論文の概要: A Scalable Pipeline for Estimating Verb Frame Frequencies Using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22187v1
- Date: Tue, 29 Jul 2025 19:30:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-31 16:14:17.833976
- Title: A Scalable Pipeline for Estimating Verb Frame Frequencies Using Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルを用いた動詞フレーム周波数推定のためのスケーラブルパイプライン
- Authors: Adam M. Morgan, Adeen Flinker,
- Abstract要約: VFF(Verb Frame Frequencies)を推定するための自動パイプラインを提案する。
VFFは、人間と機械言語システムの両方において、強力な構文への窓を提供する。
我々は、大言語モデル(LLM)を用いて、476の英動詞を含む文のコーパスを生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present an automated pipeline for estimating Verb Frame Frequencies (VFFs), the frequency with which a verb appears in particular syntactic frames. VFFs provide a powerful window into syntax in both human and machine language systems, but existing tools for calculating them are limited in scale, accuracy, or accessibility. We use large language models (LLMs) to generate a corpus of sentences containing 476 English verbs. Next, by instructing an LLM to behave like an expert linguist, we had it analyze the syntactic structure of the sentences in this corpus. This pipeline outperforms two widely used syntactic parsers across multiple evaluation datasets. Furthermore, it requires far fewer resources than manual parsing (the gold-standard), thereby enabling rapid, scalable VFF estimation. Using the LLM parser, we produce a new VFF database with broader verb coverage, finer-grained syntactic distinctions, and explicit estimates of the relative frequencies of structural alternates commonly studied in psycholinguistics. The pipeline is easily customizable and extensible to new verbs, syntactic frames, and even other languages. We present this work as a proof of concept for automated frame frequency estimation, and release all code and data to support future research.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,動詞が特に構文的フレームに現れる頻度である動詞フレーム周波数(VFF)を推定するための自動パイプラインを提案する。
VFFは、人間と機械言語システムの両方で強力な構文の窓を提供するが、それらを計算するための既存のツールは、スケール、精度、アクセシビリティに制限されている。
我々は、大言語モデル(LLM)を用いて、476の英動詞を含む文のコーパスを生成する。
次に、LLMに専門家言語学者として振舞うように指示することで、このコーパスの文の構文構造を分析した。
このパイプラインは、複数の評価データセットで広く使われている2つの構文解析器より優れている。
さらに、手動解析(ゴールドスタンダード)よりもはるかに少ないリソースを必要とするため、高速でスケーラブルなVFF推定が可能になる。
LLMパーサを用いて、より広い動詞カバレッジ、よりきめ細かい構文的区別、そして精神言語学でよく研究される構造交互の相対周波数の明示的な推定を含む新しいVFFデータベースを作成する。
パイプラインはカスタマイズが容易で、新しい動詞、構文フレーム、さらには他の言語にも拡張可能である。
本研究は,フレーム周波数の自動推定のための概念実証として,将来の研究を支援するためのすべてのコードとデータをリリースする。
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