論文の概要: On the Effect of Anticipation on Reading Times
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14301v1
- Date: Fri, 25 Nov 2022 18:58:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-28 16:18:49.461833
- Title: On the Effect of Anticipation on Reading Times
- Title（参考訳）: 予測が読書時間に及ぼす影響について
- Authors: Tiago Pimentel, Clara Meister, Ethan G. Wilcox, Roger Levy, Ryan
Cotterell
- Abstract要約: 本研究は,読者の予測が読書時間にどのような影響を及ぼすかを検討することで,読書の予測特性について検討する。
実験された4つのデータセットのうち3つで、エントロピーは読み出し時間だけでなく、推定時間も予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 84.27103313675342
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Over the past two decades, numerous studies have demonstrated how less
predictable (i.e. higher surprisal) words take more time to read. In general,
these previous studies implicitly assumed the reading process to be purely
responsive: readers observe a new word and allocate time to read it as
required. These results, however, are also compatible with a reading time that
is anticipatory: readers could, e.g., allocate time to a future word based on
their expectation about it. In this work, we examine the anticipatory nature of
reading by looking at how people's predictions about upcoming material
influence reading times. Specifically, we test anticipation by looking at the
effects of surprisal and contextual entropy on four reading-time datasets: two
self-paced and two eye-tracking. In three of four datasets tested, we find that
the entropy predicts reading times as well as (or better than) the surprisal.
We then hypothesise four cognitive mechanisms through which the contextual
entropy could impact RTs -- three of which we design experiments to analyse.
Overall, our results support a view of reading that is both anticipatory and
responsive.
- Abstract（参考訳）: 過去20年間に渡り、多くの研究が予測可能な単語(すなわち、高次の単語)が読まれるのにどれだけ時間がかかるかを示した。
一般的に、これらの以前の研究は、読み取りプロセスが純粋に応答的であると暗黙的に仮定した: 読者は新しい単語を観察し、必要に応じて読み出す時間を割り当てる。
読者は、例えば、それに対する期待に基づいて、将来の単語に時間を割り当てることができる。
本研究では,本研究における読書の予測特性について,今後の素材の予測が読書時間に与える影響について検討する。
具体的には、2つの自己ペーシングと2つのアイトラッキングという4つの読み取り時間データセットに対する超越的および文脈的エントロピーの影響を調べることで予測を検証した。
実験された4つのデータセットのうち3つで、エントロピーは読み出し時間だけでなく、推定時間も予測する。
次に、コンテキストエントロピーがRTに影響を与える4つの認知メカニズムを仮説を立てます。
全体として、結果は予測と応答性の両方の読み取りのビューをサポートします。
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