論文の概要: The Prediction-Measurement Gap: Toward Meaning Representations as Scientific Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10130v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 18:08:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.646218
• Title: The Prediction-Measurement Gap: Toward Meaning Representations as Scientific Instruments
• Title（参考訳）: 予測・測定ギャップ:科学機器としての表現の意味をめざして
• Authors: Hubert Plisiecki,
• Abstract要約: この論文は、科学的意味分析は、科学的ユーザビリティという、異なる目的のファミリーを動機付けている、と論じている。 静的な単語埋め込みと文脈変換器表現をこれらの要件に対して評価する。 分野がスケールファーストの進歩の限界について議論するにつれて、測定可能な表現は原則化された新しいフロンティアを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Text embeddings have become central to computational social science and psychology, enabling scalable measurement of meaning and mixed-method inference. Yet most representation learning is optimized and evaluated for prediction and retrieval, yielding a prediction-measurement gap: representations that perform well as features may be poorly suited as scientific instruments. The paper argues that scientific meaning analysis motivates a distinct family of objectives - scientific usability - emphasizing geometric legibility, interpretability and traceability to linguistic evidence, robustness to non-semantic confounds, and compatibility with regression-style inference over semantic directions. Grounded in cognitive and neuro-psychological views of meaning, the paper assesses static word embeddings and contextual transformer representations against these requirements: static spaces remain attractive for transparent measurement, whereas contextual spaces offer richer semantics but entangle meaning with other signals and exhibit geometric and interpretability issues that complicate inference. The paper then outlines a course-setting agenda around (i) geometry-first design for gradients and abstraction, including hierarchy-aware spaces constrained by psychologically privileged levels; (ii) invertible post-hoc transformations that recondition embedding geometry and reduce nuisance influence; and (iii) meaning atlases and measurement-oriented evaluation protocols for reliable and traceable semantic inference. As the field debates the limits of scale-first progress, measurement-ready representations offer a principled new frontier.
• Abstract（参考訳）: テキストの埋め込みは、計算社会科学と心理学の中心となり、意味のスケーラブルな測定と混合メソッド推論を可能にした。 しかし、ほとんどの表現学習は予測と検索のために最適化され評価され、予測と測定のギャップが生じる。 科学的意味分析は、幾何学的正当性、言語的証拠に対する解釈可能性とトレーサビリティ、非意味的欠点に対する堅牢性、意味論的方向に対する回帰的推論との整合性を強調する。 静的空間は、透過的な測定に魅力的なままであり、文脈空間はよりリッチな意味論を提供するが、他の信号と絡み合った意味を提供し、推論を複雑にする幾何学的および解釈可能性の問題を示す。 論文はその後、コース設定の議題を概説する。 一 心理学的特権レベルに制約された階層性を考慮した空間を含む、勾配及び抽象化のための幾何学第一の設計 (II)埋め込み幾何学を再利用し、ニュアンスの影響を減少させる可逆的ポストホック変換 三 信頼性及びトレーサブルなセマンティック推論のためのアトラス及び測定指向評価プロトコル。 分野がスケールファーストの進歩の限界について議論するにつれて、測定可能な表現は原則化された新しいフロンティアを提供する。

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