Sprachwahrnehmung in der frühen Kindheit 10. Sitzung am 15.06.2010 Anja van Kampen Anjavan Kampenr Sprachwahrnehmung in der frühen Kindheit SoSe 2010
Aufbau der Sitzung Abschluss vom Thema Prosodie Wdhl. prosodische Segmentierung größerer linguistischer Einheiten Referat: Phrasengrenzen Abschluss Prosodie Kurze Darstellung T-Test Übergang zu statistischen Hinweisreizen zur Wortsegmentierung Referat: Statistische Hinweisreize bei Erwachsenen bei Kindern Vokalharmonie im Türkischen als statistischer Hinweisreiz
Theorie des Bootstrapping verschiedene Arten des Bootstrapping: 1. prosodisches B.: prosodische Information wird zum Erschließen der syntaktischen Struktur genutzt 2. semantisches B.: semantisches Wissen dient zur Erschließung syntaktischer Korrelationen 3. distributionelles B.: distributionelle Information dient zum Erschließen syntaktischer Struktur (siehe folgende Sitzungen)
Prosodisches Bootstrapping Prosodische Konstituenten (z.b. IP, PhP, PW) korrelieren meist mit syntaktischen Konstituenten (z.b. CP, PP, NP) Kinder nutzen diese Korrelationen im Spracherwerb MaRIa hat am FREItag im Edersee gebadet. PW (. x.) (x. ) (x.) (x. ) PhP (. x.)(.. x. ) (. x..... ) IP ( x ) synt. NP Präp.phr. Präp.phrase. flekt. Verb
Prosodisches Bootstrapping Prosodische Konstituenten sind durch phonetische Parameter angezeigt, z.b. Phrasenfinale Längung am Ende von Phrasen (Dauer) Tonhöhenvariation auf der betonten Silbe und über die Äußerung (Pitch) Pausen am Ende von Phrasen diese Informationen können dem Sprachsignal direkt entnommen werden Kinder lernen zuerst, welche Parameter eine bestimmte prosodische Kategorie anzeigt dann korrelieren sie Prosodie und Syntax >!! Prosodic Bootstrapping!!
Prosodisches Bootstrapping aber Prosodisches Bootstrapping allein reicht nicht aus, um Syntax zu erschließen einzelne prosodische Informationen sind oft ambig z.b. Pausen können linguistisch und nicht-linguistisch sein Länge indiziert Phrasengrenzen, aber auch betonte Silben Kinder nutzen deshalb zusätzliche Wissensquellen (z.b. Distribution, Kontext, Affix agreement)
Prosodisches Bootstrapping Voraussetzungen für Prosodisches Bootstrapping 1. Es muss akustische Korrelate syntaktischer Einheiten geben. 2. Die akustischen Korrelate müssen so beschaffen sein, dass Kinder sie entdecken können. 3. Es muss Evidenz geben, dass Kinder dies tatsächlich tun.
1. Prosodie-Syntax-Korrelation Satzgrenzen im Englischen angezeigt durch Pausen Phrasenfinale Längung Abfallen der Grundfrequenz Parameter kommen oft in Kombination vor deshalb ist Summe der cuesbesonders aussagekräftig für das Inferieren der syntaktischen Struktur wenn man phonetische Parameter manipuliert, parsen und interpretieren Erwachsene die Sätze anders (parsen = syntaktische Struktur zuweisen)
1. Prosodie-Syntax-Korrelation in child-directedspeechsind einige Parameter besonders hervorgehoben höherer Pitch größerer Tonhöhenbereich Inhaltswörter sind besonders lang mehr Pausen auch an kleineren Phrasengrenzen (aber nicht konsistent) d.h. CDS gibt den Kindern noch deutlichere Hinweise auf Struktur als ADS
2. Sensitivität für prosodische Informationen Nutzen Kinder die prosodischen Informationen aus dem Input? Studie über Wahrnehmung von Pausen: Hirsh-Pasek et al. (1987): Are clauses are perceptual units for young infants?
