論文の概要: Evaluating Contextualized Representations of (Spanish) Ambiguous Words: A New Lexical Resource and Empirical Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14678v2
- Date: Thu, 17 Oct 2024 19:06:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-21 18:13:55.916465
- Title: Evaluating Contextualized Representations of (Spanish) Ambiguous Words: A New Lexical Resource and Empirical Analysis
- Title（参考訳）: スペイン語)曖昧な単語の文脈的表現の評価 : 新しい語彙資源と経験的分析
- Authors: Pamela D. Rivière, Anne L. Beatty-Martínez, Sean Trott,
- Abstract要約: スペイン語の単言語モデルと多言語BERTモデルを用いて、文脈におけるスペイン語のあいまいな名詞の意味表現を評価する。
様々な BERT ベースの LM の文脈的意味表現は、人間の判断に多少の違いがあるが、ヒトのベンチマークには及ばない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2530496464901106
- License:
- Abstract: Lexical ambiguity -- where a single wordform takes on distinct, context-dependent meanings -- serves as a useful tool to compare across different language models' (LMs') ability to form distinct, contextualized representations of the same stimulus. Few studies have systematically compared LMs' contextualized word embeddings for languages beyond English. Here, we evaluate semantic representations of Spanish ambiguous nouns in context in a suite of Spanish-language monolingual and multilingual BERT-based models. We develop a novel dataset of minimal-pair sentences evoking the same or different sense for a target ambiguous noun. In a pre-registered study, we collect contextualized human relatedness judgments for each sentence pair. We find that various BERT-based LMs' contextualized semantic representations capture some variance in human judgments but fall short of the human benchmark. In exploratory work, we find that performance scales with model size. We also identify stereotyped trajectories of target noun disambiguation as a proportion of traversal through a given LM family's architecture, which we partially replicate in English. We contribute (1) a dataset of controlled, Spanish sentence stimuli with human relatedness norms, and (2) to our evolving understanding of the impact that LM specification (architectures, training protocols) exerts on contextualized embeddings.
- Abstract（参考訳）: 語彙的曖昧さ(Lexical ambiguity)とは、一つの単語が異なる文脈に依存した意味を持ち、異なる言語モデル(LM)で同じ刺激の異なる文脈化された表現を形成する能力を比較するのに役立つツールである。
英語以外の言語に対して、LMの文脈化された単語埋め込みを体系的に比較する研究はほとんどない。
本稿では,スペイン語の単言語モデルと多言語BERTモデルを用いて,スペイン語のあいまいな名詞の意味表現を文脈で評価する。
目的の曖昧な名詞に対して同じあるいは異なる感覚を喚起する最小ペア文の新たなデータセットを開発する。
事前登録された研究では,各文対に対する文脈的人間関係性判定を収集する。
様々な BERT ベースの LM の文脈的意味表現は、人間の判断に多少の違いがあるが、ヒトのベンチマークには及ばない。
探索的な研究では、モデルのサイズによってパフォーマンスがスケールすることがわかった。
また,目的名詞の曖昧さのステレオタイプトラジェクトリを,所与のLMファミリーのアーキテクチャによるトラバーサルの割合として同定し,部分的に英語で再現する。
我々は,(1)人間関係規範によるスペイン語文刺激のデータセット,(2)LM仕様(アーキテクチャ,トレーニングプロトコル)が文脈的埋め込みに与える影響の進化的理解に寄与する。
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