Newest papers

Using Letter Positional Probabilities to Assess French Word Complexity

Michael Coleman Dalvean · 2026 · SSRN Electronic Journal

DOI: 10.2139/ssrn.7595722 · cited by 0 works (OpenAlex) · open-access PDF

Russian

Мы используем буквенно-позиционные вероятности (LPPs) для изучения орфографических различий между простыми и сложными французскими словами. Мы черпаем выборку из 38 000 французских слов, полученных по времени реакции на лексическое решение. Мы принимаем 5000 самых высоких слов по времени реакции и 5000 самых низких как прокси для групп высокой и низкой сложности слов соответственно. Мы создаем 18 переменных на основе структуры слов, таких как длина и количество слогов. Мы также уменьшаем каждое слово в ряд бинарных значений, однократно кодируя каждую букву в соответствии с 42 символами стандартного французского алфавита

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

We use Letter Positional Probabilities (LPPs) to examine the orthographic differences between simple and complex French words. We draw from a sample of 38,000 French words scored by reaction time on a lexical decision task. We take the 5000 highest reaction time words and the 5000 lowest as a proxy for high and low word complexity groups respectively. We create 18 variables based on the structure of the words, such as length and number of syllables. We also reduce each word to a string of binary values by one-hot encoding each letter according to the 42 characters of the standard French alphab

Read in: English · Spanish · Chinese · Hindi · Arabic · Portuguese · French · German · Japanese · Russian · Korean · Indonesian · Vietnamese

Topics: Word (group theory), Binary number, Computer science, Word length, Natural language processing, String (physics)

Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange