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

Lakusta&Landau2005,Papafragou2010)。これらの研Firth(1957)のよる研究を萌芽として，コーパス究で議論になっているのは，移動事象を言語化するを使用した言語学的な研究のみならず，近年のことにともなう着点(Goal)と起点(Source)の非対自然言語処理の分野でも分布意味論(distributional称性である。たとえば，Kopecka(2012)によるポーsemantics)は大きな影響力をもっている。これはランド語の研究では，どこかから物を移動させる場「語の意味は周囲に生起する語によって決まる」合と比べて，どこかへ物を移動させる場合の方がという分布仮説に基づいて発展してきたものであより詳細に言語化する傾向があることが示されてる。コーパス言語学の分野では，20世紀後半以降いる。も，分布意味論を発展させた意味的韻律(semanticコーパス言語学や心理言語学による研究によってprosody)という考え方に基づいて研究が進められて明らかになってきたことは，移動事象を言語化するいる(e.g.,Louw1993,Stubbs1995,Hunston2007)。ま際に着点志向性がみられるということである。そした，自然言語処理の分野でも，分布意味論はニューて，動詞については，この着点と共起しやすいものラル言語モデルや大規模言語モデルの発展へと引きもあれば，着点とは共起しにくいものもあるという継がれ，文法化(grammaticalisation)のような言語学ことも明らかになっている(e.g.,Stefanowitsch2018)。的な課題を解決するための糸口になるのではないかでは，着点と共起しやすい移動動詞にはどのようなと注目されている(e.g.,Hamiltonetal.2016)。ものがあるのだろうか。Stefanowitsch(2018)は，汎認知言語学の分野でも，分布意味論とは独立用的な移動動詞の方が着点と共起しやすい傾向があした形で，使用基盤モデル(usage-basedmodel)と呼ると主張している。ばれる考え方が注目を集めている(Langacker1988;この汎用的な移動動詞が，着点と共起しやすいと2000)，多くの大規模コーパスが構築され普及していう言語学的な仮説を検証するために，本研究できたこともあり，さまざまな言語現象にアプローチは，それぞれの移動動詞の粒度(granularity)を埋めするための手段とされている。認知言語学では，私込みベクトルの分散の平均値と頻度を組み合わせたたち人間の認知と言語との関連を探ることを目的と値によって算出できると主張する。言い換えると，―1543―.この手法によって算出された移動動詞の粒度が低いほど，その移動動詞はより汎用的なものだと考えられ，着点とより共起しやすい傾向がみられるということである。