論文の概要: Rediscovering the Slavic Continuum in Representations Emerging from Neural Models of Spoken Language Identification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.11973v1
• Date: Thu, 22 Oct 2020 18:18:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-04 06:51:17.672111
• Title: Rediscovering the Slavic Continuum in Representations Emerging from Neural Models of Spoken Language Identification
• Title（参考訳）: 言語識別のニューラルモデルから現れる表現におけるスラヴ連続体の再発見
• Authors: Badr M. Abdullah, Jacek Kudera, Tania Avgustinova, Bernd M\"obius, Dietrich Klakow
• Abstract要約: 音声信号におけるスラヴ語識別のためのニューラルモデルを提案する。 本稿では,言語関連性の客観的尺度を反映しているかどうかを調査するために,その創発的表現を分析した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.369477141866405
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep neural networks have been employed for various spoken language recognition tasks, including tasks that are multilingual by definition such as spoken language identification. In this paper, we present a neural model for Slavic language identification in speech signals and analyze its emergent representations to investigate whether they reflect objective measures of language relatedness and/or non-linguists' perception of language similarity. While our analysis shows that the language representation space indeed captures language relatedness to a great extent, we find perceptual confusability between languages in our study to be the best predictor of the language representation similarity.
• Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは、音声言語識別などの定義によって多言語的なタスクを含む、さまざまな音声言語認識タスクに使用されている。 本稿では、音声信号におけるスラヴ語識別のためのニューラルモデルを提案し、その創発的表現を分析し、言語関連性の客観的尺度や言語類似性に対する非言語主義者の認識を反映しているかを検討する。 分析の結果,言語表現空間は言語関連性をかなり捉えていることが明らかとなったが,言語表現の類似性の予測には,言語間の知覚的コンフュージョンが最適であることがわかった。

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