Seminar für Sprachwissenschaft

Aktuelles

Ehrendoktor University of Tartu.

 

Meine aktuellen zentralen Forschungsinteressen beinhalten das Folgende.

Rechnergestützte Modellierung von lexikalischer Verarbeitung.

Finanziert durch den Europäischen Forschungsgsrat, untersuchen wir das Potential von „Wide Learning“ (Modellierung mit großen linearen Netzwerken), um Prozesse während der lexikalischen Verarbeitung beim Lesen, Hören und Sprechen zu verstehen. Kürzlich haben wir den Wirksamkeitsnachweis erbracht, dass die Verarbeitung von sowohl einfachen, als auch morphologisch komplexen Wörtern, mit hoher Genauigkeit erreicht werden kann, ohne dass es dabei theoretischer Konstrukte wie Morphemen, Stämmen, Exponenten, Inflektionsklassen oder Ausnahmen bedarf.

Unser neues Modell, das „Linear Discriminative Learning“, ist eine Formalisierung von Wort- und Paradigmamorphologie (Blevins, 2016, CUP) die auf diskriminativem Lernern beruht. Eine detaillierte Studie von englischer flektierender und abgeleiteter Morphologie wird in Baayen, Chuang, Shafaei-Bajestan and Blevins (2018, Complexity) bereitgestellt und eine kleine Fallstudie zum Lateinischen steht in Baayen, Chuang und Belvins (2018, The Mental Lexicon) zur Verfügung. Ich bin sowohl angeregt als auch verblüfft darüber, dass die einfachen linearen Mappings, die „Linear Discriminative Learning“ zugrunde liegen, so gut funktionieren.

Phonetik.

In meinem Labor verwenden wir elektromagnetische Artikulographie und Ultraschall, um zu verdeutlichen, wie Sprechende ihren Kiefer und ihre Zunge während der Artikulation verwenden. Wir untersuchten Dialekt geschuldete Unterschiede (Sprecher im Nord-Osten der Niederlande sprechen mit ihrer Zunge im weiter hinteren Teil ihres Mundes, verglichen mit Sprechern im zentralen Osten, Wieling etal. 2016, Journal of Phonetics) und wir haben kürzlich den Nachweis erhalten, dass Übung den Meister macht, auch in Sachen Artikulation (Tomaschek et al., 2018, Linguistic Vanguard). Wir modellieren auch die verschiedenen akustischen Zeitdauern von homophonen Suffixen (z.B. das Englische -s, das an Substantive angehängt den Plural, oder den Genitiv formt und an Verben angehängt die dritte Person Singular ausdrückt) unter Anwendung von „Discriminative Learning“. Statistische Methoden.

Ich hege ein langjähriges Interesse für statistische Methoden, einschließlich „Linear Mixed Effects Models“, „Random Forests“, „Generalized Additive Models“, „Quantile Regression“ und Ereigniszeitanalyse. Besonders beeindruckt bin ich von der Kombination aus „Quantile Regression“ und „Generalized additive Modeling“ als Werkzeug im „qgam package“ für R von Matteo Fasiolo (Universität Bristol). Ich liebe explorative Datenanalyse und habe von den Experimenten am meisten gelernt, die in klarem Widerspruch zu meinen Prognosen standen und unerwartete, neue Trends in meinen Daten offenbarten.

 

Lehre

SoSe 2024
Methods II: Statistics
WiSe 2023/2024
Linguistics for Cognitive Science
SoSe 2023
Methods II: Statistics
SoSe 2023
Multimodal communication
WiSe 2022/2023
Linguistics for Cognitive Science
SoSe 2022
Methods II: Statistics
WiSe 2021/2022
Linguistics for Cognitive Science
SoSe 2021
Methods II: Statistics
WiSe 2020/2021
Linguistics for Cognitive Science
WiSe 2019/2020
Linguistics for Cognitive Science
SoSe 2019
Computational Models of Morphological Processing
SoSe 2019
Introduction to Regression and Data Analysis
WiSe 2018/2019
Linguisticts for Cognitive Science
SoSe 2018
Advanced Regression Modeling
SoSe 2018
Introduction to Regression Modeling
SoSe 2018
Introduction Linguistics for Cognitive Science

Veröffentlichungen (Auswahl)

