Norme sensorimotorie negli embedding di parole: il modello SENSE prevede le associazioni umane

Un articolo pubblicato su arXiv presenta SENSE (Sensorimotor Embedding Norm Scoring Engine), un modello progettato per prevedere le norme sensorimotorie di Lancaster basate sugli embedding lessicali delle parole. La ricerca ha coinvolto un esperimento comportamentale con 281 partecipanti che hanno scelto nonce parole in grado di attivare specifiche associazioni sensorimotorie. Sono state osservate correlazioni significative tra i tassi di selezione dei partecipanti e i punteggi SENSE in 6 delle 11 modalità. Un'analisi degli elementi sublessicali ha indicato pattern fonestemici coerenti con la norma interocettiva, offrendo un approccio computazionale per suggerire potenziali fonestemi derivati dal testo. Questo studio collega i campi della linguistica computazionale e delle scienze cognitive, mettendo in relazione le rappresentazioni astratte delle parole con le esperienze sensoriali e motorie.