論文の概要: What do complexity measures measure? Correlating and validating
corpus-based measures of morphological complexity
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05056v1
- Date: Mon, 11 Apr 2022 12:49:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-13 00:03:25.320138
- Title: What do complexity measures measure? Correlating and validating
corpus-based measures of morphological complexity
- Title（参考訳）: 複雑性測定とは何か?
コーパスに基づく形態的複雑性の関連と検証
- Authors: \c{C}a\u{g}r{\i} \c{C}\"oltekin and Taraka Rama
- Abstract要約: 本稿では,自然言語の形態的複雑性の定量化に用いる8つの尺度について述べる。
第1の主成分は、この変化の92.62 %を8つの尺度で説明しており、研究された複雑性尺度間の強い線形依存性を示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.36572039512405
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an analysis of eight measures used for quantifying morphological
complexity of natural languages. The measures we study are corpus-based
measures of morphological complexity with varying requirements for corpus
annotation. We present similarities and differences between these measures
visually and through correlation analyses, as well as their relation to the
relevant typological variables. Our analysis focuses on whether these
`measures' are measures of the same underlying variable, or whether they
measure more than one dimension of morphological complexity. The principal
component analysis indicates that the first principal component explains 92.62
% of the variation in eight measures, indicating a strong linear dependence
between the complexity measures studied.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自然言語の形態的複雑性の定量化に用いる8つの尺度について述べる。
本研究は,コーパスアノテーションの要件の異なる形態的複雑性のコーパスベース尺度である。
これらの指標の類似性と差異を視覚的および相関分析により明らかにし,関連するタイプ変数との関連性について検討した。
分析では,これらの「測度」が同じ基底変数の測度なのか,あるいは1次元以上の形態的複雑性の測度なのかに注目した。
主成分分析は、第一主成分が8つの測度の変動の92.62 %を説明することを示し、研究した複雑性測度間の強い線形依存を示す。
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