[论文解读] Communicative need modulates competition in language change

Andres Karjus, Richard A. Blythe+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 16, 2020

Language and cultural evolution参考文献 72被引用 4

一句话总结

本文提出一种语言无关的方法，用于量化历时语料库中语言元素之间的竞争关系，表明沟通需求——通过话题层面的波动来衡量——调节着近义词是直接竞争还是共存。关键发现是，在沟通需求稳定的主题中，词语倾向于直接竞争并导致替换；而在需求上升的主题中，词语则共存，表明竞争不仅发生在词语之间，也发生在语义子空间或话题之间。

ABSTRACT

All living languages change over time. The causes for this are many, one being the emergence and borrowing of new linguistic elements. Competition between the new elements and older ones with a similar semantic or grammatical function may lead to speakers preferring one of them, and leaving the other to go out of use. We introduce a general method for quantifying competition between linguistic elements in diachronic corpora which does not require language-specific resources other than a sufficiently large corpus. This approach is readily applicable to a wide range of languages and linguistic subsystems. Here, we apply it to lexical data in five corpora differing in language, type, genre, and time span. We find that changes in communicative need are consistently predictive of lexical competition dynamics. Near-synonymous words are more likely to directly compete if they belong to a topic of conversation whose importance to language users is constant over time, possibly leading to the extinction of one of the competing words. By contrast, in topics which are increasing in importance for language users, near-synonymous words tend not to compete directly and can coexist. This suggests that, in addition to direct competition between words, language change can be driven by competition between topics or semantic subspaces.

研究动机与目标

• 开发一种通用的、语言无关的方法，用于在大规模历时语料库中量化语言元素之间的竞争关系，且无需依赖语言特定的资源。
• 研究沟通需求（定义为话语中话题重要性的变化）如何影响近义词之间的竞争动态。
• 检验竞争不仅发生在单个词语之间，也发生在语义子空间或对话话题之间的假设。
• 证明所提出的方法在语言、体裁、类型和时间跨度方面均能产生一致且可比较的结果。
• 探讨话题层面沟通需求对理解语言演变中词汇创新、替换和共存的影响。

提出的方法

• 该方法使用话题输运模型来追踪语义话题突出度随时间的变化，将沟通需求操作化为话题频率变化率。
• 通过动态竞争模型量化语言元素之间的竞争，基于其共现模式和频率趋势，测量近义词之间直接替代的程度。
• 该方法仅依赖大规模历时语料库，避免了词性标注、词形还原等语言特定的预处理步骤。
• 通过在上下文窗口中对共现词语进行聚类，识别语义子空间，从而实现对词汇动态的话题级分析。
• 在时间区间上应用平滑频率归一化，以减少噪声并提高竞争模式的检测能力。
• 在五个不同语料库中验证了模型性能，包括美国历史英语语料库（COHA），结果在不同语言和体裁中保持一致。

实验结果

研究问题

• RQ1 沟通需求（以话题重要性的稳定性或增长程度衡量）如何影响近义词之间的竞争？
• RQ2 新词汇在多大程度上直接替代旧的同义词，而何时又会共存？
• RQ3 是否可以在不依赖语言特定资源的情况下，对语言元素之间的竞争进行定量建模？
• RQ4 竞争是更应被理解为发生在单个词语之间，还是发生在语义子空间或话题之间？
• RQ5 话题受欢迎程度的波动与词汇创新及替换模式之间存在何种相关性？

主要发现

• 在沟通需求稳定的主题中，词语表现出强烈的直接竞争，最终导致一个同义词被另一个取代，如从 'aeroplane' 到 'airplane' 的历史演变所示。
• 相比之下，'famed'、'famous' 和 'distinguished' 等词共同增加频率，表明在沟通需求上升的主题中存在非竞争性共存。
• 研究发现，当一个话题的重要性正在上升时，多个近义词可以共存而无直接竞争，表明词汇经济性压力降低。
• 该模型成功检测到五个历时语料库（包括英语、德语和瑞典语）中的竞争动态，证明其在不同语言和体裁中的鲁棒性。
• 结果支持竞争受沟通需求调节的假设，话题层面的动态在塑造词汇演变中起着关键作用。
• 本研究揭示，词汇替换并不总是由词语之间的直接竞争驱动，也可能受到话语话题和语义子空间更广泛变化的中介影响。