This dissertation covers various similarity-based, data-driven approaches to model language and lexical semantics. The availability of large amounts of text data in electronic form allows the use of unsupervised, data-driven methodologies. Compared to linguistic models based on expert knowledge, which are often costly or unavailable, the data-driven analysis is faster and more flexible. The same methodologies can be often used regardless of the language. In addition, data-driven analysis may be exploratory and offer a new view on the data.
The complexity of different European languages was analyzed at syntactic and morphological level using unsupervised methods based on compression and unsupervised morphology induction. The results showed that the unsupervised methods are able to produce useful analyses that correspond to linguistic models.
The distributional word vector space models represent the meaning of words in a text context of co-occurring words, collected from a large corpus. The vector space models were evaluated with linguistic models and human semantic similarity judgment data. Two unsupervised methods, Independent Component Analysis and Latent Dirichlet Allocation, were able to find groups of semantically similar words, corresponding reasonably well to the evaluation sets. In addition to validating the results of the unsupervised methods with the evaluation data, the research was also exploratory. The unsupervised methods found semantic word sets not covered by the evaluation set, and the analysis of the categories of the evaluation sets showed quality differences between the categories.
In the agent simulation models, the meaning of words was directly linked to the perceived context of the agent. Each agent had a subjective conceptual memory, in which the associations between words and perceptions were formed. In a population of simulated agents, the emergence of a shared vocabulary was studied through simulated language games. As a result of the simulations, a shared vocabulary emerges in the community.Tämä väitöskirja kattaa useita samankaltaisuuteen perustuvia datalähtöisiä menetelmiä, joita käytetään kielen ja merkityksen mallintamiseen. Suuret, sähköisessä muodossa olevat tekstiaineistot mahdollistavat ohjaamattomien datalähtöisten menetelmien käytön. Verrattuna asiantuntijoiden tuottamiin lingvistisiin malleihin, jotka ovat usein kalliita tai joita ei aina ole saatavilla, datalähtöinen analyysi on nopeampaa ja usein joustavampaa. Samat menetelmät sopivat usein kielestä riippumatta. Lisäksi datalähtöinen analyysi voi olla eksploratiivista ja siten tarjota uuden näkökulman aineistoon.
Tässä työssä analysoitiin useiden eurooppalaisten kielten syntaktisen ja morfologisen tason kompleksisuutta ohjaamattomilla menetelmillä, jotka perustuvat datan kompressioon ja ohjaamattomaan morfologian oppimiseen. Tulokset osoittavat, että ohjaamattomat menetelmät tuottavat hyödyllisiä tuloksia, jotka vastaavat lingvistisiä malleja.
Jakaumiin perustuvat sana-avaruusmallit (Vector Space Models) käyttävät sanojen merkityksen esittämiseen sanojen kontekstia eli sanojen välisiä yhteisesiintymiä, jotka kerätään laajoista tekstiaineistoista. Tässä työssä käytettiin sana-avaruusmalleja, joita evaluoitiin käyttäen lingvistisiä malleja ja semanttisia evaluaatioaineistoja. Työssä käytettiin kahta ohjaamatonta menetelmää, riippumattomien komponenttien analyysia (Independent Component Analysis) sekä latenttia Dirichlet-allokaatiota (Latent Dirichlet Allocation), joilla löydettin semanttisesti samankaltaisia sanajoukkoja, jotka vastasivat kohtuullisen hyvin evaluaatioaineistoja. Evaluaatiotulosten lisäksi tutkimuksessa oli myös eksploratiivinen komponentti. Ohjaamattomat menetelmät löysivät merkitykseltään samankaltaisia sanajoukkoja, jotka puuttuivat evaluaatioaineistoista. Lisäksi menetelmillä löydettiin laadullisia eroja kategorioiden välillä.
Agenttisimulaatiomallissa sanojen merkitys liittyi suoraan agentin havaitsemaan kontekstiin. Jokaisella agentilla oli oma subjektiivinen käsitemuisti, jossa assosiaatiot sanojen ja havaintojen välillä muodostuivat. Tässä työssä jaetun kielen syntyä tutkittiin useiden simuloitujen agenttien muodostamassa populaatiossa, jossa agentit kommunikoivat simuloituja kielipelejä käyttäen. Simulaatiokokeiden tuloksena jaettu kieli syntyy agenttipopulaatiossa
