Skip to main content
Aller à la page d’accueil de la Commission européenne (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)
français français
CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
CORDIS
Contenu archivé le 2024-06-18

Modeling the acquisition of phonotactics

Objectif

Children learn their target language early, fast and efficiently. For instance, nine-month-old infants already display knowledge of the phonotactics of their target language, namely have been shown to react differently to licit versus illicit sound combinations. Children must thus rely on a remarkably efficient phonotactic learning procedure. What does it look like? According to the error-driven learning model, the learner maintains a current hypothesis of the target adult phonotactics and keeps slightly updating its current hypothesis whenever it makes a mistake on the incoming stream of data from the adult language, until it makes no more mistakes. This learning model is very popular in the current acquisition literature because of its cognitive plausibility: it models the observed acquisition gradualness, as it describes a stepwise progression towards the target adult grammar; it relies on surface phonology, without requiring any knowledge of morphology (that plausibly develops later than phonotactics); and it does not impose unrealistic memory requirements, as it only looks at a piece of data at the time without keeping track of previously seen data. Yet, computational phonology has failed so far to develop a computationally sound implementation of the error-driven learning model. This project aims at filling this gap. Two complementary directions are pursued. An analytical direction geared towards learnability uses tools from Machine Learning to investigate the computational efficiency of the error-driven learning model, focusing on issues such as convergence, correctness, error bounds, and robustness. This analytical strategy is complemented by large scale simulations, that test the model on a large database of infant-directed speech and child acquisition data. Combining a computational perspective focused on learnability with a modeling perspective based on acquisition data will allow my project to break new ground in child language acquisition.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: Le vocabulaire scientifique européen.

Vous devez vous identifier ou vous inscrire pour utiliser cette fonction

Programme(s)

Programmes de financement pluriannuels qui définissent les priorités de l’UE en matière de recherche et d’innovation.

Thème(s)

Les appels à propositions sont divisés en thèmes. Un thème définit un sujet ou un domaine spécifique dans le cadre duquel les candidats peuvent soumettre des propositions. La description d’un thème comprend sa portée spécifique et l’impact attendu du projet financé.

Appel à propositions

Procédure par laquelle les candidats sont invités à soumettre des propositions de projet en vue de bénéficier d’un financement de l’UE.

FP7-PEOPLE-2011-IEF
Voir d’autres projets de cet appel

Régime de financement

Régime de financement (ou «type d’action») à l’intérieur d’un programme présentant des caractéristiques communes. Le régime de financement précise le champ d’application de ce qui est financé, le taux de remboursement, les critères d’évaluation spécifiques pour bénéficier du financement et les formes simplifiées de couverture des coûts, telles que les montants forfaitaires.

MC-IEF - Intra-European Fellowships (IEF)

Coordinateur

UNIVERSITEIT UTRECHT
Contribution de l’UE
€ 191 675,40
Coût total

Les coûts totaux encourus par l’organisation concernée pour participer au projet, y compris les coûts directs et indirects. Ce montant est un sous-ensemble du budget global du projet.

Aucune donnée
Mon livret 0 0