2. Sensitivität für prosodische Informationen Hirsh-Paseket al. (1987): 2 Experimente: Sind Kinder sensibel für Pausen? Exp1: 10 Mon alte Kinder Material: Passagen aus CDS; 2 Versionen: a) Pause (1s) zwischen den Sätzen; b) Pause (1s) innerhalb der Sätze HTP-Paradigma Ergebnisse: sign. Unterschiede zwischen a) und b); längere OT für a)
2. Sensitivität für prosodische Informationen Hirsh-Paseket al. (1987): 2 Experimente: Sind Kinder sensibel für Pausen? Exp2: 7 Mon alte Kinder Material: Passagen aus CDS; 2 Versionen: a) Pause (1s) zwischen den Phrasen; b) Pause (1s) innerhalb der Phrasen,, wobei die ursprünglichen Pausen gekürzt wurden HTP-Paradigma Ergebnisse: sign. Unterschiede zwischen a) und b); längere OT für a) 7 Mon alte Kinder sind sensibel für prosodische Marker, welche eine Äußerungsgrenze kennzeichnen
2. Sensitivität für prosodische Informationen Nachfolge-Experiment (Kemler Nelson et al. 1989) zur Rolle von CDS bei Wahrnehmung von Pausen gleiches Exp. wie Hirsh-Pasek et al. (1987) Veränderung: Stimuli in ADS eingesprochen Ergebnis: kein Unterschied zwischen korrekter und inkorrekter Pausensetzung bei 8 ½ Monate alten Kindern Schlussfolgerung: Kinder können Pausen nur in CDS-Modus (d.h. bei besonders deutlicher Hervorhebung der cues) nutzen
2. Sensitivität für prosodische Informationen Noise detectiontaskmit 10 Monate alten Kindern (Morgan, Swingley& Miritai 1993) Störgeräusch entweder zwischen Wörtern, die zu verschiedenen Sätzen gehören, oder zwischen Wörtern, die zu gleichem Satz gehören Ergebnis: Kinder entdeckten Störgeräusch besser, wenn Wörter zu verschiedenen Sätzen gehören Erklärung: Störgeräusch ist besser zu entdecken, wenn es keine engen perzeptuellen Verarbeitungseinheiten unterbricht
Aber: wirklich sicher, dass Kinder allein auf prosodische cues reagierten?
2. Sensitivität für prosodische Informationen Jusczyk (1989): Replikation von Hirsh-Pasek et al. (1987) mit low-pass gefilterten Stimuli Ziel: zeigen, dass Kinder tatsächlich prosodische Informationen nutzen, nicht segmentale oder lexikalische Ergebnis: 6 Monate alte englische Kinder zeigten gleiche Präferenz (d.h. für kohärente Sätze) wie bei nicht gefilterten Stimuli in Originalexperiment d.h. Kinder sind sensitiv für Korrelation von Pausen mit anderen prosodischen Informationen
2. Sensitivität für prosodische Informationen Woher kommt die Sensitivität? wahrscheinlich von genereller Strategie, wie auditiver Input verarbeitet wird Evidenz: Sensitivität besteht auch dann gegenüber prosodischen Markern, wenn Kinder nicht-native Sätze verarbeiten andere Dialekte andere Sprachen
2. Sensitivität für prosodische Informationen andere Dialekte: 9 Monate alte amerikanische Kinder > britischem Englisch (Polka, Jusczyk& Rachew 1995) Experiment wie in Hirsch-Pasek et al. (1987) Ergebnis: Präferenz für kohärente Sätze 4 ½ Monate alte amerikan. Kinder > Britisch English (Jusczyk 1989) Ergebnis: Präferenz für kohärente Sätze Replikation mit polnischen Sätzen: gleiche Präferenz
