A Factorized Probabilistic Model of the Semantics of Vague Temporal Adverbials Relative to Different Event Types

要約

recently, just, a long time ago などの曖昧な時間副詞は、過去の出来事と発話時間との間の時間的距離を記述するが、正確な期間は未指定のままである。本稿では、これらの副詞の意味論を確率分布として捉える因数分解モデルを紹介する。これらの分布は、特定のイベントに適用される副詞の文脈化された意味を得るために、イベント固有の分布と合成される。我々は、これらの曖昧な時間的副詞の、ある時間前に起こった出来事への適用可能性に関する母語話者の判断を捉えた既存のデータを用いて、モデルのパラメータを適合させた。イベントと時間的副詞の各ペアに対する単一のガウス分布に基づく非因子化モデルと我々のアプローチを比較した結果、どちらのモデルも同程度の予測力を持つが、オッカムの剃刀の観点からは、我々のモデルの方がより単純で拡張性に優れ、好ましいことがわかった。

要約(オリジナル)

Vague temporal adverbials, such as recently, just, and a long time ago, describe the temporal distance between a past event and the utterance time but leave the exact duration underspecified. In this paper, we introduce a factorized model that captures the semantics of these adverbials as probabilistic distributions. These distributions are composed with event-specific distributions to yield a contextualized meaning for an adverbial applied to a specific event. We fit the model’s parameters using existing data capturing judgments of native speakers regarding the applicability of these vague temporal adverbials to events that took place a given time ago. Comparing our approach to a non-factorized model based on a single Gaussian distribution for each pair of event and temporal adverbial, we find that while both models have similar predictive power, our model is preferable in terms of Occam’s razor, as it is simpler and has better extendability.

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