Work Smarter…Not Harder: Efficient Minimization of Dependency Length in SOV Languages

要約

依存関係の長さの最小化は、自然言語の普遍的に観察される定量的な特性です。
ただし、依存関係の長さの最小化の程度、および言語プロセッサがこの最小化を達成する認知メカニズムは依然として不明です。
この研究は、短い前言語構成要素を主動詞の隣に移動することは、SOV 言語における依存関係の長さの全体的な最小化よりも前言語構成要素の順序付けの決定をより良く説明すると仮定することにより、機構的な洞察を提供します。
このアプローチは、たった 1 回の操作でありながら、同時に主動詞にリンクされているすべての前言語依存関係の長さを短縮するため、最小限の労力の戦略を構成します。
私たちは、Universal dependency Treebank で顕著に表されている 7 つの SOV 言語すべてにわたる大規模なコーパス証拠を使用して、この戦略を裏付けます。
これらの発見は、意思決定が最適な解決策の徹底的な検索ではなく、「迅速だが経済的な」ヒューリスティックによって影響を受けるという、限界合理性の概念と一致しています。
全体として、この研究は言語的意思決定と言語進化における限定された合理性の役割に光を当てています。

要約(オリジナル)

Dependency length minimization is a universally observed quantitative property of natural languages. However, the extent of dependency length minimization, and the cognitive mechanisms through which the language processor achieves this minimization remain unclear. This research offers mechanistic insights by postulating that moving a short preverbal constituent next to the main verb explains preverbal constituent ordering decisions better than global minimization of dependency length in SOV languages. This approach constitutes a least-effort strategy because it’s just one operation but simultaneously reduces the length of all preverbal dependencies linked to the main verb. We corroborate this strategy using large-scale corpus evidence across all seven SOV languages that are prominently represented in the Universal Dependency Treebank. These findings align with the concept of bounded rationality, where decision-making is influenced by ‘quick-yet-economical’ heuristics rather than exhaustive searches for optimal solutions. Overall, this work sheds light on the role of bounded rationality in linguistic decision-making and language evolution.

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