論文の概要: Multi-Unit Directional Measures of Association: Moving Beyond Pairs of Words

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01297v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 02:43:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 02:31:30.754006
• Title: Multi-Unit Directional Measures of Association: Moving Beyond Pairs of Words
• Title（参考訳）: 連想の多単位方向尺度--単語の対を超えて
• Authors: Jonathan Dunn
• Abstract要約: 本稿では,方向関連性に関する一連の多単位測度を定式化し,評価する。 測度は、長さの異なる列と表現のタイプで関連を定量化することができる。 これらの測度を8つの言語で調べると、それらは言語間で安定であり、それぞれが関連するシーケンスのユニークなランクを提供することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper formulates and evaluates a series of multi-unit measures of directional association, building on the pairwise {\Delta}P measure, that are able to quantify association in sequences of varying length and type of representation. Multi-unit measures face an additional segmentation problem: once the implicit length constraint of pairwise measures is abandoned, association measures must also identify the borders of meaningful sequences. This paper takes a vector-based approach to the segmentation problem by using 18 unique measures to describe different aspects of multi-unit association. An examination of these measures across eight languages shows that they are stable across languages and that each provides a unique rank of associated sequences. Taken together, these measures expand corpus-based approaches to association by generalizing across varying lengths and types of representation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,方向関係の一連の多単位測度を定式化・評価し,長さと表現のタイプが変化する列の関連を定量化できるペアワイズ・デルタ測度に基づいて評価する。 ペアワイズ測度の暗黙的長さ制約が放棄されると、アソシエーション測度はまた有意義なシーケンスの境界を識別しなければならない。 本稿では,18個の一意な尺度を用いて複数単位関係の異なる側面を記述することにより,セグメンテーション問題に対するベクトルベースアプローチを提案する。 これらの測度を8つの言語で調べると、それらは言語間で安定であり、それぞれが関連するシーケンスのユニークなランクを提供することを示している。 これらの測度は、様々な長さと表現のタイプにまたがって一般化することで、コーパスに基づく関連性へのアプローチを拡張する。

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