A Computational Framework for Slang Generation

التجريدي العامية هو نوع شائع من اللغة غير الرسمية، ولكن طبيعته المرنة وثخيص موارد البيانات الحالية تحديات لأنظمة اللغة الطبيعية القائمة. نأخذ خطوة أولية نحو توليد الجهاز العام العام العام العامية من خلال تطوير إطار نماذج اختيار كلمة مكبر الصوت في السياق العام العام. إن إطارنا يرمز معنى عامية رواية من خلال ربط الحواس التقليدية واللانية العاملة من الكلمة أثناء دمج المعرفة النحوية والسياقية في الاستخدام العام العام العامية. نبني الإطار باستخدام مزيج من الاستدلال الاحتمالي والتعلم المتعري للتناقض العصبي. نقوم بإجراء تقييمات صارمة على ثلاثة قواميس سلانج وإظهار أن نهجنا لا يتفوق فقط على النماذج اللغوية الحديثة، ولكنه يتنبأ أيضا بالظهور التاريخي للكلمة العامية من 1960s إلى 2000s. نفسر النماذج المقترحة وإيجاد أن الفضاء الدلالي المستفاد على نطاق واسع حساس لمشابه بين اللغات العامية والحواس التقليدية للكلمات. ينشئ عملنا فرصا للتوليد الآلي وتفسير اللغة غير الرسمية.

Abstract Slang is a common type of informal language, but its flexible nature and paucity of data resources present challenges for existing natural language systems. We take an initial step toward machine generation of slang by developing a framework that models the speaker's word choice in slang context. Our framework encodes novel slang meaning by relating the conventional and slang senses of a word while incorporating syntactic and contextual knowledge in slang usage. We construct the framework using a combination of probabilistic inference and neural contrastive learning. We perform rigorous evaluations on three slang dictionaries and show that our approach not only outperforms state-of-the-art language models, but also better predicts the historical emergence of slang word usages from 1960s to 2000s. We interpret the proposed models and find that the contrastively learned semantic space is sensitive to the similarities between slang and conventional senses of words. Our work creates opportunities for the automated generation and interpretation of informal language.