A statistical model from information theory to explain Zipf's law of brevity
Visualitza/Obre
Póster Statistical Learning (528,1Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Page 94 from Book of abstracts_SL2019.pdf (207,1Kb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/173894
Tipus de documentComunicació de congrés
Data publicació2019
EditorBasque Center on Cognition, Brain and Language
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Brevity and frequency are two crucial factors in the processes of statistical learning. The compression principle had already been used previously to explain the origin of Zipf’s law for the frequency of words. Here we use a model from information theory to also explain the Zipf’s law of abbreviation, or the statistical tendency of more frequent elements in language to be shorter (in characters in the case of written language, and in time durations for oral communication).
As far as we know, we show for the first time that Zipf’s law of abbreviation is a global speech process that holds in words regardless of what are the linguistics units of study. In addition, the derived model from information theory allows us to fit empirically linguistic data considering both acoustic elements (phonemes, words and sentences) and its transcripts.
This raises that the processes measured in units of written text are a byproduct of spontaneous speech patterns. The more a word is used, the greatest effort in compression that will make it shorter; but also the shorter it is, the more times it will be used statistically. This work paves the way for new experimental approaches to the study of statistical learning.
CitacióHernandez Fernandez, A. [et al.]. A statistical model from information theory to explain Zipf's law of brevity. A: International Conference on Interdisciplinary Advances in Statistical Learning. "Interdisciplinary advances in statistical learning: june 27th-june 29th, 2019 Donostia-San Sebastian, Basque country, Spain". San Sebastián, Guipúzcoa: Basque Center on Cognition, Brain and Language, 2019, p. 94.
Altres identificadorshttps://www.bcbl.eu/events/statistical-learning/en/conference/
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
poster_statistical_learning_2019.pdf | Póster Statistical Learning | 528,1Kb | Accés restringit | |
Page 94 from Book of abstracts_SL2019.pdf | 207,1Kb | Accés restringit |