Evaluating word embeddings for language acquisition

Alhama, Raquel G.; Rowland, Caroline F.; Kidd, Evan

doi:10.18653/v1/2020.cmcl-1.4

Evaluating word embeddings for language acquisition

Alhama, R. G., Rowland, C. F., & Kidd, E. (2020). Evaluating word embeddings for language acquisition. In E., Chersoni, C., Jacobs, Y., Oseki, L., Prévot, & E., Santus (Eds.), Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics (pp. 38-42). Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics (ACL). doi:10.18653/v1/2020.cmcl-1.4.

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資料種別: 会議論文

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Alhama_Rowland_Kidd_2020_Evaluating word embeddings for language acquisition.pdf (出版社版), 273KB

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Alhama, Raquel G.^{1, 2}, 著者
Rowland, Caroline F.^{1, 3}, 著者
Kidd, Evan^{1, 3, 4, 5, 6}, 著者

所属:
1Language Development Department, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, ou_2340691
2Tilburg University, Tilburg, The Netherlands, ou_persistent22
3Donders Institute for Brain, Cognition and Behaviour, External Organizations, ou_55236
4Australian National University, Canberra, Australia, ou_persistent22
5ARC Centre of Excellence for the Dynamics of Language, Canberra, Australia, ou_persistent22
6Learning through Processing, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, Wundtlaan 1, 6525 XD Nijmegen, NL, ou_2616692

内容説明

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キーワード: -

要旨: Continuous vector word representations (or
word embeddings) have shown success in cap-turing semantic relations between words, as evidenced by evaluation against behavioral data of adult performance on semantic tasks (Pereira et al., 2016). Adult semantic knowl-edge is the endpoint of a language acquisition process; thus, a relevant question is whether these models can also capture emerging word
representations of young language learners. However, the data for children’s semantic knowledge across development is scarce. In this paper, we propose to bridge this gap by using Age of Acquisition norms to evaluate word embeddings learnt from child-directed input. We present two methods that evaluate word embeddings in terms of (a) the semantic neighbourhood density of learnt words, and (b) con-
vergence to adult word associations. We apply our methods to bag-of-words models, and ﬁnd that (1) children acquire words with fewer semantic neighbours earlier, and (2) young learners only attend to very local context. These ﬁndings provide converging evidence for validity of our methods in understanding the prerequisite features for a distributional model of word learning.

資料詳細

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言語: eng - English

日付: オンライン出版: 2020-11-19

出版の状態: オンラインで出版済み

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査読: 査読あり

識別子（DOI, ISBNなど）: DOI: 10.18653/v1/2020.cmcl-1.4

学位: -

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出版物 1

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出版物名: Proceedings of the Workshop on Cognitive Modeling and Computational Linguistics

種別: 会議論文集

著者・編者:
Chersoni, Emmanuele, 編集者
Jacobs, Cassandra, 編集者
Oseki, Yohei, 編集者
Prévot, Laurent, 編集者
Santus, Enrico, 編集者

所属:
-

出版社, 出版地: Stroudsburg, PA, USA : Association for Computational Linguistics (ACL)

ページ: - 巻号: - 通巻号: - 開始・終了ページ: 38 - 42 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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