論文の概要: To Drop or Not to Drop? Predicting Argument Ellipsis Judgments: A Case Study in Japanese

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11315v2
• Date: Sun, 27 Oct 2024 07:28:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:14:50.657030
• Title: To Drop or Not to Drop? Predicting Argument Ellipsis Judgments: A Case Study in Japanese
• Title（参考訳）: 転落・落落・落落の予測 : 日本語を事例として
• Authors: Yukiko Ishizuki, Tatsuki Kuribayashi, Yuichiroh Matsubayashi, Ryohei Sasano, Kentaro Inui,
• Abstract要約: 本研究では,日本語のバランスコーパスにおいて,2000以上のデータポイントで特定の議論を省略すべきか否かについて検討する。 データは、ネイティブ話者がこうした判断に対して共通の基準を共有していることを示している。 システムの予測と特定の言語的側面における人間の判断とのギャップが明らかになる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.659122101710068
• License:
• Abstract: Speakers sometimes omit certain arguments of a predicate in a sentence; such omission is especially frequent in pro-drop languages. This study addresses a question about ellipsis -- what can explain the native speakers' ellipsis decisions? -- motivated by the interest in human discourse processing and writing assistance for this choice. To this end, we first collect large-scale human annotations of whether and why a particular argument should be omitted across over 2,000 data points in the balanced corpus of Japanese, a prototypical pro-drop language. The data indicate that native speakers overall share common criteria for such judgments and further clarify their quantitative characteristics, e.g., the distribution of related linguistic factors in the balanced corpus. Furthermore, the performance of the language model-based argument ellipsis judgment model is examined, and the gap between the systems' prediction and human judgments in specific linguistic aspects is revealed. We hope our fundamental resource encourages further studies on natural human ellipsis judgment.
• Abstract（参考訳）: 話者は文中の述語についての特定の議論を省略することがある。 この研究は、人間による談話処理への関心と、この選択に対する支援書の執筆に動機づけられた、エリプシス(母語話者のエリプシスの決定を説明できるもの)に関する疑問に対処する。 そこで我々はまず,日本語のバランスの取れたコーパスにおいて,2000以上のデータポイントで特定の議論を省略すべきか否か,またその理由について,大規模な人文アノテーションを収集する。 その結果,母語話者はこれらの判断の共通基準を共有し,その量的特徴,例えば,バランスの取れたコーパスにおける関連言語因子の分布を明らかにした。 さらに,言語モデルに基づく議論楕円判断モデルの性能について検討し,特定の言語的側面におけるシステムの予測と人間の判断とのギャップを明らかにする。 我々の基本的な資源は、自然のヒトの楕円体判定に関するさらなる研究を促進することを願っている。

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