell ‘Merge’

15 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Der

16 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Der Doc würde das Tal mit

17 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Der Doc würde das Tal mit dem Gold, das

18 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Der Doc würde das Tal mit dem Gold, das sie ihm

19 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Der Doc würde das Tal mit dem Gold, das sie ihm gaben, kaufen und auf ihren

20 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Der Doc würde das Tal mit dem Gold, das sie ihm gaben, kaufen und auf ihren Namen ins

21 Cloze Probability Wahrscheinlichkeit eines bestimmten Wortes auf der Grundlage des Kontexts vorausgesagt zu werden Normal prose Der Doc würde das Tal mit dem Gold, das sie ihm gaben, kaufen und auf ihren Namen ins Grundbuch eintragen lassen. Random word order Würde Doc Tal Das der Dass Gold dem gaben…. Syntactic prose Die Nonne sollte die Spielhalle auf der Alm, die er ihr zurief…

22 Einfluss der Position im Satz auf die Worterkennung Marslen-Wilson & Tyler, 1980 Satzpaare (Exp. 1) oder einzelne Sätze (Exp.2) werden akustisch präsentiert Aufgabe: Erkennen eines vorgegebenen Wortes (Word monitoring), eines Reimwortes oder eines Wortes der gleichen semantischen Kategorie wie ein vorgegebenes Wort.

23 Mit vorangehendem Satz Worterkennung geht durch semantische und syntaktische (normal prose) oder auch nur durch syntaktische Kontextinformation (syntactic prose) immer schneller.

24 Ohne vorangehenden Satz Worterkennung geht durch semantische und syntaktische (normal prose) oder auch nur durch syntaktische Kontextinformation (syntactic prose) immer schneller. Strategischer Effekt in random prose (VPs nutzen aus, dass das Wort immer wahrscheinlicher wird, je länger der Satz dauert).

25 Verstehen von Sätzen (Parsing) Grundprobleme Interaktivität vs. Autonomie An welchem Punkt beeinflussen nichtsyntaktische Faktoren die Interpretation? Inkrementalität Parsing wartet nicht, bis ein Satz komplett gehört wurde. Serielle vs. parallele Verarbeitung Wie verhalten sich Parser gegenüber Ambiguitäten? Seriell – Parser legt sich früh auf eine Möglichkeit fest. Parallel – Parser berechnet alle Möglichkeiten gleichzeitig. Minimal Commitment – Parser wartet bei mehreren Möglichkeiten bis genügend Information vorhanden ist.

26 Garden Path Phänomene & Ambiguitäten Faktoren die zur Erklärung von Vorlieben fuer bestimmte Analysen angenommen wurden: Parsing principles (Frazier et al.): Minimal attachment (kleinstmögliche Anzahl syntaktischer Knoten. Argument-Attachment präferiert gegenüber Modifier-Attachment), The psychologist convinced the patient that he was having trouble with to leave. Late Closure (neuer Input wird an vorhandene syntaktische Teilsätze oder Phrasen angehängt, anstatt neue anzunehmen) The bartender told the detective that the suspect left the country yesterday. Der Mann sah die Frau mit dem Fernglas.

27 Garden Path Phänomene & Ambiguitäten The horse raced past the barn fell. Der Mann sah die Frau mit dem Fernglas. The boat floated down the river sank. The land mine buried in the sand exploded, The cop arrested by the detective was guilty of taking bribes. The crook arrested by the detective was guilty of taking bribes.

28 Garden Path Phänomene & Ambiguitäten Faktoren die zur Erklärung von Vorlieben fuer bestimmte Analysen angenommen wurden: Thematische Angemessenheit (cop/crook) Relative Wortformfrequenz (raced / floated / buried) Konfigurationaler Bias (NP+finites Verb als Hauptsatzeröffnung bevorzugt, Subject first) Relative Frequenz der Argumentstruktur Auflösung von referentiellen Ambiguitäten Syntaktisches Priming (nichtpräferierte Lesart wird beim zweitenmal wahrscheinlicher)

29 Interaktivität vs. Autonomie An welchem Punkt beeinflussen nichtsyntaktische Faktoren die Interpretation? Die Frage von Interaktivität vs. Autonomie ist bis heute umstritten. Während die Tatsache, dass Ambiguitäten stark von nichtsyntaktischen Faktoren beeinflusst werden von einigen Forschern als Argument für den direkten Einfluss aller möglichen Informationen auf das syntaktische Parsing gesehen wird (“constraint-based” Altmann & Steedman,1988), sehen Vertreter der Autonomiehypothese (Frazier/Friederici/Bornkessel & Schlesewsky) diese Effekte als sekundär an: Zuerst erfolgt eine syntaktische Analyse, dann werden andere Informationen berücksichtigt. Klärung erfordert zeitlich hochauflösende Methoden (ERP)

30 van Berkum et al. (1999) JML Kontexteinfluß auf die syntaktische Analyse (Komplement vs. Relativsatz) Kontext: a) Unterwegs begleiteten den sanften Riesen ein Elflein und ein Klabautermännchen. Das Elflein hatte sich an seinem Oberarm festgeklammert, das Klabautermännchen hatte es sich in einer Hosentasche bequem gemacht.(1-referent context) b) Unterwegs begleiteten den sanften Riesen zwei Elflein. Eines der Elflein hatte sich an seinem Oberarm festgeklammert, das andere hatte es sich in einer Hosentasche bequem gemacht. (2-referent context

31 Testsatz: De reus waarschuwde het elfie dat ze niet moest vallen. Der Riese warnte das Elflein daß sie nicht herunterfallen sollte. (Alternativsatz:De reus waarschuwde het elfie dat zich had vastgeklampt niet te vallen. Der Riese warnte das Elflein das sich festgeklammert hatte nicht herunterzufallen.)

32 Jemand erschoss die Schwester der Schauspielerin, die auf dem Balkon stand.

33 Relativsatz-Attachment Ambiguität Jemand erschoss die Schwester der Schauspielerin, die auf dem Balkon stand. Englische Sprecher verstehen den entsprechenden englischen Satz bevorzugt so, dass die Schauspielerin (= 2. NP) auf dem Balkon stand, d.h. sie bevorzugen „low attachment“ Holländische, Französische, Deutsche und Spanische Sprecher bevorzugen „high attachment“ also, dass die Schwester auf dem Balkon stand. Unsere Daten bestätigen das (92 von 156 Leuten wählten die Schwester) zeigen aber auch, dass das individuell sehr verschieden ist.

34 Syntaktisches Priming (Bock, 1986) Nachdem Probanden einen Satz mit einer bestimmten Struktur gehört/gebildet haben, ist es wahrscheinlicher, dass sie den nächsten Satz auch mit dieser Struktur bilden. (z.B. Passiv Dativalternation)