論文の概要: A Computational Approach to Measuring the Semantic Divergence of
Cognates
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.01288v1
- Date: Wed, 2 Dec 2020 15:52:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-30 07:41:14.906309
- Title: A Computational Approach to Measuring the Semantic Divergence of
Cognates
- Title（参考訳）: コニャートのセマンティック多様性測定のための計算的アプローチ
- Authors: Ana-Sabina Uban, Alina-Maria Ciobanu, Liviu P. Dinu
- Abstract要約: 複数の言語におけるコグネート集合の意味的類似性を測定することにより、言語間の意味的相違について検討する。
言語に依存しない手法は、コグナットの発散の定量的解析を容易にする。
本研究では,「ソフト・フェイル・フレンド」と「ハード・フェイル・フレンド」の概念を導入するとともに,偽友達ペアの「虚偽」の程度を測る尺度を導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.66418345185993
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Meaning is the foundation stone of intercultural communication. Languages are
continuously changing, and words shift their meanings for various reasons.
Semantic divergence in related languages is a key concern of historical
linguistics. In this paper we investigate semantic divergence across languages
by measuring the semantic similarity of cognate sets in multiple languages. The
method that we propose is based on cross-lingual word embeddings. In this paper
we implement and evaluate our method on English and five Romance languages, but
it can be extended easily to any language pair, requiring only large
monolingual corpora for the involved languages and a small bilingual dictionary
for the pair. This language-agnostic method facilitates a quantitative analysis
of cognates divergence -- by computing degrees of semantic similarity between
cognate pairs -- and provides insights for identifying false friends. As a
second contribution, we formulate a straightforward method for detecting false
friends, and introduce the notion of "soft false friend" and "hard false
friend", as well as a measure of the degree of "falseness" of a false friends
pair. Additionally, we propose an algorithm that can output suggestions for
correcting false friends, which could result in a very helpful tool for
language learning or translation.
- Abstract（参考訳）: 意味は文化間コミュニケーションの基礎である。
言語は変化し続けており、言葉は様々な理由で意味を変える。
関連言語における意味的発散は、歴史的言語学の重要な関心事である。
本稿では,複数言語におけるコグネート集合の意味的類似性を測定することにより,言語間の意味的分岐について検討する。
本稿では,言語間単語埋め込みに基づく手法を提案する。
本稿では、英語と5つのロマンス言語について実装・評価を行うが、任意の言語対に容易に拡張でき、関連する言語には大きな単言語コーパスと、その対には小さな二言語辞書のみを必要とする。
この言語に依存しない手法は、コグネートペア間の意味的類似性の度合いを計算することによって、コグネート分岐の定量的解析を促進し、偽の友人を特定するための洞察を提供する。
第2の貢献として、偽の友人を検出する簡単な方法を定式化し、偽の友人ペアの「偽り」の程度を測定するとともに、「ソフト・偽の友人」と「ハード・偽の友人」の概念を導入する。
さらに, 誤りを訂正するための提案を出力するアルゴリズムを提案し, 言語学習や翻訳に非常に有用なツールとなる可能性がある。
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