論文の概要: Is the Language Familiarity Effect gradual? A computational modelling approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13415v1
• Date: Mon, 27 Jun 2022 16:08:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-28 16:04:09.708337
• Title: Is the Language Familiarity Effect gradual? A computational modelling approach
• Title（参考訳）: 言語ファミリアリティは徐々に影響するのか? 計算モデリングのアプローチ
• Authors: Maureen de Seyssel, Guillaume Wisniewski and Emmanuel Dupoux
• Abstract要約: 本研究では、言語親和性効果のモデルを用いて、その効果の段階的な測定値が得られることを示す。 この効果は幅広い言語にまたがって再現され、その普遍性のさらなる証拠となる。 また,LFEの段階的尺度に基づいて,同じ家系に属する言語がLFEに与える影響を裏付ける結果を得た。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.83230292969134
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: According to the Language Familiarity Effect (LFE), people are better at discriminating between speakers of their native language. Although this cognitive effect was largely studied in the literature, experiments have only been conducted on a limited number of language pairs and their results only show the presence of the effect without yielding a gradual measure that may vary across language pairs. In this work, we show that the computational model of LFE introduced by Thorburn, Feldmand and Schatz (2019) can address these two limitations. In a first experiment, we attest to this model's capacity to obtain a gradual measure of the LFE by replicating behavioural findings on native and accented speech. In a second experiment, we evaluate LFE on a large number of language pairs, including many which have never been tested on humans. We show that the effect is replicated across a wide array of languages, providing further evidence of its universality. Building on the gradual measure of LFE, we also show that languages belonging to the same family yield smaller scores, supporting the idea of an effect of language distance on LFE.
• Abstract（参考訳）: LFE(Language Familiarity Effect)によると、人々は母国語話者の区別がより優れている。 この認知的効果は文献で主に研究されたが、実験は限られた数の言語対でのみ行われており、それらの結果は言語対間で変化しうる段階的な尺度を与えることなく効果の存在を示すだけである。 本研究では、Thorburn, Feldmand and Schatz (2019) によって導入された LFE の計算モデルが、これらの2つの制限に対処可能であることを示す。 最初の実験では、ネイティブ音声とアクセント音声の振る舞いを再現することにより、LFEの段階的な測定値を得ることができることを示す。 第2の実験では、多くの言語対においてLFEを評価する。 この効果は幅広い言語にまたがって再現され、その普遍性のさらなる証拠となる。 また,LFEの段階的尺度に基づいて,同族に属する言語がより少ないスコアを得られることを示し,LFEに対する言語距離の影響を裏付ける。

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