論文の概要: Conceptual Networks for Cross-Linguistic Idiomatic Expressions: A Feature-Based Graph Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09576v2
• Date: Mon, 13 Jul 2026 07:15:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-14 17:47:21.280018
• Title: Conceptual Networks for Cross-Linguistic Idiomatic Expressions: A Feature-Based Graph Approach
• Title（参考訳）: 言語横断的慣用表現のための概念ネットワーク:特徴に基づくグラフアプローチ
• Authors: Kiran Pala, Punam Silu, Luxin Yu,
• Abstract要約: 本稿では,8言語にまたがる慣用的・具体的意味を表現するための解釈可能なネットワークベースのフレームワークを提案する。 各表現は認知言語理論から派生した二項概念的特徴で注釈付けされ、ペアワイドのジャカード類似性は重み付きグラフを定義する。 コミュニティ検出では、言語ではなく概念スキーマによってイディオムがクラスタ化され、認知言語学的な予測と一致した構造が生成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present an interpretable network-based framework for representing idiomatic and figurative meaning across eight typologically diverse languages, totaling 160 conventional expressions, the large majority of which are idiomatic. Each expression is annotated with binary conceptual features (containment, concealment, emotional, social, etc.) derived from cognitive-linguistic theory, and pairwise Jaccard similarities define a weighted graph. Community detection reveals that idioms cluster by conceptual schema rather than by language, producing a structure consistent with cognitive-linguistic predictions. The conceptual network captures unique semantic information not present in distributional embeddings, can be scaled via automatic annotation with LLMs, improves downstream idiom detection, and remains robust when enriched with corpus frequencies. Cross-lingual transfer experiments show that conceptual proximity alone can identify acceptable translation equivalents across five language families, with substantial gains over embedding-based baselines. Ablation studies demonstrate that all three feature dimensions -- schemas, roles, and valence -- contribute non-redundantly to both the network's organizational properties and its performance on idiom detection, and that specific graph-derived signals (community membership, neighbor similarity) are particularly informative. The framework offers an interpretable, cross-linguistically stable representation of idiomatic meaning, combining theoretical grounding with practical utility.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,8言語にまたがる慣用的・具体的意味を表現するための解釈可能なネットワークベースフレームワークを提案する。 各表現は、認知言語理論から派生した二項概念的特徴(含意、隠蔽、感情、社会など)で注釈付けされ、ペアワイズジャカードの類似性は重み付きグラフを定義する。 コミュニティ検出では、言語ではなく概念スキーマによってイディオムがクラスタ化され、認知言語学的な予測と一致した構造が生成される。 概念的ネットワークは、分布埋め込みに存在しないユニークな意味情報をキャプチャし、LSMによる自動アノテーションによって拡張でき、下流イディオムの検出を改善し、コーパス周波数に富むと頑健なままである。 言語間移動実験により、概念的近接だけで5つの言語ファミリーで許容される翻訳等価性を識別できることが示され、埋め込みベースラインよりも大幅に向上した。 アブレーション研究では、すべての3つの特徴次元(スキーマ、役割、原子価)が、ネットワークの組織特性とイディオム検出のパフォーマンスの両方に非冗長に寄与し、特定のグラフ由来の信号(コミュニティメンバーシップ、近隣の類似性)が特に有益であることが示されている。 このフレームワークは、解釈可能で言語横断的に安定した慣用的意味の表現を提供し、理論的基礎と実用性を組み合わせたものである。

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