衡量发育语言研究中 manner 和 result 动词的可扩展工具
计算与语言
2026-05-19 v1 人工智能
摘要
Manner 和 result 动词编码了事件结构的不同方面，已在发育研究中讨论为研究早期动词学习提供潜在的有益区分。然而，这一区分在规模化测量方面仍然困难，因为目前缺乏大规模的 manner 和 result 分类标注资源。我们提出了一种用于在句子上下文中识别 manner 和 result 动词的计算方法。利用语言学上精心设计的提示，我们在数据来源于 MASC 和 InterCorp 的基础上生成了句子级别的标注，扩展了从之前标注的 VerbNet 范围到 436 个类别。随后我们在这些标注上训练了一个基于 RoBERTa 的分类器，并在三个独立的金标准数据集上进行评估，包括之前标注的条目以及一个新的专家标注数据集。在这些评估中，该模型表现出有前景的性能，平均准确率可达 89.6%。我们将本工作作为一种可扩展的测量工具，旨在支持发育语言及其他语言数据集中动词语义的未来研究，同时需注意的是，对边缘情况、混合 manner/result 动词以及下游发育应用的进一步验证仍是必要的。
引用
@article{arxiv.2605.16654,
title = {A Scalable Tool for Measuring Manner and Result Verbs in Developmental Language Research},
author = {Divyesh Pratap Singh and Dakshesh Gusain and Federica Bulgarelli and Alison Eisel Hendricks and John Beavers and Nathan M. Beers and Ifeoma Nwogu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.16654},
year = {2026}
}
备注
12 pages