論文の概要: Quantifying Cognitive Factors in Lexical Decline
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.05775v1
- Date: Tue, 12 Oct 2021 07:12:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-10-13 23:55:35.752092
- Title: Quantifying Cognitive Factors in Lexical Decline
- Title(参考訳): 語彙減少における認知的要因の定量化
- Authors: David Francis, Ella Rabinovich, Farhan Samir, David Mortensen, Suzanne
Stevenson
- Abstract要約: 我々は、語彙の減少を予測できる様々な心理言語学的要因(意味論、分布論、音韻論)を提案する。
その結果,提案する因子のほとんどが,各単語の硬化したセットと一致した安定な単語との予測方向に有意な差があることが判明した。
さらにダイアクロニック分析により、単語の減少は時間とともに語彙文脈の多様性を減少させ、徐々に「生態的ニッチ」を狭める傾向があることが明らかになった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.4424095531386234
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We adopt an evolutionary view on language change in which cognitive factors
(in addition to social ones) affect the fitness of words and their success in
the linguistic ecosystem. Specifically, we propose a variety of
psycholinguistic factors -- semantic, distributional, and phonological -- that
we hypothesize are predictive of lexical decline, in which words greatly
decrease in frequency over time. Using historical data across three languages
(English, French, and German), we find that most of our proposed factors show a
significant difference in the expected direction between each curated set of
declining words and their matched stable words. Moreover, logistic regression
analyses show that semantic and distributional factors are significant in
predicting declining words. Further diachronic analysis reveals that declining
words tend to decrease in the diversity of their lexical contexts over time,
gradually narrowing their 'ecological niches'.
- Abstract(参考訳): 我々は,認知的要因(社会的要因に加えて)が言語エコシステムにおける単語の適合性とその成功に影響を及ぼす言語変化に関する進化的視点を採用する。
具体的には、単語が時間とともに大幅に頻度を減少させる語彙の減少を予測できる様々な心理言語学的要因(意味、分布、音韻論的)を提案する。
3つの言語(英語、フランス語、ドイツ語)にまたがる歴史的データを用いて、提案された要因のほとんどが、それぞれの縮小した単語群と一致した安定な単語の予測方向に有意な差があることが判明した。
さらに,ロジスティック回帰分析により,意味的および分布的要因が単語減少を予測する上で重要であることが示された。
さらにダイアクロニック分析により、単語の減少は時間とともに語彙的文脈の多様性を減少させ、徐々に「生態的ニッチ」を狭める傾向があることが明らかになった。
関連論文リスト
- Syntactic Language Change in English and German: Metrics, Parsers, and Convergences [56.47832275431858]
本論文は,過去160年間の議会討論のコーパスを用いて,英語とドイツ語の統語的言語変化のダイアクロニックな傾向を考察する。
私たちは、広く使われているStanford Coreと、新しい4つの選択肢を含む5つの依存関係をベースとしています。
文長分布の尾部では,構文的尺度の変化が頻繁であることが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-18T11:46:16Z) - Quantifying the Dialect Gap and its Correlates Across Languages [69.18461982439031]
この研究は、明らかな相違を明らかにし、マインドフルなデータ収集を通じてそれらに対処する可能性のある経路を特定することによって、方言NLPの分野を強化する基盤となる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-23T17:42:01Z) - Neighboring Words Affect Human Interpretation of Saliency Explanations [65.29015910991261]
単語レベルのサリエンシの説明は、しばしばテキストベースのモデルで特徴属性を伝えるために使われる。
近年の研究では、単語の長さなどの表面的要因が、コミュニケーションされたサリエンシスコアの人間の解釈を歪めてしまうことが報告されている。
本研究では,単語の近傍にある単語のマーキングが,その単語の重要性に対する説明者の認識にどのように影響するかを検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-04T09:50:25Z) - Subdiffusive semantic evolution in Indo-European languages [0.0]
セマンティック進化は5つの主要なインド・ヨーロッパ諸語に強く分散している。
単語は異常拡散指数を持つ意味空間の軌跡に従うことを示す。
さらに,データ解析と解釈において,強い部分拡散は多種多様な選択の下で頑健な現象であることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-10T15:57:32Z) - Contextualized language models for semantic change detection: lessons
learned [4.436724861363513]
本稿では,ダイアクロニック・セマンティック・チェンジを検出する文脈的埋め込みに基づく手法の出力の質的分析を行う。
本研究の結果から,文脈化手法は,実際のダイアクロニック・セマンティック・シフトを行なわない単語に対して,高い変化スコアを予測できることが示唆された。
我々の結論は、事前学習された文脈化言語モデルは、語彙感覚の変化と文脈分散の変化を補う傾向にあるということである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-08-31T23:35:24Z) - Slangvolution: A Causal Analysis of Semantic Change and Frequency
Dynamics in Slang [18.609276255676175]
我々は、通常特定のグループや社会的設定に制限される非公式な言語であるスラングについて研究する。
我々はスラング語の意味変化と頻度変化を分析し、それらを標準の非スラング語と比較する。
その結果,スラング語は意味的変化が少ないが,時間とともに変化が大きくなる傾向にあることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-09T11:34:43Z) - How individuals change language [1.2437226707039446]
我々は,多種多様な個人レベルの言語行動を含む,非常に一般的な数学的モデルを導入する。
異なる仮定の下で複数の言語における定冠詞と不定冠詞の実証的な変化の可能性を比較した。
幼児期の言語習得の誤りを主眼とする言語変化の説明は、歴史的データによって非常に弱く支持されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-20T19:02:49Z) - Disambiguatory Signals are Stronger in Word-initial Positions [48.18148856974974]
単語の初期と後期のセグメントの情報を比較するための既存の手法の相違点を指摘する。
何百もの言語にまたがって、言葉で情報を読み込むという言語横断的な傾向があるという証拠が見つかりました。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-03T18:19:16Z) - Mechanisms for Handling Nested Dependencies in Neural-Network Language
Models and Humans [75.15855405318855]
我々は,「深層学習」手法で訓練された現代人工ニューラルネットワークが,人間の文処理の中心的な側面を模倣するかどうかを検討した。
ネットワークは、大きなコーパスで次の単語を予測するためにのみ訓練されたが、分析の結果、局所的および長距離の構文合意をうまく処理する特別なユニットが出現した。
我々は,複数の名詞の単数/複数状態における体系的な変化を伴う文中の数一致の違反を人間が検出する行動実験において,モデルの予測を検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-19T12:00:05Z) - Where New Words Are Born: Distributional Semantic Analysis of Neologisms
and Their Semantic Neighborhoods [51.34667808471513]
分散意味論のパラダイムで定式化されたセマンティック隣人のセマンティック・スパシティと周波数成長率という2つの要因の重要性について検討する。
いずれの因子も単語の出現を予測できるが,後者の仮説はより支持される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-01-21T19:09:49Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。