Jun, 2024

相關不代表補償：詞彙中的複雜性和不規則性

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TL;DR在语言中，形态上不规则的词往往具有音节结构简单的特点，而形态规则的词则往往具有音节结构复杂的特点。我们研究了这四个变量之间的关系，并发现形态上的不规则性和音节结构的复杂性之间存在着正向关系，尽管在不同的语言中方向有所不同。我们还发现了形态上的不规则性和词的长度之间存在着负向关系，并且某些关于这四个变量关系的现有发现并不像以前认为的那么可靠。
发现论文，激发创造
  • 形态上的不规则与频率相关

    本研究展示了一个对语言形态上不规则性的定义，并在 28 种语言中使用神经传导模型估计此数量，证明了不规则性与高频度之间的相关性，并且在单元语法的层面聚合时，相关性更为稳固。

    Jun, 2019

  • 关于词形变化系统的复杂性和类型学

    我们量化不同语言形态系统的语言复杂度，揭示了屈折范式的大小和不规则程度之间的经验权衡，即一种语言的屈折范式可以是大小大，或高度不规则，但永远不会两者兼备。我们的方法体现了屈折范式的熵 - 即共同预测范式所有表面形式的难度。我们通过变分逼近估计这一问题，并测量这些范例在 31 种类型多样的语言中的表现。

    Jul, 2018

  • 关于词形变化中不规则性的历时稳定性

    本文使用循环神经网络模拟语言学习者，定量研究了语言中不规则单词的存在条件，测试了单词频率与不规则性之间的历时关系。

    Apr, 2018

  • 方言间的音韵复杂度

    通过对荷兰方言和闽方言的微观研究，我们在方言层面上发现了词长和音韵复杂性之间的权衡关系，并使用 LSTM 基于电话级别的语言模型得出实证证据。地理广义加性模型（GAM）表明，音韵复杂性较低的方言集中于首都地区，这与语言变体中人口较多或更多样化的陈述相对应。我们还尝试了将预测音节构成作为辅助任务纳入，但未观察到负相关性的增加。

    Feb, 2024

  • 复杂度测量衡量哪些方面？相关和验证基于语料库的形态复杂度测量

    本文分析了八个用于量化自然语言形态复杂度的测量方法，重点关注这些方法是否是同一基础变量的测量，或者它们测量形态复杂度的多个方面。通过主成分分析，结果显示这些复杂度测量值中 92.62% 的差异是由第一主成分解释的，说明这些测量值之间存在强的线性相关性。

    Apr, 2022

  • 音位结构复杂性及其权衡

    本研究介绍了一种计算语音统计复杂度的方法，在给定来自不同语言的序列化单词和样本统计模型的基础上，通过负对数概率的近似值来比较语言的熵，发现 bits per phoneme 与平均单词长度之间呈现非常强的负相关关系

    May, 2020

  • 利用字母位置概率评估词复杂性

    通过使用简单和复杂词汇的样本，研究发现字母位置概率与简单和复杂词汇之间存在强大的统计关联，并创建一个基于字母位置概率的分类器，可以以 83% 的准确率对这两类进行分类。通过对额外数据集的测试，证实了这一发现，最终建立了一个准确率为 97% 的分类器，并用于评分英语课程中的四个级别的单词组。

    Apr, 2024

  • 语言复杂性与语音识别准确性：字母复杂性有害，音韵复杂性无害

    在这篇研究中，我们调查了哪些语言因素会影响自动语音识别（ASR）模型的性能。我们假设正字法复杂性和音素复杂性都会降低准确性。为了验证这一假设，我们在 25 种语言的基础上，使用 15 种书写体系对多语言自我监督预训练模型 Wav2Vec2-XLSR-53 进行微调，并比较它们的 ASR 准确性、字素数量、一元字素熵、表意性（书写系统中编码了多少词 / 语素级信息）以及音素数量。研究结果表明，正字法复杂性与低 ASR 准确性显著相关，而音素复杂性则没有显著相关性。

    Jun, 2024

  • 词之间的语义关系获取

    本文探讨了语义关系与不同语言形态学方面之间的动态相互作用，通过研究语言形态学和语义关系之间复杂的关系，可以得出关于词汇结构如何影响语言理解的宝贵见解。

    Jul, 2023

  • 多义性、简洁与词频在语言中的作用

    本文通过在英语、荷兰语和西班牙语三种语言中，以音节长度和音素长度两种新的方式来测量单词的长度，证明了在所有语言中，单词频率与多义性和缩写的趋势存在相关性。

    Mar, 2019