論文の概要: A bounded rationality account of dependency length minimization in Hindi
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11410v1
- Date: Sat, 22 Apr 2023 13:53:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 18:39:54.756368
- Title: A bounded rationality account of dependency length minimization in Hindi
- Title（参考訳）: ヒンディー語における依存長最小化の有界有理性
- Authors: Sidharth Ranjan and Titus von der Malsburg
- Abstract要約: DependenCY LENGTH MINIMIZATIONの原理は、効果的なコミュニケーションのために人間の言語の構造を形成すると考えられている。
典型的には、長短成分と後短長成分の配置は、文全体の依存長を最小にすることが知られている。
本研究では,ヒンディー語における単語順の嗜好について,主動詞の横に最短助詞のみを置くという仮説を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The principle of DEPENDENCY LENGTH MINIMIZATION, which seeks to keep
syntactically related words close in a sentence, is thought to universally
shape the structure of human languages for effective communication. However,
the extent to which dependency length minimization is applied in human language
systems is not yet fully understood. Preverbally, the placement of
long-before-short constituents and postverbally, short-before-long constituents
are known to minimize overall dependency length of a sentence. In this study,
we test the hypothesis that placing only the shortest preverbal constituent
next to the main-verb explains word order preferences in Hindi (a SOV language)
as opposed to the global minimization of dependency length. We characterize
this approach as a least-effort strategy because it is a cost-effective way to
shorten all dependencies between the verb and its preverbal dependencies. As
such, this approach is consistent with the bounded-rationality perspective
according to which decision making is governed by "fast but frugal" heuristics
rather than by a search for optimal solutions. Consistent with this idea, our
results indicate that actual corpus sentences in the Hindi-Urdu Treebank corpus
are better explained by the least effort strategy than by global minimization
of dependency lengths. Additionally, for the task of distinguishing corpus
sentences from counterfactual variants, we find that the dependency length and
constituent length of the constituent closest to the main verb are much better
predictors of whether a sentence appeared in the corpus than total dependency
length. Overall, our findings suggest that cognitive resource constraints play
a crucial role in shaping natural languages.
- Abstract（参考訳）: 文中に構文的に関連のある単語を近接させることを目的としたDependenCY LENGTH MINIMIZATIONの原理は、効果的なコミュニケーションのために人間の言語の構造を普遍的に形成すると考えられている。
しかし、人間の言語システムにおいて依存性の長さが最小化される程度は、まだ完全には理解されていない。
典型的には、長短成分と後短長成分の配置は文全体の依存長を最小化することが知られている。
本研究では,主動詞の横に最短の副詞成分を置くだけで,従属長のグローバル最小化とは対照的にヒンディー語(sov言語)の語順選択が説明できるという仮説を検証した。
このアプローチを,動詞とその前言語的依存関係間の依存関係を短くするコスト効率のよい方法であるため,最小限の戦略として特徴づける。
このアプローチは、最適解の探索というよりはむしろ「速いが粗い」ヒューリスティックスによって決定が支配される境界有理性の観点から一致している。
この考え方に従えば,Hindi-Urdu Treebank corpus の実際のコーパス文は,依存性長の国際最小化よりも最小限の手法で説明できる。
さらに, コーパス文と反実的変種を区別する作業において, 主動詞に最も近い成分の係り受け長と構成長は, コーパスに現れる文が全係り受け長よりもはるかに優れた予測因子であることが判明した。
全体として,認知的資源制約は自然言語形成において重要な役割を担っていることが示唆された。
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