Statistical language acquisition
આંકડાકીય ભાષા સંપાદન, વિકાસલક્ષી મનોભાષાવિજ્ઞાનની એક શાખા, તે પ્રક્રિયાનો અભ્યાસ કરે છે જેના દ્વારા મનુષ્ય ભાષાકીય ઇનપુટમાં આંકડાકીય પેટર્ન પર કાર્યરત સામાન્ય શિક્ષણ પદ્ધતિઓના ઉપયોગ દ્વારા તેના તમામ પાસાઓ (ધ્વન્યાત્મક, વાક્યરચના, લેક્સિકલ, મોર્ફોલોજિકલ, સિમેન્ટીક) માં કુદરતી ભાષાને સમજવાની, ઉત્પન્ન કરવાની, સમજવાની અને વાતચીત કરવાની ક્ષમતા વિકસાવે છે. આંકડાકીય શિક્ષણ સંપાદન દાવો કરે છે કે શિશુઓનું ભાષા-શિક્ષણ જન્મજાત જૈવિક વ્યાકરણને બદલે પેટર્નની ધારણા પર આધારિત છે. કેટલાક આંકડાકીય ઘટકો જેમ કે શબ્દોની આવર્તન, વારંવારની ફ્રેમ, ધ્વન્યાત્મક પેટર્ન અને અન્ય નિયમિતતાઓ ભાષા સંપાદનની સુવિધા માટે ભાષાના માળખા અને અર્થ વિશે માહિતી પ્રદાન કરે છે. આંકડાકીય ભાષા સંપાદનના અભ્યાસ માટે મૂળભૂત તત્વજ્ઞાન એ બુદ્ધિવાદ (અથવા મનોભાષીય સમુદાયમાં તેની આધુનિક અભિવ્યક્તિ, નેટિવવાદ) અને અનુભવવાદ વચ્ચેની સદીઓ જૂની ચર્ચા છે, જેમાં આ ક્ષેત્રના સંશોધકો પછીની શ્રેણીના સમર્થનમાં મજબૂત રીતે પડે છે. જન્મવાદ એ એવી સ્થિતિ છે કે મનુષ્ય જન્મજાત ક્ષેત્ર-વિશિષ્ટ જ્ઞાન સાથે જન્મે છે, ખાસ કરીને ભાષા શીખવા માટેની જન્મજાત ક્ષમતાઓ. સત્તરમી સદીના ડેસકાર્ટેસ, સ્પિનોજા અને લીબનીઝ જેવા બુદ્ધિવાદી ફિલસૂફોથી લઈને રિચાર્ડ મોન્ટેગ્યુ જેવા સમકાલીન ફિલસૂફો અને નોઆમ ચોમ્સ્કી જેવા ભાષાશાસ્ત્રીઓ, નેટિવિસ્ટો ભાષા સંપાદનના ચોક્કસ કાર્ય સાથે જન્મજાત શિક્ષણ પદ્ધતિને રજૂ કરે છે. આધુનિક સમયમાં, આ ચર્ચા મોટે ભાગે ચોમ્સ્કીના સાર્વત્રિક વ્યાકરણના સમર્થનને ઘેરી લે છે, જે ગુણધર્મો તમામ કુદરતી ભાષાઓમાં હોવા જોઈએ, ભાષા સંપાદન ઉપકરણ (એલ. એ. ડી.) ની વિવાદાસ્પદ ધારણા દ્વારા, ભાષા શીખવા માટે જવાબદાર એક સહજ માનસિક 'અંગ' જે તમામ સંભવિત ભાષા વિકલ્પોની શોધ કરે છે અને એવા પરિમાણો પસંદ કરે છે જે શીખનારના પર્યાવરણીય ભાષાકીય ઇનપુટ સાથે શ્રેષ્ઠ રીતે મેળ ખાય છે. ચોમ્સ્કીનો મોટાભાગનો સિદ્ધાંત પ્રોત્સાહનની ગરીબી (પી. ઓ. ટી. એસ.) દલીલ પર આધારિત છે, જે દાવો કરે છે કે બાળકની ભાષાકીય માહિતી એટલી મર્યાદિત અને દૂષિત છે કે એકલા આ માહિતીમાંથી ભાષા શીખવી અશક્ય છે. ઉદાહરણ તરીકે, પોટ્સના ઘણા સમર્થકો દાવો કરે છે કે કારણ કે બાળકો ક્યારેય નકારાત્મક પુરાવાઓના સંપર્કમાં આવતા નથી, એટલે કે, કયા શબ્દસમૂહો અવ્યાકરણીય છે તે વિશેની માહિતી, તેઓ જે ભાષા માળખું શીખે છે તે ભાષા-વિશિષ્ટ શિક્ષણ પદ્ધતિ વિના સાચા ભાષણ જેવું નહીં હોય. ભાષા, જૈવભાષાવિજ્ઞાન માટે જવાબદાર આંતરિક પ્રણાલી માટે ચોમ્સ્કીની દલીલ ત્રણ-પરિબળ મોડેલ રજૂ કરે છે. "આનુવંશિક દાન" શિશુને ભાષાકીય માહિતી મેળવવાની, નિયમો શોધવાની અને સાર્વત્રિક વ્યાકરણની મંજૂરી આપે છે. "બાહ્ય વાતાવરણ" અન્ય લોકો સાથે વાતચીત કરવાની જરૂરિયાત અને નાની ઉંમરે ભાષાના સંપર્કમાં આવવાના ફાયદાઓને પ્રકાશિત કરે છે. છેલ્લું પરિબળ મગજના ગુણધર્મો, શીખવાના સિદ્ધાંતો અને કોમ્પ્યુટેશનલ કાર્યક્ષમતાનો સમાવેશ કરે છે જે બાળકોને પેટર્ન અને વ્યૂહરચનાઓનો ઉપયોગ કરીને ઝડપથી ભાષા પસંદ કરવા માટે સક્ષમ બનાવે છે. આ સ્થિતિથી તદ્દન વિપરીત અનુભવવાદ છે, જ્ઞાનશાસ્ત્રીય સિદ્ધાંત કે તમામ જ્ઞાન સંવેદનાત્મક અનુભવમાંથી આવે છે. આ વિચારોની શાળા ઘણીવાર નવજાત મનને ટેબુલા રસ અથવા ખાલી સ્લેટ તરીકે વર્ણવે છે, અને ઘણી રીતે "પ્રકૃતિ વિરુદ્ધ પોષણ ચર્ચા" ના પોષણ પરિપ્રેક્ષ્ય સાથે સંકળાયેલ હોઈ શકે છે. આ દ્રષ્ટિકોણ એક લાંબી ઐતિહાસિક પરંપરા ધરાવે છે જે તર્કવાદની સમાંતર છે, જેની શરૂઆત સત્તરમી સદીના લોક, બેકોન, હોબ્સ અને પછીની સદીમાં હ્યુમ જેવા અનુભવવાદી ફિલસૂફોથી થાય છે. અનુભવવાદનો મૂળભૂત સિદ્ધાંત એ છે કે પર્યાવરણમાં માહિતી એટલી સંરચિત છે કે તેની પેટર્ન ડોમેન-જનરલ લર્નિંગ મિકેનિઝમ્સ દ્વારા શોધી શકાય તેવી અને બહાર કાઢી શકાય તેવી બંને હોય છે. ભાષા સંપાદનની દ્રષ્ટિએ, આ પેટર્ન ભાષાકીય અથવા સામાજિક હોઈ શકે છે. ચોમ્સ્કી ભાષા સંપાદનના આ પ્રયોગમૂલક સિદ્ધાંતની ખૂબ જ ટીકા કરે છે. તેમણે કહ્યું છે, "તે સાચું છે કે વિવિધ ભાષાકીય સમસ્યાઓ માટે આંકડાકીય નમૂનાઓને લાગુ કરવાનો પ્રયાસ કરવા પર ઘણું કામ કરવામાં આવ્યું છે. મને લાગે છે કે કેટલીક સફળતાઓ મળી છે, પરંતુ ઘણી નિષ્ફળતાઓ મળી છે. તેઓ દાવો કરે છે કે ભાષા પ્રાપ્ત કરવા માટે આંકડાકીય પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરવાનો વિચાર એ ભાષા કેવી રીતે પ્રાપ્ત થાય છે તેની સાચી સમજણને બદલે માત્ર પ્રક્રિયાની નકલ છે. પ્રાયોગિક દાખલાઓ હેડર્ન પ્રેફરન્સ પ્રોસિજર (એચ. પી. પી.) આંકડાકીય ભાષા સંપાદન માટે શિશુઓની ક્ષમતાઓની તપાસમાં સૌથી વધુ ઉપયોગમાં લેવાતા પ્રાયોગિક દાખલાઓમાંથી એક હેડર્ન પ્રેફરન્સ પ્રોસિજર (એચ. પી. પી.) છે, જે 1985માં સ્ટેનફોર્ડના મનોવૈજ્ઞાનિક એની ફર્નાલ્ડ દ્વારા વિકસાવવામાં આવી હતી, જે સામાન્ય પુખ્ત ભાષણ કરતાં પ્રોટોટાઇપિકલ બાળક-નિર્દેશિત ભાષણ માટે શિશુઓની પસંદગીઓનો અભ્યાસ કરવા માટે વિકસાવવામાં આવી હતી. ક્લાસિક એચ. પી. પી. નમૂનામાં, શિશુઓને મુક્તપણે તેમના માથા ફેરવવાની મંજૂરી આપવામાં આવે છે અને માઉન્ટ થયેલ લાઇટ સાથે બે વક્તાઓ વચ્ચે બેસવામાં આવે છે. જમણા કે ડાબા વક્તાનો પ્રકાશ પછી ઝળકે છે કારણ કે તે વક્તા શિશુને અમુક પ્રકારના શ્રાવ્ય અથવા ભાષાકીય ઇનપુટ ઉત્તેજના પ્રદાન કરે છે. આપેલ બાજુની વિશ્વસનીય દિશાને તે બાજુના વક્તા સાથે સંકળાયેલ ઇનપુટ માટેની પસંદગીના સંકેત તરીકે લેવામાં આવે છે. ત્યારથી આ દાખલો શિશુ વાણીની ધારણાના અભ્યાસમાં વધુને વધુ મહત્વપૂર્ણ બની ગયો છે, ખાસ કરીને ઉચ્ચારણના ભાગો કરતાં ઊંચા સ્તરે ઇનપુટ માટે, જોકે કેટલાક ફેરફારો સાથે, સંબંધિત આશ્રિત માપ તરીકે બાજુની પસંદગીને બદલે સાંભળવાના સમયનો ઉપયોગ કરવા સહિત. એચ. પી. પી. ની જેમ, કન્ડિશન્ડ હેડટર્ન પ્રોસિજર પણ આપેલ બાજુ માટે શિશુની વિભેદક પસંદગીનો ઉપયોગ કરે છે, જે તે બાજુ સાથે સંકળાયેલ ઇનપુટ અથવા વાણી માટે પસંદગીના સંકેત તરીકે અથવા વધુ વખત પરિચિતતાના સંકેત તરીકે કરે છે. ગાઉટ એટ અલ દ્વારા પ્રોસોડિક સીમા માર્કર્સના અભ્યાસમાં વપરાય છે. (2004) અને પછી વેરકર દ્વારા મૂળ-ભાષાના ધ્વનિના સ્પષ્ટ દ્રષ્ટિકોણના તેમના ક્લાસિક અભ્યાસોમાં, જ્યારે પણ કોઈ ચોક્કસ ઇનપુટ સાંભળવામાં આવે ત્યારે બેમાંથી કોઈ એક દિશામાં જોવા માટે શિશુઓને કેટલીક આકર્ષક છબી અથવા પ્રદર્શન દ્વારા શરતી કરવામાં આવે છે, ગાઉટના કિસ્સામાં એક સંપૂર્ણ શબ્દ અને વેરકરના કિસ્સામાં એક ધ્વન્યાત્મક ઉચ્ચારણ. કન્ડીશનીંગ પછી, નવા અથવા વધુ જટિલ ઇનપુટ પછી શિશુને રજૂ કરવામાં આવે છે, અને અગાઉના લક્ષ્ય શબ્દને શોધવાની અથવા બે પરીક્ષણોના ઇનપુટને અલગ કરવાની તેમની ક્ષમતાનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે કે શું તેઓ કન્ડિશન્ડ ડિસ્પ્લેની અપેક્ષાએ માથું ફેરવે છે કે નહીં. જ્યારે એચ. પી. પી. અને કન્ડિશન્ડ હેડટર્ન પ્રોસિજર ઉત્તેજના પ્રત્યે વર્તણૂકીય પ્રતિસાદોના નિરીક્ષણ માટે પરવાનગી આપે છે અને આ વર્તણૂકને પ્રેરિત કરવા માટે વિષયની અપેક્ષાઓ શું હોવી જોઈએ તે વિશેના હકીકત તારણો પછી, એન્ટીસિપેટરી આઈ મૂવમેન્ટ નમૂનારૂપ સંશોધકોને ઘટના થાય તે પહેલાં વિષયની અપેક્ષાઓનું સીધું નિરીક્ષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. વિષયોની આંખની હિલચાલ પર નજર રાખીને સંશોધકો શિશુના નિર્ણય લેવાની અને શિશુઓ તેમના વાતાવરણ વિશે આગાહી કરવા માટે સંભવિત જ્ઞાન પર કેવી રીતે એન્કોડ કરે છે અને કાર્ય કરે છે તેની તપાસ કરી શક્યા છે. આ દાખલો અન્ય લોકો કરતા વયની વિશાળ શ્રેણીમાં આંખની હિલચાલની વર્તણૂકમાં તફાવતોની સરખામણી કરવાનો ફાયદો પણ આપે છે. કૃત્રિમ ભાષાઓ કૃત્રિમ ભાષાઓ, એટલે કે, નાના પાયે બોલાતી ભાષાઓ કે જે સામાન્ય રીતે અત્યંત મર્યાદિત શબ્દભંડોળ અને સરળીકૃત વ્યાકરણના નિયમો ધરાવે છે, તે મનોવૈજ્ઞાનિક સંશોધકો માટે સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાતો દાખલો છે. કૃત્રિમ ભાષાઓ સંશોધકોને રસના ચલને અલગ કરવાની મંજૂરી આપે છે અને વિષયને પ્રાપ્ત થનારા ઇનપુટ પર વધુ નિયંત્રણનો ઉપયોગ કરે છે. કમનસીબે, આ ભાષાઓની અતિશય સરળ પ્રકૃતિ અને લય, સ્વરમાં ફેરફાર અને ક્રમિક નિયમિતતા જેવી તમામ માનવ કુદરતી ભાષાઓમાં સામાન્ય સંખ્યાબંધ ઘટનાઓની ગેરહાજરી આ નમૂનાનો ઉપયોગ કરીને મેળવેલા કોઈપણ તારણો માટે બાહ્ય માન્યતાના પ્રશ્નો ઉભા કરે છે, પછી પણ ઉપયોગમાં લેવાતી ભાષાઓની જટિલતા અને સમૃદ્ધિ વધારવા માટે પ્રયાસો કરવામાં આવ્યા છે. કૃત્રિમ ભાષામાં જટિલતાનો અભાવ અથવા જટિલતામાં ઘટાડો એ કુદરતી ભાષામાં અંતર્ગત ધ્વનિ પરિવર્તનશીલતાને ધ્યાનમાં લીધા વિના કુદરતી ભાષામાં આપેલ ઉચ્ચારણને ઓળખવાની બાળકની જરૂરિયાતને ધ્યાનમાં લેવામાં નિષ્ફળ જાય છે, જોકે "શક્ય છે કે કુદરતી ભાષાની જટિલતા ખરેખર શીખવાની સુવિધા આપે છે". જેમ કે, કૃત્રિમ ભાષાના પ્રયોગો સામાન્ય રીતે સંબંધિત ભાષાકીય ચલો શું છે, શિશુઓ માહિતીના કયા સ્રોતોનો ઉપયોગ કરી શકે છે અને ક્યારે અને સંશોધકો શીખવાની અને સંપાદન પ્રક્રિયાને મોડેલિંગ કરવા વિશે કેવી રીતે જઈ શકે છે તે શોધવા માટે હાથ ધરવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, એસ્લિન અને ન્યૂપોર્ટે કૃત્રિમ ભાષાઓનો ઉપયોગ કરીને એ જાણવા માટે કર્યું છે કે ભાષાકીય ઇનપુટની કઈ લાક્ષણિકતાઓ શિશુઓ દ્વારા ચોક્કસ પેટર્નને મુખ્ય અને સરળતાથી શોધી શકાય છે, જેનાથી તેઓ શબ્દ-અંતિમ સિલેબલની સાથે સિલેબલ પુનરાવર્તનની શોધને સરળતાથી વિપરીત કરી શકે છે અને તે શરતો વિશે તારણો કાઢે છે કે જેના હેઠળ કોઈ પણ લક્ષણને મહત્વપૂર્ણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. ઑડિઓ અને ઑડિઓવિઝ્યુઅલ રેકોર્ડિંગ્સ આંકડાકીય શિક્ષણ ભાષા સંપાદનમાં મોટી ભૂમિકા ભજવે છે તેવું દર્શાવવામાં આવ્યું છે, પરંતુ સામાજિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયા પણ શીખવાનો જરૂરી ઘટક હોવાનું જણાય છે. એક અભ્યાસમાં, મેન્ડરિન બોલનારાઓના ઓડિયો અથવા ઓડિયોવિઝ્યુઅલ રેકોર્ડિંગ્સ સાથે રજૂ કરાયેલા શિશુઓ ભાષાના ધ્વનિમાં તફાવત કરવામાં નિષ્ફળ ગયા. આ સૂચવે છે કે માત્ર અવાજો સાંભળવા એ ભાષા શીખવા માટે પૂરતું નથી; સામાજિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયા શિશુને આંકડા લેવા માટે સંકેત આપે છે. શિશુઓ પ્રત્યેની ખાસ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓને "બાળક-નિર્દેશિત" ભાષા તરીકે ઓળખવામાં આવે છે કારણ કે તે વધુ પુનરાવર્તિત અને સહયોગી છે, જે તેને શીખવાનું સરળ બનાવે છે. આ "બાળક નિર્દેશિત" ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ એ પણ કારણ હોઈ શકે