論文の概要: Subdiffusive semantic evolution in Indo-European languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04701v1
• Date: Sat, 10 Sep 2022 15:57:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:32:35.234420
• Title: Subdiffusive semantic evolution in Indo-European languages
• Title（参考訳）: インド・ヨーロッパ諸語における部分拡散的意味進化
• Authors: Bogd\'an Asztalos, Gergely Palla, D\'aniel Cz\'egel
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: How do words change their meaning? Although semantic evolution is driven by a variety of distinct factors, including linguistic, societal, and technological ones, we find that there is one law that holds universally across five major Indo-European languages: that semantic evolution is strongly subdiffusive. Using an automated pipeline of diachronic distributional semantic embedding that controls for underlying symmetries, we show that words follow stochastic trajectories in meaning space with an anomalous diffusion exponent $\alpha= 0.45\pm 0.05$ across languages, in contrast with diffusing particles that follow $\alpha=1$. Randomization methods indicate that preserving temporal correlations in semantic change directions is necessary to recover strongly subdiffusive behavior; however, correlations in change sizes play an important role too. We furthermore show that strong subdiffusion is a robust phenomenon under a wide variety of choices in data analysis and interpretation, such as the choice of fitting an ensemble average of displacements or averaging best-fit exponents of individual word trajectories.
• Abstract（参考訳）: 言葉はどのように意味を変えるのか? 意味進化は、言語的、社会的、技術的要因を含む様々な異なる要因によって駆動されるが、インド・ヨーロッパの主要な5つの言語に普遍的に保持する法則が1つあることが分かる。 基礎となる対称性を制御したダイアクロニックな分布セマンティック埋め込みの自動パイプラインを用いて、不規則な拡散指数 $\alpha = 0.45\pm 0.05$ の空間において、単語が確率的軌跡に従うことを示す。 ランダム化法は, 意味変化方向における時間的相関の保存が, 強い拡散行動の回復に必要であることを示しているが, 変化サイズの相関も重要な役割を果たす。 さらに,データ分析や解釈において,個々の単語トラジェクトリの最適指数を平均化したり,アンサンブル平均の変位を調整したりすることで,強拡散は頑健な現象であることを示す。

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