Hassan Shahmohammadi, Maria Heitmeier, Elnaz Shafaei-Bajestan, Hendrik P. A. Lensch, R. Harald Baayen (2024). How direct is the link between words and images? The Mental Lexicon, 1-40. Pdf

Shen, T., and Baayen, R. H. (2023). Productivity and semantic transparency: An exploration of word formation in Mandarin Chinese. The Mental Lexicon, 1-22. Pdf

Baayen, R. H., Fasiolo, M., Wood, S., Chuang, Y.-Y. (2022). A note on the modeling of the effects of experimental time in psycholinguistic experiments. The Mental Lexicon, 1-35. Pdf

Shafaei-Bajestan, E., M. Moradipour-Tari, P. Uhrig, and R. H. Baayen (2021). LDL-AURIS: A computational model, grounded in error-driven learning, for the comprehension of single spoken words. Language, Cognition and Neuroscience, 1-28. Pdf

Shen, T., and R. H. Baayen. (2021). Adjective-Noun Compounds in Mandarin: a Study on Productivity. Corpus Linguistics and Linguistic Theory, 1-30.  Pdf

Tomaschek, F., Tucker, B.V., Ramscar, M., and Baayen, R. H. (2021). Paradigmatic enhancement of stem vowels in regular English inflected verb forms. Morphology, 31, 171-199. Pdf

Baayen, R. H., and Smolka, E. (2020). Modeling morphological priming in German with naive discriminative learning. Frontiers in Communication, section Language Sciences, 1-40. Pdf

Chuang, Y-Y., Bell, M. J., Banke, I., and Baayen, R. H. (2020). Bilingual and multilingual mental lexicon: a modeling study with Linear Discriminative Learning. Language Learning, 1-73. Pdf

Chuang, Y-Y., Vollmer, M-l., Shafaei-Bajestan, E., Gahl, S., Hendrix, P., and Baayen, R. H. (2020). The processing of pseudoword form and meaning in production and comprehension: A computational modeling approach using Linear Discriminative Learning. Behavior Research Methods, 1-51. pd

Baayen R.H., Chuang Y., Shafaei-Bajestan E., Blevins J.P. (2019). The discriminative lexicon: A unified computational model for the lexicon and lexical processing in comprehension and production grounded not in (de)composition but in linear discriminative learning. Complexity, 1-39. pdf

Tomaschek, F., Plag, I., Ernestus, M., and Baayen, R. H. (2019). Phonetic effects of morphology and context: Modeling the duration of word-final S in English with naïve discriminative learning. Journal of Linguistics, 1-39. Pdf

Sering K., Milin P., Baayen R. H., (2018). Language comprehension as a multi-label classification problem. Statistica Neerlandica, 72, 339–353. pdf

Tomaschek F., Tucker B.V., Fasiolo M., and Baayen R.H. (2018). Practice makes perfect: The consequences of lexical proficiency for articulation. Linguistics Vanguard, 4, 1-13. pdf

Baayen R.H., Vasishth S., Kliegl R., Bates D. (2017). The cave of shadows. Addressing the human factor with generalized additive mixed models. Journal of Memory and Language, 94:206-234. pdf

Linke M., Bröker F., Ramscar M., Baayen R.H. (2017). Are baboons learning "orthographic" representations? Probably not. PLoS ONE 12(8): e0183876. pdf

Baayen R.H., Shaoul C., Willits J., Ramscar M. (2015). Comprehension without segmentation: A proof of concept with naive discriminative learning. Language, Cognition, and Neuroscience, 31:106–128. pdf

Ramscar M., Baayen R.H. (2014). The myth of cognitive decline: why our minds improve as we age. New Scientist, 221(2961):28–29. pdf

Kösling, K., Kunter, G., Baayen, R. H., and Plag, I. (2013). Prominence in triconstituent compounds: Pitch contours and linguistic theory. Language and Speech, 56, 529–554. Pdf

Baayen R.H., Milin P., Durdević D. F., Hendrix P., Marelli M. (2011). An amorphous model for morphological processing in visual comprehension based on naive discriminative learning. Psychological Review, 118:438–482. pdf

Baayen R.H. (2008). Analyzing linguistic data: A practical introduction to statics using R. Cambridge University Press. url

Baayen, R.H. (2001). Word Frequency Distributions, Kluwer Academic Publishers. pdf

Präsentationen der letzten 2 Jahre

2024

Baayen, R. H., Perspectives on morphological productivity, Colloquium Center for Language and Cognition (CLCG), Groningen, Netherlands, January 22, 2024.

