Using Prosody to Predict Syntactic Structure

📄 arXiv: 2608.30260v1 📥 PDF

作者: Junghyun Min, Alex Warstadt, Tamar I. Regev, Tiago Pimentel, Ethan Gotlieb Wilcox

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2026-08-31

备注: 15 pages, 4 figures. EMNLP 2026 camera-ready

💡 一句话要点

提出信息论框架以量化韵律与句法结构的关系

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 韵律分析 句法结构 信息论 自然语言处理 多模态模型

📋 核心要点

  1. 现有研究对韵律与句法结构之间的关系缺乏一致的理解，尤其是在不同语境下的表现。
  2. 论文提出了一种信息论框架，能够量化韵律特征与句法结构之间的相互信息，适用于大规模语料库分析。
  3. 实验结果显示，韵律特征在自发对话中能显著减少句法不确定性，提升幅度达到10.2%。

📝 摘要（中文）

尽管韵律在句法结构中起着重要作用，但两者之间的对应关系仍存在争议。本文通过信息论的视角，量化韵律特征与句法表示之间的相互信息，提供了一种通用框架，能够在大型语音文本语料库上进行估计。该框架具有结构无关性和模块化特点，可用于测量个别韵律特征或结构组件的贡献。研究表明，在自发对话中，韵律特征能够减少句法不确定性，提供了对句法-韵律接口理论的新实证支持。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决韵律特征与句法结构之间关系的量化问题，现有方法在不同语境下的适用性和准确性不足。

核心思路：通过信息论的框架，量化韵律特征与句法表示之间的相互信息，提供一种通用的分析工具，能够适应不同的语料类型。

技术框架：整体架构包括数据预处理、韵律特征提取、句法表示构建和相互信息计算四个主要模块。数据预处理阶段负责清洗和标准化语料，韵律特征提取模块则提取如词时长和词间停顿等特征。

关键创新：本研究的创新点在于提出了一种结构无关的模块化框架，能够灵活测量不同韵律特征对句法结构的影响，填补了现有方法的不足。

关键设计：在参数设置上，采用了信息论中的互信息计算方法，损失函数设计为最小化句法不确定性，网络结构则基于多模态语言模型，确保了对不同类型数据的适应性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，韵律特征在自发对话中能够减少句法不确定性，提升幅度达到10.2%。这一发现为句法-韵律接口理论提供了新的实证支持，展示了韵律在语言理解中的重要性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、语音识别和人机交互等。通过量化韵律与句法的关系，可以提升语音理解系统的准确性和自然性，未来可能对教育、翻译和社交机器人等领域产生深远影响。

📄 摘要（原文）

While it is well-established that prosody carries crucial cues for syntactic structure, the degree and nature of correspondence between these two domains remains contested. We investigate the syntax-prosody interface through an information-theoretic lens, quantifying the interaction between prosodic features and syntactic representations as their mutual information. We provide a general-purpose framework for estimating this quantity over large speech-text corpora using multimodal language models. Our framework is structure-agnostic and modular, insofar as it can be used to measure the contributions of individual prosodic features or components of structure. We evaluate the syntax-prosody relationship for two features (word duration and inter-word pauses) across two domains--read audiobooks and spontaneous conversations--both in English. Our results demonstrate that prosody contains measurable syntactic information, with prosodic features reducing syntactic uncertainty in spontaneous conversations by up to 10.2%. Our findings offer new empirical support for several theoretical accounts of the syntax-prosody interface.