論文の概要: Differentiable Generative Phonology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05717v2
• Date: Fri, 12 Feb 2021 03:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-15 13:11:23.938470
• Title: Differentiable Generative Phonology
• Title（参考訳）: 微分生成音韻論
• Authors: Shijie Wu and Edoardo Maria Ponti and Ryan Cotterell
• Abstract要約: 我々は,音声生成システムをニューラルモデルとして実装する。 従来の音韻学とは異なり、我々のモデルではufは離散文字列ではなく$mathbbrd$の連続ベクトルである。 5言語と28言語をカバーする2つのデータセットにおいて,各モードが有意な音韻弦を推定する能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.709731661281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of generative phonology, as formulated by Chomsky and Halle (1968), is to specify a formal system that explains the set of attested phonological strings in a language. Traditionally, a collection of rules (or constraints, in the case of optimality theory) and underlying forms (UF) are posited to work in tandem to generate phonological strings. However, the degree of abstraction of UFs with respect to their concrete realizations is contentious. As the main contribution of our work, we implement the phonological generative system as a neural model differentiable end-to-end, rather than as a set of rules or constraints. Contrary to traditional phonology, in our model, UFs are continuous vectors in $\mathbb{R}^d$, rather than discrete strings. As a consequence, UFs are discovered automatically rather than posited by linguists, and the model can scale to the size of a realistic vocabulary. Moreover, we compare several modes of the generative process, contemplating: i) the presence or absence of an underlying representation in between morphemes and surface forms (SFs); and ii) the conditional dependence or independence of UFs with respect to SFs. We evaluate the ability of each mode to predict attested phonological strings on 2 datasets covering 5 and 28 languages, respectively. The results corroborate two tenets of generative phonology, viz. the necessity for UFs and their independence from SFs. In general, our neural model of generative phonology learns both UFs and SFs automatically and on a large-scale.
• Abstract（参考訳）: Chomsky and Halle (1968) によって定式化された生成音韻学の目標は、言語で証明された音韻の集合を説明する形式的なシステムを指定することである。 伝統的に、規則(あるいは最適性理論の場合の制約)と基礎形式(UF)の集合は、音韻弦を生成するためにタンデムで働くように仮定される。 しかし、具体的な実現に関するUFの抽象化の程度は議論の余地がある。 我々の研究の主な貢献は、規則や制約の集合ではなく、ニューラルモデルで識別可能なエンドツーエンドとして音韻生成システムを実装することである。 従来の音韻学とは対照的に、私たちのモデルでは UF は離散弦ではなく $\mathbb{R}^d$ の連続ベクトルである。 その結果、UFは言語学者によって提案されるのではなく自動的に発見され、モデルは現実的な語彙のサイズまでスケールすることができる。 さらに、生成過程のいくつかのモードを比較し、以下を考察する:i)形態素と表面形態(SFs)の間に根底にある表現の存在または不在;ii)SFに関するUFの条件依存または独立。 5言語と28言語をカバーする2つのデータセットにおいて,各モードが有意な音韻列を推定する能力を評価した。 結果は、生成音韻学の2つのテネットであるvizと相関する。 UF と SF からの独立の必要性。 一般的に、生成音声学のニューラルネットワークは、UFとSFの両方を自動的に、そして大規模に学習する。

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