Referent predictability in pronoun production insights from a multi-methodological exploration

Author

Liao, Xixian ORCID

Director

Boleda, Gemma ORCID

Date of defense

2024-04-29

Pages

152 p.



Department/Institute

Universitat Pompeu Fabra. Departament de Traducció i Ciències del llenguatge

Doctorate programs

Programa de Doctorat en Traducció i Ciències del Llenguatge

Abstract

While it is known that speakers tend to use more reduced forms (e.g., by shortening or deleting segments) for words or phrases that are semantically predictable from context, it is contentious whether the same phenomena occurs at the referential level, with divergent findings reported in the literature. Specifically, it is unclear if more reduced referential forms, such as pronouns, are used more frequently for predictable referents. This thesis explores this question via a series of novel, primarily computational, approaches: analyses of richly annotated corpora, a corpus passage continuation task with human participants, derivation of predictability estimates from a neural network model, and a Bayesian meta-analysis. The findings from this thesis align more closely with the view that referent predictability does influence pronoun usage, albeit to a modest extent. Speakers are rational and efficient, choosing more reduced forms like pronouns for more predictable referents.


Tot i que és ben sabut que els parlants tendeixen a utilitzar formes més reduïdes (p. ex., escurçant o eliminant segments) per a paraules o sintagmes que són semànticament previsibles a partir del context, continua sent controvertit si succeeix el mateix fenomen al nivell referencial, amb resultats divergents a la literatura. Concretament, no està clar si formes referencials més redu¨ıdes, com els pronoms, s’utilitzen més freq¨uentment per a referents previsibles. Aquesta tesi explora aquesta qüestió mitjançant nous mètodes, principalment computacionals: anàlisis de corpus extensament anotats, una tasca de continuació de fragments de corpus amb participants humans, derivació d’estimacions de previsibilitat a partir d’un model de xarxa neuronal, i una metaanàlisi bayesiana. Els resultats d’aquesta tesi s’alineen millor amb la visió que la previsibilitat del referent sí que influeix en l’ús de pronoms, encara que de forma modesta. Els parlants són racionals i eficients, i escullen formes més reduïdes com els pronoms per a referents més previsibles.


Si bien es conocido que los hablantes tienden a usar formas más reducidas (por ejemplo, acortando o eliminando segmentos) para palabras o sintagmas que son semánticamente predecibles por el contexto, sigue siendo controvertido si ocurre el mismo fenómeno a nivel referencial, con resultados divergentes en la literatura. Específicamente, no está claro si se utilizan más frecuentemente formas referenciales más reducidas, como los pronombres, para referentes predecibles. Esta tesis explora esta cuestión mediante métodos novedosos, principalmente computacionales: análisis de corpus extensamente anotados, una tarea de continuación de fragmentos de corpus con participantes humanos, derivación de estimaciones de previsibilidad a partir de un modelo de red neuronal, y un metaanálisis Bayesiano. Los hallazgos de esta tesis se alinean mejor con la visión de que la previsibilidad del referente sí influye en el uso de pronombres, aunque en una medida modesta. Los hablantes son racionales y eficientes, eligiendo formas más reducidas como los pronombres para referentes más predecibles.

Keywords

Pronoun production; Multi-methodological exploration

Subjects

81 - Linguistics and languages

Documents

txl.pdf

4.233Mb

 

Rights

L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

This item appears in the following Collection(s)