印地语词序中的语篇语境可预测性效应

我们检验了语篇可预测性影响印地语句法选择这一假设。尽管先前的研究已表明若干因素（如信息状态、依存距离和句法surprisal）会影响印地语词序偏好，但语篇可预测性在文献中的作用尚未得到充分探讨。受句法启动相关先前工作的启发，我们考察了句子中的词语和句法结构如何影响后续句子的词序。具体而言，我们从印地语-乌尔都语树库语料库（HUTB）中提取句子，对其动词前成分进行置换，并构建一个分类器，以从人工生成的干扰项中预测语料库中实际出现的句子。该分类器利用若干基于语篇的特征和认知特征进行预测，包括依存距离、surprisal和信息状态。我们发现信息状态以及基于LSTM的语篇可预测性会影响词序选择，尤其对于非典型宾语前置语序。最后，我们将研究结果置于更广泛的句法启动文献中进行讨论。