論文の概要: Phylogenetic signal in phonotactics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.00527v2
• Date: Tue, 14 Jul 2020 04:50:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-04 09:15:28.945751
• Title: Phylogenetic signal in phonotactics
• Title（参考訳）: 音韻学における系統信号
• Authors: Jayden L. Macklin-Cordes, Claire Bowern and Erich R. Round
• Abstract要約: 系統学的なアプローチが、全く新しい言語データから歴史的洞察を得る可能性を明らかにする。 111 Pama-Nyungan から音声学的データを抽出し, 系統解析に応用した。 その結果, 歴史的, 比較言語学において, 容易に抽出可能な新しい情報源を活用できる可能性が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phylogenetic methods have broad potential in linguistics beyond tree inference. Here, we show how a phylogenetic approach opens the possibility of gaining historical insights from entirely new kinds of linguistic data--in this instance, statistical phonotactics. We extract phonotactic data from 111 Pama-Nyungan vocabularies and apply tests for phylogenetic signal, quantifying the degree to which the data reflect phylogenetic history. We test three datasets: (1) binary variables recording the presence or absence of biphones (two-segment sequences) in a lexicon (2) frequencies of transitions between segments, and (3) frequencies of transitions between natural sound classes. Australian languages have been characterized as having a high degree of phonotactic homogeneity. Nevertheless, we detect phylogenetic signal in all datasets. Phylogenetic signal is greater in finer-grained frequency data than in binary data, and greatest in natural-class-based data. These results demonstrate the viability of employing a new source of readily extractable data in historical and comparative linguistics.
• Abstract（参考訳）: 系統学的手法は、樹木の推測を超えた言語学に幅広い可能性を秘めている。 ここでは, 系統学的なアプローチが, 全く新しい言語データから歴史的知見を得る可能性を明らかにする。 本研究では,111パマ・ニュンガン語彙から音声学的データを抽出し,系統発生の履歴を反映する程度を定量化する。 1) セグメント間の遷移周波数と, (3) 自然音クラス間の遷移周波数とで, biphone (two-segment sequences) の存在の有無を記録するバイナリ変数と, (3) 自然音クラス間の遷移頻度の3つのデータセットをテストした。 オーストラリアの言語は高い音韻的同質性を持っていると特徴付けられる。 それにもかかわらず、すべてのデータセットで系統発生シグナルを検出する。 系統発生シグナルは、二進法データよりも粒度の細かい周波数データで、自然クラスデータで最大である。 これらの結果は, 歴史的・比較言語学において, 容易に抽出できる新たなデータ源を活用できることを示す。

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