論文の概要: CWoMP: Morpheme Representation Learning for Interlinear Glossing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.18184v1
• Date: Wed, 18 Mar 2026 18:29:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-20 17:19:05.799502
• Title: CWoMP: Morpheme Representation Learning for Interlinear Glossing
• Title（参考訳）: CWoMP: インターリニアグロースのためのモルフェム表現学習
• Authors: Morris Alper, Enora Rice, Bhargav Shandilya, Alexis Palmer, Lori Levin,
• Abstract要約: CWoMP(Contrastive Word-Morpheme Pretraining)を提案する。 我々は,CWoMPが既存の手法より優れていると同時に,より効率的であることを示す,多種多様な低リソース言語の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.271227825969433
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Interlinear glossed text (IGT) is a standard notation for language documentation which is linguistically rich but laborious to produce manually. Recent automated IGT methods treat glosses as character sequences, neglecting their compositional structure. We propose CWoMP (Contrastive Word-Morpheme Pretraining), which instead treats morphemes as atomic form-meaning units with learned representations. A contrastively trained encoder aligns words-in-context with their constituent morphemes in a shared embedding space; an autoregressive decoder then generates the morpheme sequence by retrieving entries from a mutable lexicon of these embeddings. Predictions are interpretable--grounded in lexicon entries--and users can improve results at inference time by expanding the lexicon without retraining. We evaluate on diverse low-resource languages, showing that CWoMP outperforms existing methods while being significantly more efficient, with particularly strong gains in extremely low-resource settings.
• Abstract（参考訳）: Interlinear glossed text (IGT)は言語ドキュメントの標準的な表記法であり、言語的に豊かだが、手作業で作るのに熱心である。 最近の自動IGT法では、グルースを文字配列として扱い、構成構造を無視している。 CWoMP(Contrastive Word-Morpheme Pretraining)を提案する。 対照的に訓練されたエンコーダは、ワード・イン・コンテクストを、共有埋め込み空間における構成形態素と整合させ、自己回帰デコーダは、これらの埋め込みの可変語彙からエントリを取得することにより、モーフィムシーケンスを生成する。 予測はレキシコンエントリに接地して解釈可能であり、ユーザーはレキシコンをリトレーニングせずに拡張することで、推論時に結果を改善することができる。 CWoMPが既存の手法より優れている一方で,非常に低リソースな設定では特に顕著に向上していることを示す。

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