論文の概要: Computational Modelling of Plurality and Definiteness in Chinese Noun Phrases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.04376v1
• Date: Thu, 7 Mar 2024 10:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-08 14:23:16.872476
• Title: Computational Modelling of Plurality and Definiteness in Chinese Noun Phrases
• Title（参考訳）: 中国語名詞句の複数性および定性に関する計算モデル
• Authors: Yuqi Liu, Guanyi Chen, Kees van Deemter
• Abstract要約: 中国語名詞句(NPs)における複数・定性マーカーの欠落に着目した。 我々は中国語のNPのコーパスを構築し、そのそれぞれに対応する文脈と、その特異性/複数性と定性/不定性を示すラベルを添える。 従来の機械学習モデルと最先端の事前学習言語モデルの両方を用いて計算モデルのバンクを訓練し、各NPの多重性と定性を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.317456093426808
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Theoretical linguists have suggested that some languages (e.g., Chinese and Japanese) are "cooler" than other languages based on the observation that the intended meaning of phrases in these languages depends more on their contexts. As a result, many expressions in these languages are shortened, and their meaning is inferred from the context. In this paper, we focus on the omission of the plurality and definiteness markers in Chinese noun phrases (NPs) to investigate the predictability of their intended meaning given the contexts. To this end, we built a corpus of Chinese NPs, each of which is accompanied by its corresponding context, and by labels indicating its singularity/plurality and definiteness/indefiniteness. We carried out corpus assessments and analyses. The results suggest that Chinese speakers indeed drop plurality and definiteness markers very frequently. Building on the corpus, we train a bank of computational models using both classic machine learning models and state-of-the-art pre-trained language models to predict the plurality and definiteness of each NP. We report on the performance of these models and analyse their behaviours.
• Abstract（参考訳）: 理論的言語学者は、一部の言語(中国語や日本語など)が他の言語よりも「クール」であると示唆し、これらの言語におけるフレーズの意味は文脈に依存しているという観察に基づく。 その結果、これらの言語の多くの表現は短縮され、その意味は文脈から推測される。 本稿では,中国語の名詞句(NP)における複数の定性マーカーの欠落に着目し,その文脈を考慮した意味の予測可能性について検討する。 この目的のために、我々は中国語のNPのコーパスを構築し、それぞれが対応する文脈を伴い、その特異性/複数性と定性/不定性を示すラベルで表現した。 コーパスの評価と分析を行った。 その結果、中国語話者は確かに複数の定性指標を非常に頻繁に落としていることが示唆された。 コーパスに基づいて、従来の機械学習モデルと最先端の事前学習言語モデルの両方を用いて計算モデルのバンクを訓練し、各NPの多重性と定性を予測する。 我々は,これらのモデルの性能を報告し,その行動を分析する。

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