論文の概要: Partial Colexifications Improve Concept Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09743v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 19:58:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-17 18:06:58.394981
• Title: Partial Colexifications Improve Concept Embeddings
• Title（参考訳）: 部分的コレキシフィケーションは概念埋め込みを改善する
• Authors: Arne Rubehn, Johann-Mattis List,
• Abstract要約: 概念埋め込みを有意義な方法で改善するために,部分的コレキシフィケーションがいかに有効かを示す。 学習した埋め込みは、語彙的類似度評価、セマンティックシフトの記録例、および単語関連データに対して評価される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3351610617039973
• License:
• Abstract: While the embedding of words has revolutionized the field of Natural Language Processing, the embedding of concepts has received much less attention so far. A dense and meaningful representation of concepts, however, could prove useful for several tasks in computational linguistics, especially those involving cross-linguistic data or sparse data from low resource languages. First methods that have been proposed so far embed concepts from automatically constructed colexification networks. While these approaches depart from automatically inferred polysemies, attested across a larger number of languages, they are restricted to the word level, ignoring lexical relations that would only hold for parts of the words in a given language. Building on recently introduced methods for the inference of partial colexifications, we show how they can be used to improve concept embeddings in meaningful ways. The learned embeddings are evaluated against lexical similarity ratings, recorded instances of semantic shift, and word association data. We show that in all evaluation tasks, the inclusion of partial colexifications lead to improved concept representations and better results. Our results further show that the learned embeddings are able to capture and represent different semantic relationships between concepts.
• Abstract（参考訳）: 言葉の埋め込みは自然言語処理の分野に革命をもたらしたが、概念の埋め込みは、これまでずっとあまり注目されなかった。 しかし、概念の密度が高く意味のある表現は、計算言語学におけるいくつかのタスク、特に言語間データや低リソース言語からのスパースデータを含むタスクに有用である。 これまで提案されてきた最初の手法は、自動的に構築された照合ネットワークの概念を組み込むものである。 これらのアプローチは、多数の言語にまたがって証明される、自動推論されたポリセミから外れるが、与えられた言語の単語の一部のみを保持する語彙関係を無視して、単語レベルに制限される。 最近導入された部分的コレキシフィケーション推定法に基づいて,概念埋め込みを意味のある方法で改善する方法について述べる。 学習した埋め込みは、語彙的類似度評価、セマンティックシフトの記録例、および単語関連データに対して評価される。 また,全ての評価課題において,部分的コレキシフィケーションの含意が概念表現の改善とより良い結果をもたらすことを示した。 以上の結果から,学習した埋め込みが概念間の異なる意味的関係を捉え,表現できることが示唆された。

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