論文の概要: A learning perspective on the emergence of abstractions: the curious case of phonemes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.07499v3
• Date: Thu, 17 Dec 2020 14:06:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-08 14:45:50.318700
• Title: A learning perspective on the emergence of abstractions: the curious case of phonemes
• Title（参考訳）: 抽象概念の出現に関する学習的視点--音素の奇妙な場合
• Authors: Petar Milin, Benjamin V. Tucker, and Dagmar Divjak
• Abstract要約: 言語訓練のない言語使用者を対象に,言語知識の発達に関する2つの原則を検証した。 MBL と ECL が言語抽象化に類似した言語知識を創出できるかどうかを調査した。 ECL学習モデルは抽象化を学習でき、少なくとも携帯電話の在庫の少なくとも一部を入力から確実に識別できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.580765958706854
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the present paper we use a range of modeling techniques to investigate whether an abstract phone could emerge from exposure to speech sounds. We test two opposing principles regarding the development of language knowledge in linguistically untrained language users: Memory-Based Learning (MBL) and Error-Correction Learning (ECL). A process of generalization underlies the abstractions linguists operate with, and we probed whether MBL and ECL could give rise to a type of language knowledge that resembles linguistic abstractions. Each model was presented with a significant amount of pre-processed speech produced by one speaker. We assessed the consistency or stability of what the models have learned and their ability to give rise to abstract categories. Both types of models fare differently with regard to these tests. We show that ECL learning models can learn abstractions and that at least part of the phone inventory can be reliably identified from the input.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,音声への露出から抽象電話が出現するかどうかを,様々なモデリング手法を用いて検証する。 言語訓練を受けていない言語ユーザにおける言語知識の発達に関する2つの反対原理を,メモリベースラーニング(MBL)とエラー補正ラーニング(ECL)で検証する。 一般化のプロセスは、言語学者が操作する抽象概念の基盤となり、言語抽象に類似した言語知識をMBLとECLが生み出すかどうかを調査した。 各モデルには1人の話者が生成した大量の事前処理音声が提示された。 モデルが学んだことの一貫性や安定性、そして抽象的なカテゴリを生み出す能力を評価しました。 どちらのモデルもこれらのテストに関して異なる。 ECL学習モデルは抽象化を学習でき、少なくとも携帯電話の在庫の少なくとも一部を入力から確実に識別できることを示す。

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