論文の概要: Adversarially Probing Cross-Family Sound Symbolism in 27 Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.12245v1
• Date: Sat, 13 Dec 2025 09:06:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-16 17:54:56.181841
• Title: Adversarially Probing Cross-Family Sound Symbolism in 27 Languages
• Title（参考訳）: 27言語におけるクロスファミリックな音のシンボリズムの逆探索
• Authors: Anika Sharma, Tianyi Niu, Emma Wrenn, Shashank Srivastava,
• Abstract要約: 本稿では,音の記号を意味領域で計算した最初の言語間比較分析を行う。 音韻学的形式は、不関連言語でさえ、偶然にサイズ意味を予測できる。 系譜を超えて探究するために,サイズ信号を保持しながら言語同一性を抑える逆スクラバを訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.003991476447572
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The phenomenon of sound symbolism, the non-arbitrary mapping between word sounds and meanings, has long been demonstrated through anecdotal experiments like Bouba Kiki, but rarely tested at scale. We present the first computational cross-linguistic analysis of sound symbolism in the semantic domain of size. We compile a typologically broad dataset of 810 adjectives (27 languages, 30 words each), each phonemically transcribed and validated with native-speaker audio. Using interpretable classifiers over bag-of-segment features, we find that phonological form predicts size semantics above chance even across unrelated languages, with both vowels and consonants contributing. To probe universality beyond genealogy, we train an adversarial scrubber that suppresses language identity while preserving size signal (also at family granularity). Language prediction averaged across languages and settings falls below chance while size prediction remains significantly above chance, indicating cross-family sound-symbolic bias. We release data, code, and diagnostic tools for future large-scale studies of iconicity.
• Abstract（参考訳）: 単語の音と意味の非任意マッピングである音の象徴的現象は、Buba Kikiのような逸話的な実験を通じて長い間実証されてきたが、大規模な実験はめったに行われていない。 本稿では,音の記号を意味領域で計算した最初の言語間比較分析を行う。 我々は810の形容詞(27言語、30語)の音韻的に広義のデータセットをコンパイルし、各音声を母語話者の音声で書き起こし、検証する。 バグ・オブ・セグメント(bag-of-segment)機能上の解釈可能な分類器を用いて、母音と子音の両方が寄与する非関係言語でさえ、音韻形式はサイズセマンティクスを高い確率で予測する。 遺伝子学を超えて普遍性を探求するために,サイズ信号(家族の粒度も)を保存しながら言語同一性を抑える逆スクラブを訓練する。 言語や設定で平均される言語予測はチャンスを下回るが、サイズ予測はチャンスよりもはるかに高く、家族間の音-象徴的バイアスを示している。 われわれは、今後のアイコンの大規模研究のためのデータ、コード、診断ツールをリリースする。

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