2. Sensitivität für prosodische Informationen 6 Monate alte amerikanische Kinder keine Präferenz mehr für polnische Stimuli, aber für kohärente im British English Polnisch auch nicht bei low-pass-filtering Interpretation: anfangs universelle Fähigkeit, prosodische Marker zu verarbeiten wird im Lauf der Entwicklung durch sprachspezifische Verarbeitungsstrategie ersetzt rhythmische Struktur zeigt amerikan. Kindern, dass polnische Stimuli nicht ihrer Muttersprache entsprechen
2. Sensitivität für prosodische Informationen bisher: Evidenz für Hauptphrasengrenzen (IP) unklar, ob prosodische cuesauch kleinere Phrasengrenzen (PhP) ausreichend markieren z.t. abhängig von Wortstellung Englisch mit relativ fester Wortstellung hat enge Relation von Prosodie und Syntax
2. Sensitivität für prosodische Informationen Jusczyk et al. (1992a): Unterscheidung Subjekt Prädikat Stimuli: Pausen zwischen Subj und Prädikat (kohärent) oder innerhalb der Phrasen (nicht-kohärent) Ergebnis: 9 Monate alte englische Kinder präferierten kohärente Version kein Effekt für 6 Monate alte Kinder selbe Ergebnisse nach low-pass-filtering?widerspruch: Ergebnisse für 4,5 Mon? Nein, da es mehr sprachspezif. Erfahrung bedarf, um Subj-Präd Phrasen zu erkennen
3. Kinder bootstrappen von prosodischer Information Nutzen Kinder tatsächlich die prosodische Information, um Syntax und Semantik zu erschließen? Evidenz: Zeigen, dass linguistische Einheiten mitbestimmen, welche Information gespeichert wird. Mandel, Jusczyk& Kemler Nelson (1994) Können Wörter im Satzkontext besser gelernt werden als in Isolation?
3. Kinder bootstrappen von prosodischer Information Mandel, Jusczyk& Kemler Nelson (1994) Können Wörter im Satzkontext besser gelernt werden als in Isolation? Methode: HAS mit 2 Monate alten Kindern Kinder bevorzugten Wörter aus Satzkontext gegenüber isolierten Wörter. Phonetische Änderungen gegenüber den Wortformen, die im Satz präsentiert wurden, wurden signifikant häufiger bemerkt als in den Fällen, in denen die Wörter vorher isoliert präsentiert wurden.
3. Kinder bootstrappen von prosodischer Information Mandel, Kemler Nelson & Jusczyk(1996) Hilft Prosodie auch, Morphemsequenzenin der richtigen Abfolge zu speichern? Stimuli Cats would jump benches vs. cats jump wood benches danach Erstellung von Satzfragmenten: Catswould. Jump benches. etc. Präsentation entweder von Satzfragmenten oder aber Sätzen. Danach wieder Darbietung in der gleichen Satz -Bedingung, aber veränderte Reihenfolge der mittleren beiden Wörter. Aufgabe: veränderte Wortabfolge erkennen Ergebnis: bessere Erkennungsleistung, wenn vorher (prosodisch) kohärenter Satz präsentiert worden war.
3. Kinder bootstrappen von prosodischer Information Implikation: Anordnung und prosodische Struktur von Phrasen erleichtert Erinnerung von Sprachinformation offene Frage: Gilt das auch für kleinere phrasale Einheiten wie PP, DP etc.?
