Arbitrariness av tecknet-begreppet att formerna av ord är orelaterade till deras betydelser-är ett underliggande antagande av många språkliga teorier. Två forskningslinjer har nyligen ifrågasatt detta antagande, men de producerar olika karakteriseringar av icke-arbitrariness i språket. Beteende- och corpusstudier har bekräftat giltigheten av lokala form-mening mönster manifesteras i begränsade undergrupper av lexikonet. Samtidigt finner globala (lexikon-omfattande) statistiska analyser istället diffus form-mening systematiskitet över lexikonet som helhet. Vi överbryggar klyftan med ett tillvägagångssätt som kan upptäcka både lokal och global formsom innebär systematisk språkanvändning. I kärnan regressionsformuleringen introducerar vi, form-mening relationer kan användas för att förutsäga ord "distributionssemantiska vektorer från deras former. Dessutom introducerar vi en ny metriska inlärningsalgoritm som kan lära sig viktade redigeringsavstånd som minimerar kärnans regressionsfel. Våra resultat tyder på att den engelska lexikonet uppvisar långt mer global formbetydande systematik än vad som tidigare upptäckts, och att mycket av denna systematik är fokuserad på lokala formbetydande mönster.
Mest liknande vårt arbete är att av REF, som introducerar en algoritm för att lära sig viktade strängredigering avstånd som minimerar kärnan regressionsfel och använder det för att upptäcka systematiska form-mening relationer inom språket.
Finding Non-Arbitrary Form-Meaning Systematicity Using String-Metric Learning for Kernel Regression
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}