埋め込みベクトルを用いた動詞の意味の粒度分析と共起関係

認知に見られる非対称性が言語にどのようにあらわ本研究では，埋め込みベクトルと頻度情報を基にれるのかを明らかにしようとするものがあり，使用移動動詞の粒度を定量化し、それと着点との共起傾基盤モデルの枠組みから，コーパスを利用した研究向を検証する。これまでの研究では，移動事象におが数多く発表されている(e.g.,Stefanowitsch&Rohdeける着点志向性が認知的に優位であり，言語にも反2004,Stefanowitsch2018,Guse2022)。映されることが示されてきた。しかし，着点と共起私たちは，誰かが，あるいは何かが移動するようしやすい動詞については主観的な議論にとどまっな事象を認識する際に，どこから移動したのかといていた。本研究では，英語の移動動詞を対象に，う情報よりも，どこへ移動したのかという情報に注COCAから抽出した用例を基に埋め込みベクトルを意を向ける。このような私たちの認知の偏りについ生成し、その分散の平均値と頻度から粒度を算出すては，Ikegami(1987)による言語学の分野からの議る手法を提案する。論に端を発し，コーパス言語学のみならず心理言語学の分野でも実証的な研究が報告されてきた(e.g.,