依赖局域性是否预测印地语非标准词序？

先前的研究表明，带有主语-宾语（OSV）顺序的孤立非标准句子在处理难度上比其标准的主语-宾语（SOV）顺序句子更具挑战性。尽管这种困难在合适的语境下会消退，但导致OSV句子处理挑战的认知因素仍是未知的。在本研究中，我们检验了依赖长度最小化是否是非标准（OSV）句法选择的重要预测因素，尤其是在控制信息状态（如给定性和惊讶度）的情况下。我们从印地-乌尔都树库（Hindi-Urdu Treebank, HUTB）中提取包含明确定义主语和宾语的句子，系统性地置换这些句子的前置语素，然后部署分类器来区分原始语料句子与人工生成的替代方案。分类器利用各种基于语境和认知的特征，包括依赖长度、惊讶度和信息状态，以inform其预测。我们的结果表明，尽管在非标准语料句子中存在一种倾向于最小化依赖长度的偏好，但在识别语料句子时，这一因素不显著贡献于惊讶度和给定性措施之外。值得注意的是，语境可预测性成为构成词序偏好的主要决定因素。这些发现得到44名印地语母语者的人类评估的进一步支持。总体而言，本工作阐明了期望适应在词序决策中的作用。我们随后将结果置于话语生产和信息局域性理论中。