Zusammenfassung Prosodic bootstrapping: Kinder nutzen prosodische Informationen, um syntaktische Struktur zu erlernen Grundlage: bestehende Korrelation von Prosodie und Syntax Kinder sind besonders sensibel für prosodische Information im Input Kinder postulieren eine Prosodie-Syntax-Korrelation
Die Grenzen des prosodischen bootstrapping Aber prosodische Struktur bildet syntaktische Struktur nicht 1:1 ab Jusczyk(1998): dividingandconquering des linguistischen Inputs Prosod. Hinweise werden zu ersten Strukturierung des Lautstroms genutzt Für weitere Schritte müssen Kinder andere Evidenzquellen nutzen Segmentale und segmental-sequentielle Hinweise
Segmentale und sequentielle Hinweise Segmentale und sequentielle Informationen spiegeln sich nicht in ihrem prosodischen Muster wider Segmentale Informationen: zeigen sich lokal an bestimmten Positionen, wie Laute bzw. Lautverbindungen Sequentielle Informationen: geben an, welche Segmente zusammen mit anderen Segmenten auftreten können, wie wahrscheinlich und wie häufig dies ist, z.b. phonotaktische Hinweise und statistische Regularitäten
Statistisches Lernen, allgemeine Einführung Unter statistischem Lernen versteht man einen Lernprozess, der durch eine höhere Auftretenswahrscheinlichkeitzweier Ereignisse im Vergleich zu der sonstigen Auftretenswahrscheinlichkeitvon Ereignissen zustande kommt. (Breitenstein & Knecht 2003, S. 133). Beispiel 1, Töne: Darbietung unterschiedlicher Töne mit gleichbleibenden zeitlichen Abständen bei Kindern und Erwachsenen. Häufigeres gemeinsames Auftreten zweier Töne als anderer Töne. In der Testphase bekannte vs. Unbekannte kurze Sequenzen aus dieser Abfolgen Vpnkonnten bekannte von unbekannten Abfolgen unterscheiden
Statistisches Lernen, allgemeine Einführung Beispiel 2: Motorische Sequenzen Abfolge von leuchten Punkten an unterschiedlicher Position im Monitor. Den Positionen ist jeweils eine Taste auf dem Keyboard zugeordnet Bestimmte Punktfolgen häufiger als andere. Aufgabe der Probanden: Druck des Knopfes, der der jeweiligen Position zugeordnet war. Reaktionszeiten zeigten, dass Abfolgen gelernt worden waren.
Statistisches Lernen, Überblick Beispiel 3, visuelle Informationen Andere Reaktion auf häufige (grüner Kreis, gefolgt von blauem Dreieck) als auf seltene Reizpaare Unterschiede in den Reaktionen auf Tiere, die nach bekanntem Schema (runder Körper mit kurzem Schwanz und ovalen Ohren) als auf Tierzeichnungen, die nach unbekannten Schemata zusammengesetzt waren.
Statistisches Lernen, Überblick Statistisches Lernen zeichnet sich dadurch aus, dass dem Stimulusmaterialdie relevante Information entnommen wird, ohne dass dem Lernenden das zugrundeliegende Prinzip bekannt ist. Ihm wird keine Rückmeldung über die Richtigkeit der jeweiligen Anwortengegeben. Dieser Lernprozess läuft automatisch ab und wird auch als implizites Lernen bezeichnet.(breitenstein & Knecht 2003, S. 134).
Statistisches Lernen statistisches Lernen = Lernen über Vorkommenshäufigkeitenvon (sprachlichen) Einheiten (kontextfrei) Distributionelle Informationen bzw. Analyse: Häufigkeit des Auftretens und Verteilung bestimmter Informationen in einem Kontext Typen von statistischer Information - distributionelle Information/Korrelationen - Kookurrenzen - Übergangswahrscheinlichkeiten Frage: Statistisches Lernen als Mittel zur Segmentierung des Sprachstroms in linguistische relevante Einheiten, wie z.b. Wörter?
Übergangswahrscheinlichkeiten Häufigkeit des Aufeinanderfolgens zweier Elemente Niedrige vs. hohe Häufigkeit (bzw. Wahrscheinlichkeit) Hohe Wahrscheinlichkeit innerhalb von Wörtern (ba-by; bacon; ba-sic) Niedrige Wahrscheinlichkeit zwischen Wörtern (bay#too; bay#sit)
Übergangswahrscheinlichkeiten Übergangswahrscheinlichkeiten sind immer im Input und in jeder Sprache vorhanden Warum nicht Kookurrenz von Silben als Grundlage? der#hund hochfrequente Silbenpaar Frequenz ist jedoch niedrig, wenn Frequenz von der berücksichtigt wird ( der > der Hund ) Beispiel: Baby vs. Bay#too Berechnung der Übergangswahrscheinlichkeit Häufigkeit des Paares XY Häufigkeit von X Häufigkeit von bay.bi Häufigkeit von bay vs. Häufigkeit von bay#too Häufigkeit von bay
Übergangswahrscheinlichkeiten Bei der Berechnung der Übergangswahrscheinlichkeit zeigt sich auch, warum z.b. der#hundnicht als ein Wort verarbeitet wird, obwohl Hundsehr häufig gemeinsam mit derauftritt. Die Beziehung zwischen den beiden ist aber nicht so stark, wie das statistische gemeinsame Auftreten nahelegt.
