論文の概要: Multidimensional scaling and linguistic theory
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04946v2
- Date: Sat, 13 Mar 2021 14:20:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-16 11:28:28.964299
- Title: Multidimensional scaling and linguistic theory
- Title（参考訳）: 多次元スケーリングと言語理論
- Authors: Martijn van der Klis and Jos Tellings
- Abstract要約: 本稿では,多次元スケーリング(MDS)技術の言語研究における意味地図作成への応用について述べる。
MDSは、オブジェクトを空間内の点として表現する統計的手法であり、オブジェクト間の近接類似性は、表現内の対応するポイント間の近接距離に対応する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10152838128195464
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper reports on the state-of-the-art in the application of
multidimensional scaling (MDS) techniques to create semantic maps in linguistic
research. MDS refers to a statistical technique that represents objects
(lexical items, linguistic contexts, languages, etc.) as points in a space so
that close similarity between the objects corresponds to close distances
between the corresponding points in the representation. We focus on the recent
trend to apply MDS to parallel corpus data in order to investigate a certain
linguistic phenomenon from a cross-linguistic perspective.
We first introduce the mathematical foundations of MDS, intended for
non-experts, so that readers understand notions such as 'eigenvalues',
'dimensionality reduction', 'stress values', etc. as they appear in linguistic
MDS writing.
We then give an exhaustive overview of past research that employs MDS
techniques in combination with parallel corpus data, and propose a set of
terminology to succinctly describe the key parameters of a particular MDS
application. We go over various research questions that have been answered with
the aid of MDS maps, showing that the methodology covers topics in a spectrum
ranging from classic typology (e.g. language classification) to formal
linguistics (e.g. study of a phenomenon in a single language).
We finally identify two lines of future research that build on the insights
of earlier MDS research described in the paper. First, we envisage the use of
MDS in the investigation of cross-linguistic variation of compositional
structures, an important area in variation research that has not been
approached by parallel corpus work yet. Second, we discuss how MDS can be
complemented and compared with other dimensionality reduction techniques that
have seen little use in the linguistic domain so far.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,多次元スケーリング(MDS)技術の言語研究における意味地図作成への応用について述べる。
MDSは、オブジェクト(語彙項目、言語コンテキスト、言語など)を表す統計技術を指す。
空間内の点として、オブジェクト間の密接な類似性は、表現中の対応する点間の近接距離に対応する。
言語横断的な視点から特定の言語現象を研究するために,MDSを並列コーパスデータに適用する最近の傾向に注目した。
まず,非専門家を対象としたMDSの数学的基礎を紹介し,「固有値」,「次元化」,「ストレス値」などの概念を読者が理解できるようにする。
言語 MDS の文章に現れる。
次に, 並列コーパスデータと組み合わせたMDS技術を用いた過去の研究の概要を概観し, 特定のMDSアプリケーションのキーパラメータを簡潔に記述するための用語セットを提案する。
我々はMDSマップの助けを借りて回答された様々な研究課題について検討し、この方法論が古典型学(例)から幅広い分野のトピックをカバーしていることを示す。
言語分類) 形式言語学(例えば、英語)
一つの言語における現象の研究)。
論文で紹介されたMDS研究の知見に基づいて、今後2つの研究の行を最終的に特定する。
まず, 並列コーパス研究にはまだアプローチされていない変分研究における重要な領域である構成構造の言語間差異の調査におけるMDSの利用を検討する。
第2に,これまでの言語領域ではほとんど使われていない他の次元縮小手法と比較して,mdsの補完方法について考察する。
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