論文の概要: Global Syntactic Variation in Seven Languages: Towards a Computational Dialectology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.01306v1
• Date: Sat, 3 Apr 2021 03:40:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 02:29:28.776316
• Title: Global Syntactic Variation in Seven Languages: Towards a Computational Dialectology
• Title（参考訳）: 7言語におけるグローバル・シンタクティックな変化--計算辞書を目指して
• Authors: Jonathan Dunn
• Abstract要約: 我々はComputational Construction Grammarを使って、複製可能で偽造可能な構文的特徴セットを提供する。 我々は,Webcrawledおよびソーシャルメディアデータセットに基づくグローバル言語マッピングを用いて,国産品種の選択を決定する。 その結果,構築文法を用いて各言語のモデルが保持したサンプルの領域を頑健に予測できることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The goal of this paper is to provide a complete representation of regional linguistic variation on a global scale. To this end, the paper focuses on removing three constraints that have previously limited work within dialectology/dialectometry. First, rather than assuming a fixed and incomplete set of variants, we use Computational Construction Grammar to provide a replicable and falsifiable set of syntactic features. Second, rather than assuming a specific area of interest, we use global language mapping based on web-crawled and social media datasets to determine the selection of national varieties. Third, rather than looking at a single language in isolation, we model seven major languages together using the same methods: Arabic, English, French, German, Portuguese, Russian, and Spanish. Results show that models for each language are able to robustly predict the region-of-origin of held-out samples better using Construction Grammars than using simpler syntactic features. These global-scale experiments are used to argue that new methods in computational sociolinguistics are able to provide more generalized models of regional variation that are essential for understanding language variation and change at scale.
• Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,グローバルスケールでの地域言語変化の完全な表現を提供することである。 そこで本研究では,これまで方言・方言学に限られていた3つの制約を取り除くことに焦点を当てた。 まず,固定的かつ不完全な変種集合を仮定する代わりに,計算構成文法を用いて,構文特徴の複製可能かつ偽造可能な集合を提供する。 第2に、特定の関心領域を仮定するのではなく、Webcrawledおよびソーシャルメディアデータセットに基づくグローバル言語マッピングを用いて、国産品種の選択を決定する。 第3に、一つの言語を単独で見るのではなく、アラビア語、英語、フランス語、ドイツ語、ポルトガル語、ロシア語、スペイン語の7つの主要言語を同じ手法でモデル化する。 その結果,各言語のモデルは,より単純な構文的特徴を用いることよりも,コンストラクション文法を用いて保留サンプルの領域を確実に予測できることがわかった。 これらのグローバルスケールの実験は、計算社会言語学の新しい手法は、言語の変化や大規模変化を理解するのに不可欠な、より一般化された地域的変動モデルを提供することができると主張している。

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