論文の概要: Word length predicts word order: "Min-max"-ing drives language evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13913v1
• Date: Tue, 20 May 2025 04:25:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.741874
• Title: Word length predicts word order: "Min-max"-ing drives language evolution
• Title（参考訳）: 単語長は単語の順序を予測する:"Min-max"-ingは言語の進化を促進する
• Authors: Hiram Ring,
• Abstract要約: 本稿では,1500以上の言語からなる大規模タグ付き並列データセットに基づいて,単語順変化の普遍的メカニズムを提案する。 発見は、処理と情報構造が競合する圧力によって駆動される言語進化の「ミニマックス」理論が統合されていることを示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current theories of language propose an innate (Baker 2001; Chomsky 1981) or a functional (Greenberg 1963; Dryer 2007; Hawkins 2014) origin for the surface structures (i.e. word order) that we observe in languages of the world, while evolutionary modeling (Dunn et al. 2011) suggests that descent is the primary factor influencing such patterns. Although there are hypotheses for word order change from both innate and usage-based perspectives for specific languages and families, there are key disagreements between the two major proposals for mechanisms that drive the evolution of language more broadly (Wasow 2002; Levy 2008). This paper proposes a universal underlying mechanism for word order change based on a large tagged parallel dataset of over 1,500 languages representing 133 language families and 111 isolates. Results indicate that word class length is significantly correlated with word order crosslinguistically, but not in a straightforward manner, partially supporting opposing theories of processing, while at the same time predicting historical word order change in two different phylogenetic lines and explaining more variance than descent or language area in regression models. Such findings suggest an integrated "Min-Max" theory of language evolution driven by competing pressures of processing and information structure, aligning with recent efficiency-oriented (Levshina 2023) and information-theoretic proposals (Zaslavsky 2020; Tucker et al. 2025).
• Abstract（参考訳）: 現在の言語理論では、自然(ベーカー2001、チョムスキー1981、グリーンバーグ1963、ドライヤー2007、ホーキンス2014)は、我々が世界の言語で観察する表面構造(すなわち語順)の起源であり、進化的モデリング(Dunn et al 2011)はそのようなパターンに影響を与える主要な要因であることを示している。 語順は、特定の言語や家族について、自然と用法の両方の観点から変化する仮説があるが、言語の進化をより広範囲に導くメカニズムに関する2つの主要な提案の間には大きな相違点がある(Wasow 2002; Levy 2008)。 本稿では,133の言語族と111の分離言語を表す1500以上の言語からなる大規模タグ付き並列データセットに基づいて,単語順変化の普遍的なメカニズムを提案する。 結果から,単語のクラス長と単語のクラス長は相互言語的に相関するが,処理理論を部分的に支持する一方で,2つの系統系統における歴史的単語の順序変化を予測し,回帰モデルでは下降や言語領域よりも多くのばらつきを説明できることがわかった。 これらの結果は、最近の効率志向(Levshina 2023)や情報理論の提案(Zaslavsky 2020; Tucker et al 2025)と整合して、処理と情報構造の競合する圧力によって駆動される言語進化の「Min-Max」理論が統合されていることを示唆している。

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