論文の概要: GLeMM: A large-scale multilingual dataset for morphological research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.12442v1
• Date: Tue, 14 Apr 2026 08:29:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-15 19:11:32.341442
• Title: GLeMM: A large-scale multilingual dataset for morphological research
• Title（参考訳）: GLeMM:形態学研究のための大規模多言語データセット
• Authors: Hathout Nabil, Basilio Calderone, Fiammetta Namer, Franck Sajous,
• Abstract要約: GLeMMは、形態学における実験とデータ駆動記述のために設計された派生資源である。 研究者は、単語形成における形の役割や意味など、難しい問題に対処することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In derivational morphology, what mechanisms govern the variation in form-meaning relations between words? The answers to this type of questions are typically based on intuition and on observations drawn from limited data, even when a wide range of languages is considered. Many of these studies are difficult to replicate and generalize. To address this issue, we present GLeMM, a new derivational resource designed for experimentation and data-driven description in morphology. GLeMM is characterized by (i) its large size, (ii) its extensive coverage (currently amounting to seven European languages, i.e., German, English, Spanish, French, Italian, Polish, Russian, (iii) its fully automated design, identical across all languages, (iv) the automatic annotation of morphological features on each entry, as well as (v) the encoding of semantic descriptions for a significant subset of these entries. It enables researchers to address difficult questions, such as the role of form and meaning in word-formation, and to develop and experimentally test computational methods that identify the structures of derivational morphology. The article describes how GLeMM is created using Wiktionary articles and presents various case studies illustrating possible applications of the resource.
• Abstract（参考訳）: 派生形態学において、単語間の形式的意味関係の変動を制御しているメカニズムは何か? この種の質問に対する回答は、典型的には直観と限られたデータから引き出された観察に基づいており、たとえ幅広い言語が検討されているとしてもである。 これらの研究の多くは複製と一般化が難しい。 この問題に対処するために,形態学における実験とデータ駆動記述のための新しい派生資源であるGLeMMを提案する。 GLeMMは特徴的である (i)その大きさ。 (II)その広範な範囲(現在、ドイツ語、英語、スペイン語、フランス語、イタリア語、ポーランド語、ロシア語) (三)全言語で同一の完全自動設計。 (四)各項目の形態的特徴の自動アノテーション及び (v)これらの項目のかなりの部分に対する意味記述の符号化 研究者は、単語形成における形態と意味の役割のような難しい問題に対処し、導出形態学の構造を識別する計算方法を開発し、実験的に検証することができる。 この記事では、GLeMMがWiktionaryの記事でどのように作成されているかを説明し、リソースの適用可能性を説明するさまざまなケーススタディを示す。

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