Baayen, R. H., Modeling Mandarin tones on two-word compounds, Colloquium English Language and Linguistics, Düsseldorf, Germany, January 19, 2024.

2023

Baayen, R. H., An introduction to the discriminative lexicon model, MEDAL Methods Workshop 'Modeling lexical processing: A practical Introduction to the JudiLing package', Tartu, Estonia, November 30, 2023.

Baayen, R. H., Writing research proposals for the European Research Council, Workshop on grant writing, Tartu, Estonia, November 29, 2023.

Baayen, R. H., Linguistic Statistics, post-graduate course University of Vienna, Vienna, Austria, November 7 - 9, 2023.

Stupak, I. V., and Baayen, R. H., Challenging Perceptions: Reevaluating Similarities in Ukrainian and Russian Noun Systems, Ukrainistik-Tagung, Dornburg, Germany, October 12, 2023 (poster presentation).

Baayen, R. H., Frequency-Informed Learning, colloquium Out of Our Minds, Birmingham, United Kingdom, October 11, 2023.

Baayen, R. H., Computational modeling of lexical processing, 2nd Joint Workshop on Chinese Lexical Semantic Change (2nd NTü), Tübingen, Germany, September 7, 2023.

Stupak, I. V., and Baayen, R. H., German affixed words: morphological productivity and semantic transparency, 16th International Cognitive Linguistics Conference (ICLC16), Düsseldorf, Germany, August 8, 2023 (poster presentation).

Chuang, Y.-Y., Baayen, R. H., and Bell, M., Do words sing their own tunes? Word-specific pitch realizations in Mandarin and English, 20th International Congress of Phonetic Sciences (ICPhS), Prague, Czech Republic, August 7, 2023 (poster presentation).

Baayen, R. H., Chuang, Y.-Y., and Heitmeier, M., Discriminative learning and the lexicon: NDL and LDL, STEP2023 – CCP Spring Training in Experimental Psycholinguistics, Edmonton, Canada, June 14, 16 (virtual).

2022

Baayen, R. H., Frequency-informed Linear Discriminative Learning, Ingo Plag Celebration Colloquium, Düsseldorf, Germany, September 1, 2022 (keynote).

Baayen, R. H., Modeling lexical processing with linear mappings, International Seminar on Language Culture and Cognition (part of the series from the National Coordination of the National Institute for Anthropology and History), Mexico City, Mexico, May 31, 2022 (virtual keynote).

Baayen, R. H., Heitmeier, M., and Chuang, Y.-Y., Word learning never stops - evidence from computational modeling, Colloquium Research Training Group "Dynamics and stability of linguistic representations", Marburg, Germany, May 20, 2022.

Baayen, R. H., Understanding what word embeddings understand, Groningen Spring School Cognitive Modeling, Groningen, Netherlands, April 7, 2022 (keynote).

Baayen, R. H., Modeling lexical processing with linear mappings, Surrey Linguistics Circle, Guildford, UK, March 29, 2022 (virtual talk).

Baayen, R. H., Modeling lexical processing with linear mappings, UCL (University College London) Language & Cognition seminar series, London, UK, March 16, 2022 (virtual talk).

Baayen, R. H., Shafaei-Bajestan, E., Chuang, Y.-Y., and Heitmeier, M., Productivity in inflection, 44th Annual Conference of the German Linguistic Society (DGfS 2022), Tübingen, Germany, February 23, 2022 (virtual talk).

Baayen, R. H., and Gahl, S., Time and thyme again: Connecting spoken word duration to models of the mental lexicon, Morphology in Production and Perception (MPP2022), Düsseldorf, Germany, February 7, 2022 (virtual talk)

Baayen, R. H., Chuang, Y.-Y., Hsieh, S.-K., Tseng, S., Chen, J., and Shen, T., Conceptualising for compounding: Mandarin two-syllable compounds and names, Workshop on Morphology and Word Embeddings, Tübingen, Germany, January 18, 2022 (virtual talk).