論文の概要: Grammatical cues are largely, but not completely, redundant with word
meanings in natural language
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.12911v1
- Date: Sun, 30 Jan 2022 21:01:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-02 02:56:41.999195
- Title: Grammatical cues are largely, but not completely, redundant with word
meanings in natural language
- Title(参考訳): 文法的な手がかりは、主に、完全にではなく、自然言語で単語の意味が冗長である
- Authors: Kyle Mahowald, Evgeniia Diachek, Edward Gibson, Evelina Fedorenko,
Richard Futrell
- Abstract要約: 文法的手がかりの解釈における重要性について検討した。
両方の言語で精度が高い。
8つの言語族の30言語にまたがって、パフォーマンスは一貫して高かった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.120023364420331
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The combinatorial power of language has historically been argued to be
enabled by syntax: rules that allow words to combine hierarchically to convey
complex meanings. But how important are these rules in practice? We performed a
broad-coverage cross-linguistic investigation of the importance of grammatical
cues for interpretation. First, English and Russian speakers (n=484) were
presented with subjects, verbs, and objects (in random order and with
morphological markings removed) extracted from naturally occurring sentences,
and were asked to identify which noun is the agent of the action. Accuracy was
high in both languages (~89% in English, ~87% in Russian), suggesting that word
meanings strongly constrain who is doing what to whom. Next, we trained a
neural network machine classifier on a similar task: predicting which nominal
in a subject-verb-object triad is the subject. Across 30 languages from eight
language families, performance was consistently high: a median accuracy of 87%,
comparable to the accuracy observed in the human experiments. These results
have ramifications for any theory of why languages look the way that they do,
and seemingly pose a challenge for efficiency-based theories: why have
grammatical cues for argument role if they only have utility in 10-15% of
sentences? We suggest that although grammatical cues are not usually necessary,
they are useful in the rare cases when the intended meaning cannot be inferred
from the words alone, including descriptions of human interactions, where roles
are often reversible (e.g., Ray helped Lu/Lu helped Ray), and expressing
non-canonical meanings (e.g., the man bit the dog). Importantly, for such cues
to be useful, they have to be reliable, which means being ubiquitously used,
including when they are not needed.
- Abstract(参考訳): 言語の組合せの力は歴史的に構文によって有効であると論じられてきた: 単語を階層的に組み合わせて複雑な意味を伝えることを可能にする規則。
しかし、これらのルールは実際どのくらい重要か?
文法的手がかりの解釈の重要性について,幅広い言語横断調査を行った。
まず, 自然発生文から抽出した主語, 動詞, 対象物(ランダム順, 形態的マーキングを除いたもの)を英語とロシア語の話者(n=484)に提示し, どの名詞がアクションのエージェントであるかを判断した。
どちらの言語においても高い精度(英語では89%、ロシア語では87%)であり、単語の意味は誰に何をしているかを強く制約していることを示唆している。
次に、ニューラルネットワークマシンの分類器を、同じようなタスクでトレーニングした。
8つの言語ファミリーから30の言語にまたがる性能は一貫して高く、中央値の精度は87%であり、人間の実験で観測された精度に匹敵するものであった。
これらの結果は、言語がなぜそのように見えるのかという理論に差があり、効率性に基づく理論に挑戦しているように見える。
文法的な手がかりは必ずしも必要ではないが、人間の相互作用がしばしば可逆である(レイはルー/ルーがレイを助けた)、非標準的意味(例えば、男が犬を噛んだ)など、言葉だけでは意味を推測できないまれなケースで有用であることが示唆されている。