Übergangswahrscheinlichkeiten Stellt die Übergangswahrscheinlichkeit von Silben einen möglichen cue zum Erkennen von Wortgrenzen dar? Referat: Saffran, J. R., Newport, E. L. & Aslin, R. N. (1996) Word segmentation: The role of distributional cues. Journal of Memory and Language 35, 606-621.
Übergangswahrscheinlichkeiten Und Kinder? Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 38
Die Nutzung distributioneller Hinweisreize durch Kinder 4 Pseudowörter dapiku; tilado; buropi; pagotu Wurden in der Fam.phaseohne Pausen und ohne Betonung 8 Monate alten Kindern vorgespielt dapikutiladoburopipagotu In der Testphase hörten die Kinder entweder 2 dieser Wörter oder aber 2 Kombinationen dreier Silben, die vorher nicht gemeinsam aufgetreten sind, z.b. tupiro, golabu 8 Monate alte Kinder schauten länger zu den nonwords als zu den words, Neuigkeitseffekt (Saffran, Aslin, Newport, 1996). Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 39
Statistisches Lernen Offene Frage: Ist Output des statistischen Lernens ein Wort, d.h. nehmen Kinder an, dass die erkannte Einheit ein Wort ist? Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 40
Statistisches Lernen Saffran et al., 2001 8 Monate alte Kinder Fam.phase: Silbenstrom Gr. A: pabiku, tibudo, golatu, daropi Gr. B: tudaro, pigola, bikuti, budopa Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 41
Statistisches Lernen Fam.: Gr. A: pabiku, tibudo, golatu, daropi Gr. B: tudaro, pigola, bikuti, budopa Saffran et al., 2001 Testphase: word/part word in Sätzen und nonsense Sätzen Gr. A: I likemypabiku(word) Gr. B: I likemypabiku(part-word) Gr. A: You play with tudaro(part-word) Gr. B: Youplaywithtudaro(word) Gr. A: Zyfikenypabiku(word) Gr. B: Zyfikenypabiku(part-word) Gr. A: Foo dray miff tudaro(part-word) Gr. B: Foo draymifftudaro(word) Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 42
Statistisches Lernen Saffran et al., 2001, Ergebnisse Satzbedingung: sign. Unterschied zwischen word und ;part word Nonsense-Bedingung: kein Unterschied; Tendenz für part word Unterschied zwischen Satz- und nonsense- Bedingung, da 8 Monate alte Kinder bereits sensitiv für ihre Muttersprache sind Wenn keine Unterschiede zwischen Bedingungen da wären, dann könnten Kinder in Fam.phasenur auf Silben allgemein geachtet haben (Wo wäre dann das Wissen, welches die Kinder bereits haben?) Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 43
Voruntersuchungen distributionelle Hinweisreize und Prosodie Kollidierende distributionelle und prosodische Hinweisreize Die Auftretenswahrscheinlichkeitvon Silbenfolgen korrelierte mit trochäischer Akzentstruktur (kein Konflikt) oder jambischer Akzentstruktur (Konflikt) Amerikanische Kinder: 7 Monate alte ignorierten die prosodische Struktur und verließen sich auf Distribution in beiden Bedingungen wurde segmentiert 9 Monate alte verließen sich auf prosodische Informationen nur in trochäischer Bedingung wurde segmentiert (Thiessen & Saffran 2003) Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 44
Statistisches Lernen relevant für Wortsegmentierung Kategorisierung nicht sprachspezifisch (Saffran et al. 1999) Statistisches Lernen auch bei Tonsequenzen nicht spezies-spezifisch (Hauser et al. 2001) Primaten zeigen ebenfalls eine Sensitivität für statistische Eigenschaften eines akustischen Lautstroms Anja van Kampen Sprachwahrnehmung und verarbeitung in der frühen Kindheit WS 2009/10 45
