Abstrak Bahasa Inggris

One of the central debates in the cognitive science of language has revolved around the nature of human linguistic competence. Whether syntactic competence should be characterized by abstract hierarchical structures or reduced to surface linear strings has been actively debated, but the nature of morphological competence has been insufficiently appreciated despite the parallel question in the cognitive science literature. In this paper, in order to investigate whether morphological competence should be characterized by abstract hierarchical structures, we conducted a crowdsourced acceptability judgment experiment on morphologically complex words and evaluated five computational models of morphological competence against human acceptability judgments: Character Markov Models (Character), Syllable Markov Models (Syllable), Morpheme Markov Models (Morpheme), Hidden Markov Models (HMM), and Probabilistic Context-Free Grammars (PCFG). Our psycholinguistic experimentation and computational modeling demonstrated that “amorphous” computational models with morpheme units outperformed “amorphous” computational models without morpheme units and, importantly, PCFG with hierarchical structures most accurately explained human acceptability judgments on several evaluation metrics, especially for morphologically complex words with nested morphological structures. Those results strongly suggest that human morphological competence should be characterized by abstract hierarchical structures internally generated by the grammar, not reduced to surface linear strings externally attested in large corpora.

Abstrak Bahasa Indonesia

Salah satu perdebatan utama dalam ilmu kognitif bahasa telah berputar di sekitar topik mengenai sifat kompetensi linguistik manusia. Apakah kompetensi sintaksis harus ditandai dengan struktur hierarki yang abstrak atau dikurangi menjadi surface linier strings (string linear permukaan) telah menjadi bahan perdebatan yang aktif, tetapi sifat kompetensi morfologis tidak cukup dihargai meskipun ada pertanyaan yang paralel dalam literatur ilmu kognitif. Dalam makalah ini, dilakukan penelitian untuk mengetahui apakah kompetensi morfologis harus ditandai dengan struktur hierarki yang abstrak. Kami melakukan sebuah penelitian mengenai tingkat acceptability (penerimaan) berdasarkan data yang diperoleh secara crowdsourded (urun daya) pada kata-kata yang kompleks secara morfologis dan mengevaluasi lima model komputasi dari kompetensi morfologis terhadap tingkat penerimaan manusia, yaitu: Karakter Model Markov (Karakter), Model Suku Kata Markov (Suku kata), Model Morpheme Markov (Morpheme), Model Tersembunyi Markov (HMM), dan Tata Bahasa Bebas Konteks Probabilistik (PCFG). Eksperimen psikolinguistik dan pemodelan komputasi yang telah kami demonstrasikan menunjukkan bahwa model komputasi “amorphous” dengan unit morphem mengungguli model komputasi “amorphous” tanpa unit morphem, dan yang terpenting, PCFG dengan struktur hierarki merupakan yang paling akurat dalam menjelaskan penilaian acceptability (penerimaan) manusia pada beberapa metrik evaluasi, terutama untuk kata-kata yang kompleks secara morfologis dengan struktur nested morphological (morfologi bersarang). Hasil tersebut sangat menunjukkan bahwa kompetensi morfologi manusia harus ditandai dengan struktur hierarki abstrak yang dihasilkan secara internal oleh tata bahasa, tidak dikurangi menjadi string linier permukaan yang dibuktikan secara eksternal dalam korpora besar.

Oseki, Y., & Marantz, A. (2020). Modeling Human Morphological Competence. Frontiers in Psychology. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2020.513740

The original work of the article's abstract was translated from English to Indonesia.

Karya asli dari abstrak ini telah diterjemahkan dari Bahasa Inggris ke Bahasa Indonesia.

-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Penerjemah Abstrak: Kristinar

Pengendali Mutu Abstrak: Tim Research Wikilead