重要なのは、そのようなヒントが有用であるためには、信頼性が必要であり、必要のないときを含め、ユビキタスに使用されることを意味する。
関連論文リスト
- What an Elegant Bridge: Multilingual LLMs are Biased Similarly in Different Languages [51.0349882045866]
本稿では,Large Language Models (LLMs) の文法的ジェンダーのレンズによるバイアスについて検討する。
様々な言語における形容詞を持つ名詞を記述するためのモデルを提案し,特に文法性のある言語に焦点を当てた。
単純な分類器は、偶然以上の名詞の性別を予測できるだけでなく、言語間の移動可能性も示せる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-12T22:10:16Z) - The Causal Influence of Grammatical Gender on Distributional Semantics [87.8027818528463]
言語間のジェンダー割り当てがどの程度意味を持つかは、言語学と認知科学における研究の活発な領域である。
我々は、名詞の文法的性別、意味、形容詞選択の間の相互作用を共同で表現する、新しい因果的グラフィカルモデルを提供する。
名詞の意味を制御した場合、文法的性別と形容詞的選択の関係は、ほぼゼロであり、無意味である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T13:58:13Z) - Syntactic Variation Across the Grammar: Modelling a Complex Adaptive
System [0.76146285961466]
16か国49の英語話者の方言変化をモデル化した。
その結果,構文変化の重要な部分は文法の異なる部分間の相互作用から成り立っていることがわかった。
ニュージーランド英語は、オーストラリア英語の phrasal verb に類似しているが、同時に英英語の dative phrase にも類似している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-21T08:14:34Z) - Quantifying the Roles of Visual, Linguistic, and Visual-Linguistic
Complexity in Verb Acquisition [8.183763443800348]
我々は、事前学習された人工ニューラルネットワークから得られる単語の視覚的および言語的表現を用いる。
動詞の表現は一般的に、名詞の表現よりも領域内ではより可変であり、識別しにくいことが分かる。
視覚的可変性は、言語学習を内部的に推進する最強の要因であり、次いで視覚言語的アライメントと言語的可変性である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-05T15:08:21Z) - When classifying grammatical role, BERT doesn't care about word order...
except when it matters [9.553484840008583]
単語の順序は、意味論的に非原型的な位置における単語の後半層表現を定義するのに不可欠である。
実験では,単語順序が文脈化過程に与える影響を分離した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-11T19:00:15Z) - It's not Rocket Science : Interpreting Figurative Language in Narratives [48.84507467131819]
我々は2つの非構成的図形言語(イディオムとシミュラ)の解釈を研究する。
実験の結果、事前学習された言語モデルのみに基づくモデルは、これらのタスクにおいて人間よりもはるかにひどい性能を示すことがわかった。
また, 知識強化モデルを提案し, 具体的言語を解釈するための人的戦略を採用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-31T21:46:35Z) - Word Frequency Does Not Predict Grammatical Knowledge in Language Models [2.1984302611206537]
言語モデルの精度には,系統的な変化源が存在するかを検討する。
特定の名詞は他の名詞よりも体系的によく理解されており、文法的タスクや異なる言語モデルに対して頑健である。
名詞の文法的特性は,様々な訓練データからほとんど学習されないことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-26T19:51:36Z) - Investigating Cross-Linguistic Adjective Ordering Tendencies with a
Latent-Variable Model [66.84264870118723]
本稿では,多言語形容詞順序付けを潜在変数モデルとして,初めて純粋コーパス駆動モデルを提案する。
我々は普遍的、言語横断的、階層的形容詞順序付け傾向の存在の強い確固たる証拠を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-09T18:27:55Z) - Pragmatic information in translation: a corpus-based study of tense and
mood in English and German [70.3497683558609]
文法的時制とムードは自然言語処理(NLP)研究において考慮すべき重要な言語現象である。
我々は翻訳における英語とドイツ語の時制とムードの対応について考察する。
特に重要なのは、ルールベース、フレーズベース統計およびニューラルマシン翻訳における時制とムードをモデル化することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-10T08:15:59Z) - On the Relationships Between the Grammatical Genders of Inanimate Nouns
and Their Co-Occurring Adjectives and Verbs [57.015586483981885]
我々は6つの異なるジェンダー言語で大規模コーパスを使用する。
名詞の文法的性別とそれらの名詞を直接対象、間接対象、主語とする動詞との間に統計的に有意な関連性を見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-03T22:49:44Z)
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。