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test Der T-Test wird zum Vergleich von 2 Mittelwerten aus verschiedenen Stichproben angewendet (abhängig und unabhängig). Untersucht wird, ob die Mittelwerte der 2 abhängigen Stichproben sich voneinander signifikant unterscheiden. Wir wollen wissen, ob der durchschnittliche Unterschied zwischen den Stichprobendaten gleich NULL ist. Wenn das so ist, sind Unterschied zwischen den Stichproben nur durch Zufall entstanden. Aus mathematischer Sicht vergleicht der t-test den vorhergesagten Unterschied zwischen 2 experimentellen Bedingungen mit der gesamten Variabilität in den Datensätzen. Er vergleicht die 2 Datensätze pro Proband. Danach werden die Unterschiede in den Datensätzen mit der Gesamtvariabilität (Varianz) zwischen Datensätzen in Beziehung gesetzt. T stellt dann die Größe des Unterschieds zwischen den 2 Bedingungen dar.
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test Voraussetzungen Daten sind normalverteilt Daten sind intervall- oder verhältniskaliert
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test Beispiel: Eine Gruppe von Kindern wurde mit einem Benenntest untersucht. Ein Satz von Bildern zeigte vertraute und ein Datensatz weniger vertraute Bilder (Parameter Familiarity ). Frage: Gibt es einen Unterschied in der Benennleistung zwischen vertrauten und weniger vertrauten Bildern?
Punktzahl (maximal erreichbar sind 25 Punkte Proband vertraute Bilder weniger vertraute Differenz Differenz² Bilder 1 19 17 2 4 2 15 11 4 16 3 8 14-6 36 4 14 13 1 1 5 14 7 7 49 6 16 16 0 0 7 13 5 8 64 8 20 16 4 16 9 17 12 5 25 10 18 13 5 25 Gesamt/Summe 30 236
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test Hypothesen Formuliere die Nullhypothese und die Alternativhypothese H 0 : Es wird keinenunterschied in den Benennleistungenfür vertraute versus weniger vertraute Objekte geben. H 1 : Es wird einenunterschied in den Benennleistungenfür vertraute versus weniger vertraute Objekte geben.
Durchführung eines t-tests für abhängige Stichproben: Errechne den Unterschied zwischen Punktzahl A und Punktzahl B für jedes Punktzahl-Paar (z.b. bei oben gezeigter Tabelle bei Proband 1 19-17). Quadriere diesen Unterschied. Berechne Σd (die Summe der Differenzen) Σd= 30 Berechne Σd² (die Summe der quadrierten Differenzen) Σd²= 236 Berechne (Σd)²(die Summe der Differenzen zum Quadrat) (Σd)²= 900 Berechne T mit Hilfe folgender Formel: t = N d d ² ( N 1 d )² t = 10 30 ( 236 ) ( 30 10 1 )²
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test t = 30 (2360) 9 900 t = 12 30,737 t = 2,36
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test Berechne die Freiheitsgrade df. df = Anzahl der Probanden oder (gematchte Paare) minus 1. Bei 10 Probanden sind das also df =10-1 = 9
Statistische Verfahren am Beispiel T-Test Wenn der beobachtete Wert größer oder gleich dem kritischen Wert in der Tabelle ist, dann kann die Nullhypothese verworfen werden (auf dem Signifikanzniveauvon p<0.05 oder einem geringeren wenn angemessen). In unserem Fall ist t=2.36 und der kritische Wert ist t=2.26 für df=9. Wir können also die Nullhypothese auf dem Signifikanzniveauvon <.05 zurückweisen und angeben, dass es einen Unterschied in den Benennleistungen zwischen vertrauten und weniger vertrauten Objekten im Falle unserer Probandengruppe gibt, der signifikant ist, also nicht zufällig entstand.