論文の概要: A Survey of Idiom Datasets for Psycholinguistic and Computational Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.11828v1
• Date: Fri, 15 Aug 2025 22:24:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-19 14:49:10.39917
• Title: A Survey of Idiom Datasets for Psycholinguistic and Computational Research
• Title（参考訳）: 心理言語・計算研究のためのイディオムデータセットの検討
• Authors: Michael Flor, Xinyi Liu, Anna Feldman,
• Abstract要約: 本調査は,イディオム研究のための心理言語学および計算言語学で開発されたデータセットをレビューする。 心理学的資源は通常、親しみ、透明性、構成性といった次元に沿った基準付き格付けを含む。 計算データセットは、慣用性の検出/分類、言い換え、言語間モデリングなどのタスクをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.290412163567197
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Idioms are figurative expressions whose meanings often cannot be inferred from their individual words, making them difficult to process computationally and posing challenges for human experimental studies. This survey reviews datasets developed in psycholinguistics and computational linguistics for studying idioms, focusing on their content, form, and intended use. Psycholinguistic resources typically contain normed ratings along dimensions such as familiarity, transparency, and compositionality, while computational datasets support tasks like idiomaticity detection/classification, paraphrasing, and cross-lingual modeling. We present trends in annotation practices, coverage, and task framing across 53 datasets. Although recent efforts expanded language coverage and task diversity, there seems to be no relation yet between psycholinguistic and computational research on idioms.
• Abstract（参考訳）: イディオム(英: Idioms)は、個々の単語からしばしば意味を推測できない図形表現であり、計算的に処理し難く、人間の実験研究に挑戦する。 本調査は,イディオム研究のための心理言語学および計算言語学で開発されたデータセットをレビューし,その内容,形態,意図的な使用に焦点を当てた。 心理学的リソースは通常、親しみやすさ、透明性、構成性といった次元に沿った規範的な評価を含むが、計算データセットは慣用性の検出/分類、パラフレーズ化、言語間モデリングなどのタスクをサポートする。 53データセットにわたるアノテーションプラクティス、カバレッジ、タスクフレーミングのトレンドを紹介します。 近年の取り組みは言語カバレッジとタスクの多様性を拡大したものの、イディオムに関する心理言語学と計算研究の間にはまだ関係がないようである。

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