論文の概要: Aged to Perfection: Machine-Learning Maps of Age in Conversational English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.17708v1
• Date: Sat, 21 Jun 2025 13:08:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-24 19:06:36.551335
• Title: Aged to Perfection: Machine-Learning Maps of Age in Conversational English
• Title（参考訳）: 英語会話における年齢のマシンラーニングマップ
• Authors: MingZe Tang,
• Abstract要約: この研究は、現代英語のサンプルであるBritish National Corpus 2014を用いて、異なる年齢層にわたる言語パターンを調査している。 本研究は, 話者人口と発話時間, 語彙の多様性, 単語選択などの言語的要因との関係について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The study uses the British National Corpus 2014, a large sample of contemporary spoken British English, to investigate language patterns across different age groups. Our research attempts to explore how language patterns vary between different age groups, exploring the connection between speaker demographics and linguistic factors such as utterance duration, lexical diversity, and word choice. By merging computational language analysis and machine learning methodologies, we attempt to uncover distinctive linguistic markers characteristic of multiple generations and create prediction models that can consistently estimate the speaker's age group from various aspects. This work contributes to our knowledge of sociolinguistic diversity throughout the life of modern British speech.
• Abstract（参考訳）: この研究は、現代英語のサンプルであるBritish National Corpus 2014を用いて、異なる年齢層にわたる言語パターンを調査している。 本研究は, 話者人口と発話時間, 語彙の多様性, 単語選択などの言語的要因との関係について検討する。 計算言語分析と機械学習の手法を融合することにより,複数の世代に特徴的な言語マーカーを明らかにし,様々な側面から話者の年齢群を連続的に推定できる予測モデルを作成する。 この研究は、現代のイギリスの言論の生涯を通じて、社会言語学の多様性に関する知識に寄与している。

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