論文の概要: Analyzing the Polysemy Evolution using Semantic Cells

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16110v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 00:52:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 19:05:21.991353
• Title: Analyzing the Polysemy Evolution using Semantic Cells
• Title（参考訳）: セマンティック細胞を用いた遺伝子組換えの進化解析
• Authors: Yukio Ohsawa, Dingming Xue, Kaira Sekiguchi,
• Abstract要約: 本研究は, セマンティック・セルの進化的帰結として, ポリーセミー(polysemy)という言葉が現れることを示唆する。 特に、Chat GPTを用いて収集された単語Springの4つの感覚のそれぞれに対して、ある順序で1000文の文列を解析すると、単語が最も多節単調に取得されることを示す。
• 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 senses of words evolve. The sense of the same word may change from today to tomorrow, and multiple senses of the same word may be the result of the evolution of each other, that is, they may be parents and children. If we view Juba as an evolving ecosystem, the paradigm of learning the correct answer, which does not move with the sense of a word, is no longer valid. This paper is a case study that shows that word polysemy is an evolutionary consequence of the modification of Semantic Cells, which has al-ready been presented by the author, by introducing a small amount of diversity in its initial state as an example of analyzing the current set of short sentences. In particular, the analysis of a sentence sequence of 1000 sentences in some order for each of the four senses of the word Spring, collected using Chat GPT, shows that the word acquires the most polysemy monotonically in the analysis when the senses are arranged in the order in which they have evolved. In other words, we present a method for analyzing the dynamism of a word's acquiring polysemy with evolution and, at the same time, a methodology for viewing polysemy from an evolutionary framework rather than a learning-based one.
• Abstract（参考訳）: 言葉の感覚は進化する。 同じ単語の感覚は、今日から明日に変化し、同じ単語の複数の感覚は、お互いの進化の結果であるかもしれない。 Jubaを進化するエコシステムとみなすならば、言葉の感覚で動かない正しい答えを学ぶというパラダイムはもはや有効ではありません。 本論文は, 単語の多義性は, 著者らが提示したセマンティックセルの改変の進化的帰結であることを示すケーススタディであり, 短い文の現在の集合を分析する例として, 初期状態に少量の多様性を導入することによって, 著者らが提示した。 特に、Chat GPTを用いて収集された単語Springの4つの感覚のそれぞれに対して、ある順序で1000文の文列を解析すると、その単語が、その感覚が進化した順番に配列されたときに、分析において最も多節的に取得されることを示す。 言い換えれば、単語の獲得したポリセミーのダイナミズムを進化とともに分析する方法と、同時に、学習ベースではなく進化フレームワークからポリセミーを見る方法を提案する。

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