છે કે પુખ્ત વયના બદલે બાળક તરીકે ભાષા શીખવી સરળ છે. દ્વિભાષી શિશુઓના અભ્યાસો, જેમ કે ફ્રેન્ચ-શીખતા શિશુઓ પરના અધ્યયન બિજેલજેક-બેબીક, વગેરે, ભાષા સંપાદનમાં પ્રોસોડીની ભૂમિકા વિશે સમજ આપે છે. બિજેલજેક-બેબીક અભ્યાસમાં જાણવા મળ્યું છે કે ભાષાનું પ્રભુત્વ "પ્રોસોડિક વિરોધાભાસ પ્રત્યેની સંવેદનશીલતાને" પ્રભાવિત કરે છે. જો કે આ આંકડાકીય શિક્ષણ પરનો અભ્યાસ ન હતો, તેમ છતાં પ્રોસોડિક પેટર્ન માન્યતા પરના તેના તારણો આંકડાકીય શિક્ષણ પર અસર કરી શકે છે. શક્ય છે કે પ્રથમ ભાષાના આંકડાકીય શિક્ષણ દ્વારા મેળવેલા ભાષાના અનુભવ અને જ્ઞાનના પ્રકારો બીજી ભાષાના સંપાદનને પ્રભાવિત કરે. કેટલાક સંશોધનો એવી શક્યતા તરફ ધ્યાન દોરે છે કે બીજી ભાષા શીખવાની મુશ્કેલી માળખાકીય પેટર્ન અને ભાષાના સંકેતોમાંથી ઉદ્ભવી શકે છે જે વ્યક્તિએ તેની અથવા તેણીની પ્રથમ ભાષાના સંપાદનમાંથી પહેલેથી જ મેળવી લીધી છે. તે અર્થમાં, આંકડાકીય સંપાદનમાંથી પ્રથમ ભાષાની પ્રક્રિયા કરવા માટેનું જ્ઞાન અને કુશળતા એક જટિલ પરિબળ તરીકે કામ કરી શકે છે જ્યારે કોઈ વ્યક્તિ વિવિધ વાક્ય રચનાઓ, વ્યાકરણના નિયમો અને વાણીની પેટર્ન સાથે નવી ભાષા શીખવાનો પ્રયાસ કરે છે. મહત્વપૂર્ણ તારણો ધ્વન્યાત્મક શ્રેણી શીખવું કુદરતી ભાષા જેટલી જ જટિલ પ્રણાલીનું જ્ઞાન વિકસાવવાનું પ્રથમ પગલું એ ધ્વનિકો તરીકે ઓળખાતા અવાજોના મહત્વપૂર્ણ ભાષા-વિશિષ્ટ વર્ગોને અલગ પાડવાનું શીખવું છે, જે શબ્દો વચ્ચેના અર્થને અલગ પાડે છે. યુ. બી. સી. મનોવૈજ્ઞાનિક જેનેટ વેરકર, 1980 ના દાયકામાં પ્રયોગોની તેમની પ્રભાવશાળી શ્રેણીથી, માનવ બાળકો આ ધ્વન્યાત્મક ભિન્નતાઓ વિકસાવે છે તે પ્રક્રિયાને સમજવાના પ્રયાસમાં સૌથી અગ્રણી વ્યક્તિઓમાંની એક છે. જ્યારે પુખ્ત વયના લોકો જે જુદી જુદી ભાષાઓ બોલે છે તેઓ અન્ય ભાષાઓમાં અર્થપૂર્ણ ધ્વનિ તફાવતોને અલગ કરવામાં અસમર્થ હોય છે જે તેમના પોતાના વિવિધ અર્થોનું વર્ણન કરતા નથી, ત્યારે બાળકો તમામ વાણી અવાજોને સાર્વત્રિક રીતે અલગ કરવાની ક્ષમતા સાથે જન્મે છે. વર્કરના કાર્યોએ દર્શાવ્યું છે કે જ્યારે છથી આઠ મહિનાના શિશુઓ હજુ પણ ચોક્કસ હિન્દી અને અંગ્રેજી વ્યંજનો વચ્ચેના તફાવતને સમજી શકે છે, ત્યારે તેઓ 11 થી 13 મહિના સુધીમાં આ ક્ષમતા સંપૂર્ણપણે ગુમાવી ચૂક્યા છે. હવે તે સામાન્ય રીતે સ્વીકારવામાં આવે છે કે બાળકો અમુક પ્રકારના સમજશક્તિ વિતરણ શિક્ષણનો ઉપયોગ કરે છે, જેના દ્વારા જીવનની શરૂઆતમાં ધ્વન્યાત્મક વર્ગો રચવા માટે ઇનપુટ ઉત્તેજનાના સમાન ઉદાહરણોને જોડીને વર્ગો શોધવામાં આવે છે. વિકાસશીલ બાળકો ભાષાકીય સત્તાના અસરકારક ન્યાયાધીશો હોવાનું જાણવા મળ્યું છે, જે શબ્દોના ખોટા ઉચ્ચારણ કરનારા વક્તાઓ પર ઓછું ધ્યાન કેન્દ્રિત કરીને તેમની ભાષાના નમૂનાની તપાસ કરે છે. શિશુઓ ચોક્કસ ધ્વનિઓ એકબીજાને અનુસરશે તેવી સંભાવનાની ગણતરી કરવા માટે આંકડાકીય ટ્રેકિંગનો પણ ઉપયોગ કરે છે. પાર્સિંગ એ એવી પ્રક્રિયા છે જેના દ્વારા સતત વાણી પ્રવાહને તેના અલગ અર્થપૂર્ણ એકમોમાં વિભાજિત કરવામાં આવે છે, દા. ત. વાક્યો, શબ્દો અને સિલેબલ. સેફ્રાન (1996) સંશોધનની આ શ્રેણીમાં એકમાત્ર નિર્ણાયક અભ્યાસનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. શિશુઓને કોમ્પ્યુટરાઈઝ્ડ અવાજમાંથી કૃત્રિમ ભાષાની બે મિનિટની સતત વાણી રજૂ કરવામાં આવી હતી જેથી પ્રોસોડી અથવા ઇન્ટોનેશન જેવા બાહ્ય ચલમાંથી કોઈપણ દખલ દૂર કરી શકાય. આ પ્રસ્તુતિ પછી, શિશુઓ શબ્દોને બિન-શબ્દોથી અલગ પાડવા સક્ષમ હતા, જેમ કે બીજા કિસ્સામાં લાંબા સમય સુધી