論文の概要: Exploring the Structure of AI-Induced Language Change in Scientific English

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21817v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 23:44:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-30 21:12:23.032589
• Title: Exploring the Structure of AI-Induced Language Change in Scientific English
• Title（参考訳）: 科学英語におけるAIによる言語変化の構造を探る
• Authors: Riley Galpin, Bryce Anderson, Tom S. Juzek,
• Abstract要約: セマンティッククラスタ全体はしばしば一緒に動き、グループ内のほとんどの単語が使用量を増やしています。 このパターンは、大きな言語モデルによって引き起こされる変化は、純粋に語彙ではなく、主に意味的かつ実用的であることを示唆している。 単語の折り畳み解析により,有機言語の変化と一致した,より複雑な画像が明らかとなった。
• 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: Scientific English has undergone rapid and unprecedented changes in recent years, with words such as "delve," "intricate," and "crucial" showing significant spikes in frequency since around 2022. These changes are widely attributed to the growing influence of Large Language Models like ChatGPT in the discourse surrounding bias and misalignment. However, apart from changes in frequency, the exact structure of these linguistic shifts has remained unclear. The present study addresses this and investigates whether these changes involve the replacement of synonyms by suddenly 'spiking words,' for example, "crucial" replacing "essential" and "key," or whether they reflect broader semantic and pragmatic qualifications. To further investigate structural changes, we include part of speech tagging in our analysis to quantify linguistic shifts over grammatical categories and differentiate between word forms, like "potential" as a noun vs. as an adjective. We systematically analyze synonym groups for widely discussed 'spiking words' based on frequency trends in scientific abstracts from PubMed. We find that entire semantic clusters often shift together, with most or all words in a group increasing in usage. This pattern suggests that changes induced by Large Language Models are primarily semantic and pragmatic rather than purely lexical. Notably, the adjective "important" shows a significant decline, which prompted us to systematically analyze decreasing lexical items. Our analysis of "collapsing" words reveals a more complex picture, which is consistent with organic language change and contrasts with the patterns of the abrupt spikes. These insights into the structure of language change contribute to our understanding of how language technology continues to shape human language.
• Abstract（参考訳）: 科学的な英語は近年急速に変化しており、2022年頃から「デル」や「複雑な」、そして「クラシカル」といった単語が急増している。 これらの変化は、ChatGPTのような大規模言語モデルの影響が、偏見や不一致を取り巻く議論に大きく影響していることに大きく起因している。 しかし、周波数の変化とは別に、これらの言語シフトの正確な構造はいまだ不明である。 本研究は,これらの変化が,突然の「スパイク語」によるシノニムの置き換えにかかわるか否かを考察する。 構造的変化をさらに調査するため, 文法的カテゴリーの言語的シフトを定量化し, 名詞対形容詞としての「ポテンシャル」のような語形を区別するために, 音声タグ付けの一部を分析に含めた。 PubMedの学術論文における周波数傾向に基づいて,広く議論されている「喫煙語」の同義語群を体系的に分析した。 セマンティッククラスタ全体はしばしば一緒に動き、グループ内のほとんどの単語が使用量を増やしています。 このパターンは、大きな言語モデルによって引き起こされる変化は、純粋に語彙ではなく、主に意味的かつ実用的であることを示唆している。 特に,形容詞の「重要」は顕著な低下を示し,語彙項目の減少を系統的に分析するに至った。 折り畳み」の単語の分析では、有機言語の変化と一致し、急激なスパイクのパターンとは対照的な、より複雑な画像が明らかになっている。 言語変化の構造に関するこれらの洞察は、言語技術がどのように人間の言語を形作るかについての理解に寄与します。

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