論文の概要: Feature-rich multiplex lexical networks reveal mental strategies of
early language learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.05061v1
- Date: Thu, 13 Jan 2022 16:44:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-14 18:19:37.630737
- Title: Feature-rich multiplex lexical networks reveal mental strategies of
early language learning
- Title（参考訳）: 特徴豊富な多重語彙ネットワークが早期言語学習のメンタル戦略を明らかに
- Authors: Salvatore Citraro and Michael S. Vitevitch and Massimo Stella and
Giulio Rossetti
- Abstract要約: FEature-Rich MUltiplex LEXical (FERMULEX) ネットワークについて述べる。
類似性は、知識のセマンティック/シンタクティック/音声学的側面にまたがる異種単語関連をモデル化する。
単語には、周波数、取得年齢、長さ、ポリセミーを含む多次元特徴埋め込みが組み込まれている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7111443975103329
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Knowledge in the human mind exhibits a dualistic vector/network nature.
Modelling words as vectors is key to natural language processing, whereas
networks of word associations can map the nature of semantic memory. We
reconcile these paradigms - fragmented across linguistics, psychology and
computer science - by introducing FEature-Rich MUltiplex LEXical (FERMULEX)
networks. This novel framework merges structural similarities in networks and
vector features of words, which can be combined or explored independently.
Similarities model heterogenous word associations across
semantic/syntactic/phonological aspects of knowledge. Words are enriched with
multi-dimensional feature embeddings including frequency, age of acquisition,
length and polysemy. These aspects enable unprecedented explorations of
cognitive knowledge. Through CHILDES data, we use FERMULEX networks to model
normative language acquisition by 1000 toddlers between 18 and 30 months.
Similarities and embeddings capture word homophily via conformity, which
measures assortative mixing via distance and features. Conformity unearths a
language kernel of frequent/polysemous/short nouns and verbs key for basic
sentence production, supporting recent evidence of children's syntactic
constructs emerging at 30 months. This kernel is invisible to network
core-detection and feature-only clustering: It emerges from the dual
vector/network nature of words. Our quantitative analysis reveals two key
strategies in early word learning. Modelling word acquisition as random walks
on FERMULEX topology, we highlight non-uniform filling of communicative
developmental inventories (CDIs). Conformity-based walkers lead to accurate
(75%), precise (55%) and partially well-recalled (34%) predictions of early
word learning in CDIs, providing quantitative support to previous empirical
findings and developmental theories.
- Abstract（参考訳）: 人間の心の知識は双対的ベクトル/ネットワークの性質を示す。
単語をベクトルとしてモデル化することは自然言語処理の鍵であり、単語関連性のネットワークは意味記憶の性質をマッピングすることができる。
我々は、FEature-Rich MUltiplex LEXical(FERMULEX)ネットワークを導入し、言語学、心理学、計算機科学にまたがるこれらのパラダイムを精査する。
この新しい枠組みは、ネットワークにおける構造的類似性と単語の構造的特徴をマージする。
知識の意味的・統語的・音韻学的側面を横断する異種言語関係の類似性モデル
単語は、周波数、獲得年齢、長さ、ポリセミーを含む多次元特徴埋め込みで豊かである。
これらの側面は認知知識の先例のない探求を可能にする。
幼児データを通して, フェルムレックスネットワークを用いて18～30ヶ月間, 幼児1000名による規範言語獲得をモデル化する。
類似性や埋め込みは、距離と特徴による選別混合を測定する整合性を通じて単語をホモフィリーにキャプチャする。
コンフォニティは、頻繁に/多義/短い名詞と動詞の言語核を基礎文生成の鍵とし、30ヶ月で出現する子供の構文構成の最近の証拠を支持する。
このカーネルは、ネットワークコア検出と機能のみのクラスタリングには見えない。
初期単語学習における2つの重要な戦略を定量的に分析した。
ferMULEXトポロジーのランダムウォークとして単語の獲得をモデル化し,CDI(Communicative Developmental inventories)の不均一充填に注目した。
コンフォーマル性に基づく歩行は、CDIにおける早期単語学習の正確さ(75%)、正確さ(55%)、そして部分的に精確(34%)な予測をもたらす。
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