જોવામાં આવતા સમય દ્વારા માપવામાં આવે છે. આ પરિણામોને સમજવામાં એક મહત્વપૂર્ણ ખ્યાલ એ છે કે સંક્રમણની સંભાવના, એક તત્વની સંભાવના, આ કિસ્સામાં એક ઉચ્ચારણ, અન્ય તત્વને અનુસરે છે અથવા તેનાથી આગળ છે. આ પ્રયોગમાં, શબ્દોમાં એકસાથે જતા સિલેબલમાં શબ્દ સીમાઓ પર સિલેબલની સરખામણીમાં ઘણી વધારે સંક્રમણની સંભાવના હતી જે હમણાં જ અડીને આવી હતી. અવિશ્વસનીય રીતે, બે મિનિટની ટૂંકી પ્રસ્તુતિ પછી, શિશુઓ આ આંકડાઓનો ટ્રેક રાખવામાં અને ઉચ્ચ સંભાવના શબ્દોને ઓળખવામાં સક્ષમ હતા. ત્યારબાદ વધુ સંશોધનોએ આ પરિણામોને શિશુઓ માટે અજાણ્યા કુદરતી ભાષાઓ સાથે પુનરાવર્તિત કર્યા છે, જે સૂચવે છે કે શીખતા શિશુઓ પણ સંક્રમણની સંભાવનાઓની દિશા (આગળ અથવા પાછળ) પર નજર રાખે છે. આ ઘટના પાછળની ચેતા પ્રક્રિયાઓ મોટાભાગે અજ્ઞાત હોવા છતાં, તાજેતરના સંશોધન અહેવાલો શબ્દની સીમાઓની શોધ દરમિયાન ડાબી નીચલા આગળના ગાયરસ અને મધ્ય આગળના ગાયરસમાં પ્રવૃત્તિમાં વધારો કરે છે. ઉચ્ચારણ-આદેશ પક્ષપાતનો વિકાસ એ સંપૂર્ણ ભાષાના વિકાસના માર્ગમાં એક મહત્વપૂર્ણ પગલું છે. અક્ષરોને વર્ગીકૃત કરવાની અને વારંવાર સહ-બનતી શ્રેણીઓને એકસાથે જૂથબદ્ધ કરવાની ક્ષમતા પ્રોટોલેક્સીકનના વિકાસમાં નિર્ણાયક હોઈ શકે છે, જે શિશુ સાંભળે છે તે શબ્દોમાં લાક્ષણિક પેટર્ન પર આધારિત સામાન્ય ભાષા-વિશિષ્ટ શબ્દ નમૂનાઓનો સમૂહ છે. આ પ્રોટોલેક્સીકોનનો વિકાસ બદલામાં નવી પ્રકારની પેટર્નની ઓળખ માટે પરવાનગી આપી શકે છે, દા. ત. અંગ્રેજીમાં શબ્દ-પ્રારંભિક રીતે ભારિત વ્યંજનોની ઉચ્ચ આવૃત્તિ, જે શિશુઓને સામાન્ય પ્રોસોડિક શબ્દસમૂહોને સ્વાયત્ત ભાષાકીય એકમો તરીકે ઓળખીને, શબ્દ અને ભાષા શીખવાના ગતિશીલ ચક્રને ફરી શરૂ કરીને શબ્દોને વધુ વિશ્લેષણ કરવાની મંજૂરી આપશે. સંદર્ભ-લેબલ સંગઠનો કેવી રીતે શિખાઉ ભાષા-વપરાશકર્તાઓ યોગ્ય સંદર્ભ સાથે શીખી લેબલોને સાંકળવામાં સક્ષમ છે તે પ્રશ્ન, પર્યાવરણમાં વ્યક્તિ અથવા ઑબ્જેક્ટ કે જેને લેબલ નામ આપે છે, તે પ્લેટોથી ક્વિનથી હોફસ્ટેડર સુધીની ભાષા અને અર્થની ફિલોસોફિકલ વિચારણાઓના કેન્દ્રમાં છે. આ સમસ્યા, શબ્દ અને પદાર્થ વચ્ચે કેટલાક નક્કર સંબંધ શોધવાની, શબ્દકોષની શોધના અનંત પુનરાવર્તનને વશ થયા વિના શબ્દનો અર્થ શોધવાની, પ્રતીક ગ્રાઉન્ડિંગ સમસ્યા તરીકે ઓળખાય છે. સંશોધકોએ દર્શાવ્યું છે કે આ સમસ્યા ભાષાનું વિશ્લેષણ કરવાની ક્ષમતા સાથે ગાઢ રીતે જોડાયેલી છે, અને તે શબ્દો કે જે તેમની ઉચ્ચ સંક્રમણકાલીન સંભાવનાઓને કારણે વિભાજિત કરવા માટે સરળ છે, તે યોગ્ય સંદર્ભ માટે નકશો બનાવવાનું પણ સરળ છે. આ ભાષા સંપાદનની વિકાસલક્ષી પ્રગતિના વધુ પુરાવા તરીકે કામ કરે છે, જેમાં બાળકોને ધ્વન્યાત્મક વર્ગો બનાવવા માટે કુદરતી ભાષાઓના ધ્વનિ વિતરણની સમજની જરૂર પડે છે, આ વર્ગો પર આધારિત શબ્દોનું વિશ્લેષણ કરે છે, અને પછી આ પદચ્છેદનોનો ઉપયોગ તેમને પદાર્થો પર લેબલ તરીકે મેપ કરવા માટે કરે છે. શબ્દથી સંદર્ભ સંગઠનોની વિકાસલક્ષી પ્રારંભિક સમજણ છ મહિનાની ઉંમરે નોંધવામાં આવી છે, જેમાં શિશુઓ 'મમી' અને 'ડેડી' અથવા તેમના પારિવારિક અથવા સાંસ્કૃતિક સમકક્ષ શબ્દોને સમજે છે. વધુ અભ્યાસોએ દર્શાવ્યું છે કે શિશુઓ આ ક્ષમતામાં ઝડપથી વિકાસ કરે છે અને સાત મહિના સુધીમાં ગતિશીલ છબીઓ અને નોનસેન્સ શબ્દો અને સિલેબલ વચ્ચેના જોડાણને શીખવામાં સક્ષમ હોય છે. એ નોંધવું અગત્યનું છે કે કોઈ ચોક્કસ ઉદાહરણ અથવા વ્યક્તિ માટે લેબલનું મેપિંગ કરવા અને વસ્તુઓના સંપૂર્ણ વર્ગ માટે લેબલનું મેપિંગ કરવા વચ્ચે એક તફાવત છે, જે ઘણીવાર સંપાદન