論文の概要: Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A Case Study in Japanese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00842v1
• Date: Sat, 2 May 2020 14:32:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 12:33:50.996827
• Title: Language Models as an Alternative Evaluator of Word Order Hypotheses: A Case Study in Japanese
• Title（参考訳）: 語順仮説の代替評価者としての言語モデル--日本語の事例研究
• Authors: Tatsuki Kuribayashi, Takumi Ito, Jun Suzuki, Kentaro Inui
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークモデル(LM)を用いて単語の順序を解析する手法について検討する。 本手法が単語の順序分析に有効かどうかを検討する。 LMは分析ツールとして使うのに十分な単語順の知識を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.80297329300326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We examine a methodology using neural language models (LMs) for analyzing the word order of language. This LM-based method has the potential to overcome the difficulties existing methods face, such as the propagation of preprocessor errors in count-based methods. In this study, we explore whether the LM-based method is valid for analyzing the word order. As a case study, this study focuses on Japanese due to its complex and flexible word order. To validate the LM-based method, we test (i) parallels between LMs and human word order preference, and (ii) consistency of the results obtained using the LM-based method with previous linguistic studies. Through our experiments, we tentatively conclude that LMs display sufficient word order knowledge for usage as an analysis tool. Finally, using the LM-based method, we demonstrate the relationship between the canonical word order and topicalization, which had yet to be analyzed by large-scale experiments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワークモデル(LM)を用いて語順を解析する手法について検討する。 このlmベースの方法は、カウントベースメソッドにおけるプリプロセッサエラーの伝播など、既存のメソッドが直面する困難を克服する可能性を秘めている。 本研究では,LMに基づく手法が単語順の分析に有効かどうかを検討する。 ケーススタディとして本研究は,日本語の語順が複雑で柔軟性が高いことに着目した。 LM法の有効性を検証するために (i) lmsと人間の語順の嗜好の類似、及び (ii)以前の言語研究とlm法を用いて得られた結果の整合性について。 実験の結果,LMは分析ツールとして用いるのに十分な語順の知識を示すことがわかった。 最後に, lm法を用いて, 大規模実験では解析されていない正準語順と話題化の関係を示す。

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