Skillex: a graph-based lexical score for measuring the semantic efficiency of used verbs by human subjects describing actions
Skillex: un score lexical basé sur l'exploitation des réseaux lexicaux pour mesurer l'efficacité sémantique des verbes utilisés par des sujets humains décrivant les actions
Résumé
Dictionaries are sociocultural objects that can be used as underlying structures of
cognitive science models. We first show that the lexical networks constructed from dictionaries,
despite a surface disagreement at links level, share a common topological structure. We assume
that this deep structure reflects the semantic organisation of the lexicon shared by the members
of a linguistic community. We propose a model based on the exploration of this specific struc-
ture to analyse and compare the semantic efficiency of [Children/Adults] productions in action
labelling tasks. We define a generic score of semantic efficiency, S KILLEX. Assigned to partic-
ipants of the A PPROX protocol, this score enables us to accurately classify them into Children
and Adults categories.
Les dictionnaires sont des objets socioculturels qui peuvent être utilisés comme struc-
tures sous-jacentes pour la modélisation en sciences cognitives. Nous montrons d’abord que
les réseaux lexicaux construits à partir de dictionnaires, malgré un désaccord de surface au ni-
veau des liens, partagent une structure topologique commune. En supposant que cette structure
profonde reflète l’organisation sémantique du lexique partagée par les membres d’une com-
munauté linguistique, nous proposons un modèle basé sur l’exploration de cette structure spé-
cifique pour analyser et comparer l’efficacité sémantique des productions [Enfants / Adultes]
dans une tâche d’étiquetage d’action. Nous définissons un score générique de l’efficacité sé-
mantique, S KILLEX. Assigné aux participants du protocole A PPROX, ce score nous permet de
les classer avec précision dans les catégories enfants et adultes.
Fichier principal
skillex_camera_ready_tal_sciences_cognitives.2.pdf (1.48 Mo)
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