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语言学习涉及暴露于不一致的系统 - 即存在多种模式或方法以标记某些含义的系统。不一致的系统通常会随着时间的流逝而变化更加规律 - 它们被系统化。然而，一些最近的研究报告说，学习者倾向于在输入中再现不一致，从而导致语言学习机制基本上是防腐剂的模型。我们使用一种新颖的范式进行了人工语言学习实验，以扩展我们对语言学习中系统化与保留机制的理解。参与者被教给两个数字标记系统，要么完全一致（系统的概率P为1.00）或不一致（一个系统的P = 0.875，另一个系统的p = 0.125，依此类推，依此类推，依此类推，依此类推，P = 0.75和P = 0.625）。一个标记系统是一个复数标记系统。另一个是一种类型的罕见的单态标记系统。在概括新项目时，参与者总体上产生的定期输出模式比较不一致的条件更一致，而对复数标记条件的输入状况要比单人标记的条件更多。对于单次标记条件，参与式的变化要比复数标记的变化要大得多。有些人系统地朝着更熟悉的模式系统化，有些是针对不太熟悉的模式系统化的，有些人与概率匹配没有显着差异。我们展示了一个具有两个免费参数的模型如何在任何给定情况下都可以在其系统化的倾向上有所不同。我们分析了与当前统计学习模型相关的变化，表明保存群岛学习模型以及所有具有单个自由参数的模型都无法捕获我们的结果。我们还讨论了对语言变化理论的影响。
形态学中的熟悉，一致性和系统化
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