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将无关联标签附加到无关联含义的最优性

计算与语言 2017-02-09 v3 数据分析、统计与概率 物理与社会

摘要

儿童的词汇学习特征表现为多种偏差。当遇到一个新词时,儿童以及成人都倾向于假设其含义与他们已知的词汇完全不同。据我们所知,本文首次给出了这种偏差最优性的数学证明。首先,证明了该偏差是词与含义之间互信息最大化的一种特例。其次,在互信息最大化与其他信息论原则相互竞争的更一般信息论框架内证明了其最优性。该偏差是现代信息论的一个预测。本文还展示了信息论原则与对比原则及互斥原则之间的关系。

关键词

引用

@article{arxiv.1310.5884,
  title  = {The optimality of attaching unlinked labels to unlinked meanings},
  author = {Ramon Ferrer-i-Cancho},
  journal= {arXiv preprint arXiv:1310.5884},
  year   = {2017}
}

备注

Little mathematical errors have been corrected; clarity, English and format have been improved. In press in Glottometrics