The Causal Structure of Semantic Ambiguities

要約

あいまいさは、構文、セマンティクス、語用論のさまざまなレベルで発生する自然言語現象です。
それは広く研究されています。
たとえば、心理言語学では、人間の曖昧さを解消するプロセスについてさまざまな競合する研究があります。
これらの研究は経験的であり、アイトラッキング測定に基づいています。
ここでは、意味的曖昧性に対するこれらのプロセスを形式化するための第一歩を踏み出し、2 つの特徴の存在を特定しました: (1) 異なる可能な解釈の共同妥当性度、(2) 特定の単語がプロセスでより重要な役割を果たす因果構造。
.
QPL 2021 で Gogioso と Pinzani によって開発された明確な因果関係の新しい層理論モデルは、これらの機能をモデル化し、推論するためのツールを提供します。
この理論を、心理言語学の文献から抽出したあいまいなフレーズのデータ​​セットと、Amazon Mechanical Turk エンジンを使用して収集した人間の妥当性判断に適用しました。
フレーズ内のさまざまな曖昧さ回避順序の因果的割合を測定し、2 つの顕著な順序を発見しました。
また、多義動詞と同音異義動詞のあいまいさの解消が遅れているという証拠も見つかりました。

要約(オリジナル)

Ambiguity is a natural language phenomenon occurring at different levels of syntax, semantics, and pragmatics. It is widely studied; in Psycholinguistics, for instance, we have a variety of competing studies for the human disambiguation processes. These studies are empirical and based on eyetracking measurements. Here we take first steps towards formalizing these processes for semantic ambiguities where we identified the presence of two features: (1) joint plausibility degrees of different possible interpretations, (2) causal structures according to which certain words play a more substantial role in the processes. The novel sheaf-theoretic model of definite causality developed by Gogioso and Pinzani in QPL 2021 offers tools to model and reason about these features. We applied this theory to a dataset of ambiguous phrases extracted from Psycholinguistics literature and their human plausibility judgements collected by us using the Amazon Mechanical Turk engine. We measured the causal fractions of different disambiguation orders within the phrases and discovered two prominent orders: from subject to verb in the subject-verb and from object to verb in the verb object phrases. We also found evidence for delay in the disambiguation of polysemous vs homonymous verbs, again compatible with Psycholinguistic findings.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google