論文の概要: Learned Construction Grammars Converge Across Registers Given Increased Exposure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05663v1
• Date: Tue, 12 Oct 2021 00:45:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-14 05:09:33.604718
• Title: Learned Construction Grammars Converge Across Registers Given Increased Exposure
• Title（参考訳）: 学習した構文文法が公開度を高めたレジスタに収束
• Authors: Jonathan Dunn and Harish Tayyar Madabushi
• Abstract要約: 本稿では,学習した構成文法が共有表現に収束するか否かに対する露出増加の影響を計測する。 実験は12言語での言語学習をシミュレートし、コーパスは3つのレジスタを表す。 その結果、露出が増加すると、すべての言語に文法が収束することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8376091455761259
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This paper measures the impact of increased exposure on whether learned construction grammars converge onto shared representations when trained on data from different registers. Register influences the frequency of constructions, with some structures common in formal but not informal usage. We expect that a grammar induction algorithm exposed to different registers will acquire different constructions. To what degree does increased exposure lead to the convergence of register-specific grammars? The experiments in this paper simulate language learning in 12 languages (half Germanic and half Romance) with corpora representing three registers (Twitter, Wikipedia, Web). These simulations are repeated with increasing amounts of exposure, from 100k to 2 million words, to measure the impact of exposure on the convergence of grammars. The results show that increased exposure does lead to converging grammars across all languages. In addition, a shared core of register-universal constructions remains constant across increasing amounts of exposure.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,学習した構文文法が,異なるレジスタのデータに基づいて学習された場合の共有表現に収束するか否かに対する露出の増加の影響を計測する。 登録は建設の頻度に影響し、いくつかの構造は形式的には一般的だが非公式には使われない。 異なるレジスタに露呈する文法帰納アルゴリズムは、異なる構成を得られると期待する。 エクスポージャーの増加はレジスタ固有文法の収束にどの程度つながるのか? 本稿では,12言語(半分はゲルマン語,半分はロマンス語)の言語学習をシミュレートし,コーパスは3つのレジスタ(Twitter,Wikipedia,Web)を表す。 これらのシミュレーションは、文法の収束に対する露出の影響を測定するために、1万語から200万語への露出の増加とともに繰り返される。 その結果,全言語にまたがる文法の収束につながることが明らかとなった。 さらに、レジスタ・ユニバーサル構成の共有コアは、露出の増加とともに一定である。

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