Stress har länge etablerats som en viktig signal i ordsegmentering för engelska spädbarn. Vi visar att göra det möjligt för en nuvarande toppmodern Bayesisk ordsegmenteringsmodell att dra nytta av stresssignaler märkbart förbättrar dess prestanda. Vi finner att förbättringarna varierar från 10 till 4 procent, beroende på både användningen av fonotaktiska signaler och, i mindre utsträckning, mängden bevis som är tillgängliga för eleven. Vi finner också att stresssignaler i synnerhet i ett tidigt skede är mycket mer användbara för vår modell än fonotaktiska signaler av sig själva, i överensstämmelse med att barn tycks använda stresssignaler innan de använder fenotaktiska signaler. Slutligen studerar vi hur modellens kunskap om stressmönster utvecklas över tiden. Vi finner inte bara att vår modell på rätt sätt förvärvar de vanligaste mönstren relativt snabbt utan också att den Unique Stress Constraint som står i centrum för en tidigare föreslagen modell inte behöver byggas in utan kan förvärvas tillsammans med ordsegmentering.
Slutligen föreslår Ref att man ska modellera den roll som stresssignaler spelar för språkinlärningen.
Exploring the Role of Stress in Bayesian Word Segmentation using Adaptor Grammars
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}