論文の概要: A Grounded Typology of Word Classes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.10369v1
• Date: Fri, 13 Dec 2024 18:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:04:07.722032
• Title: A Grounded Typology of Word Classes
• Title（参考訳）: 語学授業の接地型
• Authors: Coleman Haley, Sharon Goldwater, Edoardo Ponti,
• Abstract要約: 情報理論に触発されて、意味的満足度を実証的な尺度として「接地性」を定義した。 我々の測度は言語間の機能的(文法的)クラスと語彙的(コンテンツ的)クラスの間の満足度非対称性を捉えている。 30の言語に対する基底性スコアのデータセットをリリースします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.201565960962933
• License:
• Abstract: We propose a grounded approach to meaning in language typology. We treat data from perceptual modalities, such as images, as a language-agnostic representation of meaning. Hence, we can quantify the function--form relationship between images and captions across languages. Inspired by information theory, we define "groundedness", an empirical measure of contextual semantic contentfulness (formulated as a difference in surprisal) which can be computed with multilingual multimodal language models. As a proof of concept, we apply this measure to the typology of word classes. Our measure captures the contentfulness asymmetry between functional (grammatical) and lexical (content) classes across languages, but contradicts the view that functional classes do not convey content. Moreover, we find universal trends in the hierarchy of groundedness (e.g., nouns > adjectives > verbs), and show that our measure partly correlates with psycholinguistic concreteness norms in English. We release a dataset of groundedness scores for 30 languages. Our results suggest that the grounded typology approach can provide quantitative evidence about semantic function in language.
• Abstract（参考訳）: 言語型学における意味に対する基礎的なアプローチを提案する。 我々は、画像などの知覚的モダリティから得られるデータを、意味の言語に依存しない表現として扱う。 したがって、言語間でのイメージとキャプション間の関数形式関係を定量化することができる。 情報理論に触発されて、多言語多モーダル言語モデルで計算できる文脈意味的コンテントフルネスの実証尺度である「接地性」を定義した。 概念実証として,この尺度を語学の類型論に適用する。 我々の測度は、機能的(文法的)クラスと言語間の語彙的(コンテンツ的)クラスの間のコンテントフルネス非対称性を捉えるが、機能的クラスはコンテントを伝達しないという見解とは矛盾する。 さらに, 接頭辞の階層構造(例, 名詞 >形容詞 > 動詞)の普遍的傾向を見出した。 30の言語に対する基底性スコアのデータセットをリリースします。 以上の結果から,言語における意味的機能に関する定量的な証拠が得られることが示唆された。

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