સંશોધનમાં ગૂંચવણમાં મૂકે છે. આ પછીની પ્રક્રિયાને કેટલીકવાર સામાન્યીકરણ અથવા નિયમ શિક્ષણ તરીકે ઓળખવામાં આવે છે. સંશોધનોએ દર્શાવ્યું છે કે જો ઇનપુટ ચોક્કસ વિગતોને બદલે સમજશક્તિના મુખ્ય પરિમાણોના સંદર્ભમાં એન્કોડ કરવામાં આવે અને જો ઇનપુટમાં પેટર્ન સૂચવે છે કે સંખ્યાબંધ વસ્તુઓને સમાન સંદર્ભમાં એકબીજાના બદલે નામ આપવામાં આવ્યું છે, તો ભાષા શીખનાર તે નામને દરેક કિસ્સામાં સંબંધિત સુવિધાઓ સાથે સામાન્ય બનાવવાની શક્યતા વધારે હશે. આ વલણ સંદર્ભ સંકેતોની સુસંગતતા અને ઇનપુટમાં કયા શબ્દ સંદર્ભો ઓવરલેપ થાય છે તેના પર ભારે આધાર રાખે છે. આ તફાવતો શિશુ શબ્દ શિક્ષણમાં ઓછી અને વધુ પડતી સામાન્યીકરણની જાણીતી પેટર્ન સાથે પણ જોડાયેલા છે. સંશોધનોએ એ પણ દર્શાવ્યું છે કે સંદર્ભોની સહ-ઘટનાની આવર્તનને પણ ટ્રેક કરવામાં આવે છે, જે સંગઠનો બનાવવામાં અને ઓબ્જેક્ટ-સંદર્ભિત મોડેલોમાં અસ્પષ્ટતા દૂર કરવામાં મદદ કરે છે. હજુ સુધી અદ્રશ્ય શબ્દોના સંપૂર્ણ વર્ગોમાં યોગ્ય રીતે સામાન્ય બનાવવાની ક્ષમતા, સતત વાણીનું વિશ્લેષણ કરવાની અને શબ્દ-ક્રમની નિયમિતતા પર નજર રાખવાની ક્ષમતાઓ સાથે, વાક્યરચના અને વ્યાકરણની નિપુણતા અને જ્ઞાન વિકસાવવા માટે જરૂરી નિર્ણાયક કુશળતા હોઈ શકે છે. ઓટીસ્ટીક વસ્તીમાં તફાવતો તાજેતરના સંશોધન મુજબ, ઓટીઝમ સ્પેક્ટ્રમ ડિસઓર્ડર્સ ધરાવતા બાળકોમાં આંકડાકીય ભાષા શીખવાના કોઈ ચેતા પુરાવા નથી. જ્યારે કૃત્રિમ વાણીના સતત પ્રવાહના સંપર્કમાં આવે છે, ત્યારે ન્યુરોટિપિકલ બાળકો શબ્દની સીમાઓ માટેના સંકેતોમાં વધારો થતાં ડોર્સોલેટરલ ફ્રન્ટલ કોર્ટિસીસ (ખાસ કરીને મધ્ય ફ્રન્ટલ ગાયરસ) માં ઓછી કોર્ટિકલ પ્રવૃત્તિ દર્શાવે છે. જો કે, આપેલા મૌખિક સંકેતોને ધ્યાનમાં લીધા વિના, ઓટીસ્ટીક બાળકોમાં આ નેટવર્કમાં પ્રવૃત્તિ યથાવત રહી હતી. આ પુરાવા, યોગ્ય ફ્રન્ટલ લોબ મગજની કામગીરીના મહત્વને પ્રકાશિત કરે છે, જે "એક્ઝિક્યુટિવ ફંક્શન્સ" થિયરીના સમર્થનમાં છે, જેનો ઉપયોગ ઓટીસ્ટીક ભાષાની ખોટના જૈવિક રીતે સંબંધિત કેટલાક કારણોને સમજાવવા માટે થાય છે. કામ કરવાની નબળી યાદશક્તિ, નિર્ણય લેવાની ક્ષમતા, આયોજન અને લક્ષ્ય નિર્ધારણ, જે ફ્રન્ટલ લોબના મહત્વપૂર્ણ કાર્યો છે, ઓટીસ્ટીક બાળકો જ્યારે સામાજિકીકરણ અને સંદેશાવ્યવહારની વાત આવે છે ત્યારે નુકસાનમાં હોય છે (ઓઝોનોફ, એટ અલ., 2004). વધુમાં, સંશોધકોએ શોધી કાઢ્યું છે કે ઓટીસ્ટીક બાળકોમાં વાતચીતની ક્ષતિનું સ્તર કૃત્રિમ ભાષાઓના સંપર્ક દરમિયાન આ જ પ્રદેશોમાં સિગ્નલમાં વધારો સાથે વિપરિત રીતે સંકળાયેલું હતું. આ પુરાવાના આધારે, સંશોધકોએ તારણ કાઢ્યું છે કે ઓટીઝમ સ્પેક્ટ્રમ ડિસઓર્ડર્સ ધરાવતા બાળકોમાં સતત વાણીમાં શબ્દની સીમાઓને ઓળખવા માટે ન્યુરલ આર્કિટેક્ચર નથી. પ્રારંભિક શબ્દ વિભાજન કુશળતા પછીની ભાષાના વિકાસની આગાહી કરવા માટે દર્શાવવામાં આવી છે, જે સમજાવી શકે છે કે શા માટે ભાષામાં વિલંબ એ ઓટીઝમ સ્પેક્ટ્રમ ડિસઓર્ડર્સનું વિશિષ્ટ લક્ષણ છે. પરિસ્થિતિઓમાં આંકડાકીય ભાષા શીખવું ભાષા શીખવું વિવિધ સંદર્ભોમાં થાય છે, જેમાં શિશુ અને સંભાળ રાખનાર બંને સામાજિક ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓમાં સંલગ્ન હોય છે. તાજેતરના સંશોધનોએ તપાસ કરી છે કે કેવી રીતે શિશુઓ અને પુખ્ત વયના લોકો ક્રોસ-સિચ્યુએશનલ સ્ટેટિસ્ટિક્સનો ઉપયોગ કરે છે જેથી માત્ર શબ્દોના અર્થ વિશે જ નહીં પણ સંદર્ભમાં અવરોધો વિશે પણ જાણી શકાય. ઉદાહરણ તરીકે, સ્મિથ અને તેમના સાથીઓએ પ્રસ્તાવ મૂક્યો કે શિશુઓ સારી રીતે વ્યાખ્યાયિત શ્રેણીઓમાંથી