論文の概要: Word-Embeddings Distinguish Denominal and Root-Derived Verbs in Semitic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05721v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 09:31:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 12:50:09.927490
• Title: Word-Embeddings Distinguish Denominal and Root-Derived Verbs in Semitic
• Title（参考訳）: 単語埋め込みによる半音節の単音節と根話動詞の区別
• Authors: Ido Benbaji (MIT), Omri Doron (MIT), Ad\`ele H\'enot-Mortier (MIT)
• Abstract要約: ヘブライ語埋め込みの文脈における2段階仮説の有効性を検証することを提案する。 2段階の仮説が導出されている場合,(1)は名詞,(2)はそれに由来する名詞,(3)は名詞に関連する動詞がエンコードされることを期待する。 我々は,この仮説を,fastText,GloVe,Word2Vec,AlephBERTの4つの埋め込みモデルを用いて検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Proponents of the Distributed Morphology framework have posited the existence of two levels of morphological word formation: a lower one, leading to loose input-output semantic relationships; and an upper one, leading to tight input-output semantic relationships. In this work, we propose to test the validity of this assumption in the context of Hebrew word embeddings. If the two-level hypothesis is borne out, we expect state-of-the-art Hebrew word embeddings to encode (1) a noun, (2) a denominal derived from it (via an upper-level operation), and (3) a verb related to the noun (via a lower-level operation on the noun's root), in such a way that the denominal (2) should be closer in the embedding space to the noun (1) than the related verb (3) is to the same noun (1). We report that this hypothesis is verified by four embedding models of Hebrew: fastText, GloVe, Word2Vec and AlephBERT. This suggests that word embedding models are able to capture complex and fine-grained semantic properties that are morphologically motivated.
• Abstract（参考訳）: 分散形態学フレームワークの支持者は、2つのレベルの形態的単語形成の存在を示唆している: 下位の単語は、緩やかな入力-出力セマンティックな関係につながり、上位の単語は、入力-出力セマンティックな関係に結びつく。 本研究では,ヘブライ語埋め込みの文脈において,この仮定の有効性を検証することを提案する。 2段階の仮説が出された場合、(1) のヘブライ語の埋め込みは、(1) の名詞、(2) から派生した名詞(上位の操作)、(3) の名詞に関連する動詞(名詞の根の下位の操作)をエンコードし、(2) の項が関連する動詞(3) よりも名詞(1) の埋め込み空間に近付くようにして、同一の名詞(1) を符号化することを期待する。 我々は,この仮説を,fastText,GloVe,Word2Vec,AlephBERTの4つの埋め込みモデルを用いて検証した。 これは、単語埋め込みモデルが形態学的に動機づけられた複雑なきめ細かな意味特性を捉えることができることを示唆している。

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