論文の概要: Stability of Syntactic Dialect Classification Over Space and Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.04958v1
• Date: Sun, 11 Sep 2022 23:14:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:02:39.350293
• Title: Stability of Syntactic Dialect Classification Over Space and Time
• Title（参考訳）: 空間と時間における統語辞書分類の安定性
• Authors: Jonathan Dunn and Sidney Wong
• Abstract要約: 本稿では,12の方言を対象に,月々の間隔で3年間にまたがる英語の12の方言を対象に,1120都市にまたがる空間分布を定式化するテストセットを構築した。 各方言の分類性能の劣化率は時間とともに減少し,統語的変化を受ける地域を特定することができる。 また、方言領域における分類精度の分布により、方言の文法が内部的に不均一である程度を特定できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper analyses the degree to which dialect classifiers based on syntactic representations remain stable over space and time. While previous work has shown that the combination of grammar induction and geospatial text classification produces robust dialect models, we do not know what influence both changing grammars and changing populations have on dialect models. This paper constructs a test set for 12 dialects of English that spans three years at monthly intervals with a fixed spatial distribution across 1,120 cities. Syntactic representations are formulated within the usage-based Construction Grammar paradigm (CxG). The decay rate of classification performance for each dialect over time allows us to identify regions undergoing syntactic change. And the distribution of classification accuracy within dialect regions allows us to identify the degree to which the grammar of a dialect is internally heterogeneous. The main contribution of this paper is to show that a rigorous evaluation of dialect classification models can be used to find both variation over space and change over time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,構文表現に基づく方言分類器が空間的・時間的に安定である程度を解析する。 従来の研究では、文法誘導と地理空間テキスト分類の組み合わせが堅牢な方言モデルを生み出すことが示されているが、文法の変化と人口の変化が方言モデルに与える影響は分かっていない。 本稿では,1,120都市に一定の空間分布を持つ月々3年間にわたる12の英語方言を対象としたテストセットを構築した。 構文表現は、uses-based construction grammar paradigm (cxg)で定式化されている。 各方言の分類性能は時間とともに低下するので,構文変化中の領域を識別できる。 また、方言領域における分類精度の分布により、方言の文法が内部的に不均一である程度を特定できる。 本研究の主な貢献は,方言分類モデルの厳密な評価により,空間的変化と時間的変化の両方を見出すことができることを示すことである。

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