આવતી સમાન વસ્તુઓને લેબલ કરવા માટે પૂર્વગ્રહ પ્રાપ્ત કરીને ભાષા શીખે છે. આ દ્રષ્ટિકોણ માટે મહત્વનો વિચાર એ છે કે શબ્દો શીખવામાં મદદ કરતી અવરોધો ઇનપુટ અથવા શિશુના અનુભવથી સ્વતંત્ર નથી. તેના બદલે, અવરોધો ત્યારે આવે છે જ્યારે શિશુઓ શબ્દોના ઉપયોગની રીતો વિશે શીખે છે અને શબ્દોનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે ભૂતકાળમાં ઉપયોગમાં લેવાતી વસ્તુઓની ચોક્કસ લાક્ષણિકતાઓ પર ધ્યાન આપવાનું શરૂ કરે છે. પ્રેરક શિક્ષણની સમસ્યા ઊભી થઈ શકે છે કારણ કે શબ્દોનો ઉપયોગ ઘણીવાર અસ્પષ્ટ પરિસ્થિતિઓમાં થાય છે જેમાં એક કરતાં વધુ સંભવિત સંદર્ભો ઉપલબ્ધ હોય છે. આ શિશુઓ માટે મૂંઝવણ તરફ દોરી શકે છે કારણ કે તેઓ એ તફાવત કરી શકતા નથી કે કયા શબ્દોને સંદર્ભ આપવામાં આવતી વસ્તુઓને લેબલ કરવા માટે વિસ્તૃત કરવા જોઈએ. સ્મિથ અને યુએ પ્રસ્તાવ મૂક્યો કે આવી અસ્પષ્ટ પરિસ્થિતિઓમાં તફાવત કરવાની એક રીત એ છે કે બહુવિધ દ્રશ્યો પર શબ્દ-સંદર્ભિત જોડીને ટ્રેક કરવી. દાખલા તરીકે, જે શિશુ ઑબ્જેક્ટ A અને ઑબ્જેક્ટ B ની હાજરીમાં શબ્દ સાંભળે છે તે શબ્દ ઑબ્જેક્ટ A અથવા ઑબ્જેક્ટ B નો સંદર્ભ છે કે કેમ તેની ખાતરી નહીં કરે. જો કે, જો શિશુ ઑબ્જેક્ટ બી અને ઑબ્જેક્ટ સીની હાજરીમાં ફરીથી લેબલ સાંભળે છે, તો શિશુ નિષ્કર્ષ પર આવી શકે છે કે ઑબ્જેક્ટ બી એ લેબલનો સંદર્ભ છે કારણ કે ઑબ્જેક્ટ બી સતત વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં લેબલ સાથે જોડાય છે. કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલોનો ઉપયોગ લાંબા સમયથી એવી પદ્ધતિઓનું અન્વેષણ કરવા માટે કરવામાં આવે છે કે જેના દ્વારા ભાષા શીખનારાઓ ભાષાકીય માહિતી પર પ્રક્રિયા કરે છે અને તેમાં હેરફેર કરે છે. આ પ્રકારના નમૂનાઓ સંશોધકોને મહત્વપૂર્ણ શિક્ષણ ચલોને વ્યવસ્થિત રીતે નિયંત્રિત કરવાની મંજૂરી આપે છે જે ઘણીવાર માનવ સહભાગીઓમાં ચાલાકી કરવી મુશ્કેલ હોય છે. ભાષા સંપાદનના સહયોગી ન્યુરલ નેટવર્ક મોડેલો એ જ્ઞાનાત્મક મોડેલના સૌથી જૂના પ્રકારોમાંથી એક છે, જેમાં વિતરિત રજૂઆતો અને ગાંઠો વચ્ચેના જોડાણોના વજનમાં ફેરફારનો ઉપયોગ કરીને આ રજૂઆતો પ્લાસ્ટિકતા-આધારિત ચેતાકોષીય પુનર્ગઠનની યાદ અપાવે તેવી રીતે શીખવાનું અનુકરણ કરે છે જે માનવ શિક્ષણ અને યાદશક્તિનો આધાર બનાવે છે. સહયોગી નમૂનાઓ શાસ્ત્રીય જ્ઞાનાત્મક નમૂનાઓ સાથેના વિરામનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે, જે અસ્થાયી વિચારણાઓને વધુ સારી રીતે સંભાળવા માટે સક્ષમ ભાષા પ્રત્યે ગતિશીલ પ્રણાલીઓના અભિગમની તરફેણમાં, સ્વતંત્ર અને સંદર્ભ-મુક્ત પ્રતીકો દ્વારા વર્ગીકૃત થયેલ છે. આ અભિગમનો અગ્રદૂત, અને ભાષાકીય સમજણ અને ઉત્પાદનમાં સમયના પરિમાણ માટે જવાબદાર પ્રથમ મોડેલ પ્રકારોમાંથી એક એલ્મેનનું સરળ પુનરાવર્તિત નેટવર્ક (એસઆરએન) હતું. સિસ્ટમની ભૂતકાળની સ્થિતિઓનું પ્રતિનિધિત્વ કરવા માટે પ્રતિસાદ નેટવર્કનો ઉપયોગ કરીને, એસઆરએન માત્ર આંકડાકીય સહ-ઘટના પેટર્નના આધારે સ્વ-સંગઠિત વ્યાકરણની શ્રેણીઓમાં ઇનપુટને ક્લસ્ટર કરવા માટે શબ્દ-આગાહી કાર્યમાં સક્ષમ હતા. આ જેવી પ્રારંભિક સફળતાઓએ ભાષાકીય સંપાદનમાં ગતિશીલ પ્રણાલીઓના સંશોધનનો માર્ગ મોકળો કર્યો હતો, પ્રારંભિક ભાષાકીય વિકાસ વિશેના ઘણા પ્રશ્નોના જવાબ આપ્યા હતા પરંતુ અન્ય ઘણા પ્રશ્નોના જવાબ આપ્યા નહોતા, જેમ કે આ આંકડાકીય રીતે હસ્તગત કરેલા લેક્સેમ્સને કેવી રીતે રજૂ કરવામાં આવે છે. તાજેતરના સંશોધનમાં શીખવાની ગતિશીલ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાને સમજવાનો પ્રયાસ ખાસ મહત્વ ધરાવે છે (દા. ત. ભાષા આધારિત) અને શીખનાર (દા. ત. વક્તા-આધારિત) શાબ્દિક સંગઠનમાં ચલ અને દ્વિભાષીઓમાં સ્પર્ધા. વધુ મનોવૈજ્ઞાનિક રીતે વાસ્તવિક નમૂનાઓ તરફ આગળ વધવાના અવિરત પ્રયાસોમાં, ઘણા સંશોધકોએ સહયોગી નમૂનાઓ, સ્વ-સંગઠિત નકશાઓ (એસ. ઓ. એમ.) ના સબસેટ તરફ વળ્યા છે, જે ભાષા વિકાસના સ્થાપિત, જ્ઞાનાત્મક રીતે બુદ્ધિગમ્ય નમૂનાઓ છે. એસ. ઓ. એમ. સંશોધકોને સંખ્યાબંધ સંપાદન પ્રક્રિયાઓમાં અવરોધો અને રસના ચલની ઓળખ અને તપાસ કરવામાં અને ભાષાકીય અને જ્ઞાનાત્મક સિદ્ધાંતો પર આ તારણોના પરિણામોની શોધ કરવામાં મદદરૂપ થયા છે. ભાષા શીખનારાઓ અને વર્તમાન કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલો બંને માટે કાર્યકારી સ્મૃતિને એક મહત્વપૂર્ણ અવરોધ તરીકે ઓળખીને, સંશોધકો એ દર્શાવવામાં સક્ષમ થયા છે કે આ ચલની હેરફેર વાક્યરચના બુટસ્ટ્રેપિંગ માટે પરવાનગી આપે છે, જે વાક્યોમાં શબ્દોની સ્થિતિગત સહ-ઘટનામાંથી માત્ર સ્પષ્ટ પરંતુ વાસ્તવિક સામગ્રી અર્થને દોરતી નથી. સંભવિત નમૂનાઓ ભાષા સંપાદનના કેટલાક તાજેતરના નમૂનાઓ શિશુઓની વાણીના પ્રવાહોનું યોગ્ય રીતે વિશ્લેષણ કરવાની અને શબ્દના અર્થો પ્રાપ્ત કરવાની ક્ષમતાઓને ધ્યાનમાં લેવા માટે બાયેસિયન અનુમાનની પદ્ધતિઓની આસપાસ કેન્દ્રિત છે. આ પ્રકારના નમૂનાઓ શરતી સંભાવના (A આપેલ B ની સંભાવના) ની કલ્પના પર ભારે આધાર રાખે છે, જે શિશુઓ દ્વારા શબ્દો શીખવા માટે શબ્દો અને સિલેબલની સંક્રમણકાલીન સંભાવનાઓના ઉપયોગને લગતા તારણો સાથે સુસંગત છે. આ સંભવિત પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરતા નમૂનાઓ સામાજિક સિદ્ધાંતોના અગાઉના દ્વિવિધ ભાષા સંપાદન પરિપ્રેક્ષ્યોને ભેળવી શક્યા છે જે વક્તાના ઇરાદાઓ અને આંકડાકીય અને સહયોગી સિદ્ધાંતો શીખવાના મહત્વ પર ભાર મૂકે છે જે ક્રોસ-સિચ્યુએશનલ સંદર્ભો પર આધાર રાખે છે. આ અભિગમ પરસ્પર વિશિષ્ટતા, એક-પરીક્ષણ શિક્ષણ અથવા ઝડપી મેપિંગ અને સામાજિક હેતુઓના ઉપયોગ જેવી સંપાદનની ઘટનાઓને સમજાવવામાં મહત્વપૂર્ણ પરિણામો તરફ દોરી ગયો છે. જ્યારે આ પરિણામો મજબૂત હોવાનું જણાય છે, ત્યારે આ ક્ષેત્રોમાં સહયોગી મોડેલોની સફળતાની સરખામણીમાં સિંગલ લેબલ મેપિંગના બહુવિધ સંદર્ભ, સિંગલ લેબલથી સિંગલ સંદર્ભ મેપિંગ અને દ્વિભાષી ભાષા સંપાદન જેવી વધુ જટિલ પરિસ્થિતિઓને સંભાળવા માટે આ મોડેલોની ક્ષમતાઓને લગતા અભ્યાસો હજુ શોધવાના બાકી છે. જોકે, આશા છે કે આ મોડેલ પ્રકારોને ભાષા સંપાદનનો વ્યાપક અહેવાલ પૂરો પાડવા માટે ભેળવી શકાય છે. સી/વી પૂર્વધારણા સંભવિત આવર્તનની રેખાઓ સાથે, સી/વી પૂર્વધારણા મૂળભૂત રીતે જણાવે છે કે બધા ભાષા શ્રોતાઓ સ્વરોની તુલનામાં સતત વાણીના શબ્દમાળાઓમાં શબ્દો (શાબ્દિક ભિન્નતા) વચ્ચે તફાવત કરવા માટે વ્યંજન આવર્તનનો ઉપયોગ કરે છે. સ્વર લયબદ્ધ ઓળખ માટે વધુ સુસંગત છે. કેટલાક અનુવર્તી અભ્યાસોએ આ તારણો જાહેર કર્યા, કારણ કે તેઓ દર્શાવે છે કે સ્વરોની પ્રક્રિયા તેમના સ્થાનિક આંકડાકીય વિતરણથી સ્વતંત્ર રીતે કરવામાં આવે છે. અન્ય સંશોધનોએ દર્શાવ્યું છે કે વિવિધ ભાષાઓની સરખામણી કરતી વખતે વ્યંજન-સ્વર ગુણોત્તર શબ્દકોશના કદને પ્રભાવિત કરતું નથી. ઉચ્ચ વ્યંજન ગુણોત્તર ધરાવતી ભાષાઓના કિસ્સામાં, બાળકો કવિતા અથવા સ્વર આવર્તન કરતાં વ્યંજન પડોશીઓ પર વધુ આધાર રાખી શકે છે. ભાષા સંપાદન માટેના અલ્ગોરિધમ્સ ભાષા સંપાદનના કેટલાક નમૂનાઓ અનુકૂલનશીલ પદચ્છેદન અને વ્યાકરણ પ્રેરણ અલ્ગોરિધમ્સ પર આધારિત છે. સંદર્ભો ભાષા સંપાદન લાગુ ભાષાવિજ્ઞાન