論文の概要: Letters From the Past: Modeling Historical Sound Change Through Diachronic Character Embeddings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.08256v1
• Date: Tue, 17 May 2022 11:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-18 14:01:46.679065
• Title: Letters From the Past: Modeling Historical Sound Change Through Diachronic Character Embeddings
• Title（参考訳）: 過去の手紙:ダイアクロニック・キャラクタの埋め込みによる歴史的音質変化のモデル化
• Authors: Sidsel Boldsen and Patrizia Paggio
• Abstract要約: 歴史的綴りによる音質変化の検出に対処する。 PPMI文字埋め込みを用いて,分布間の時間的距離を比較することで,音質変化を捉えることができることを示す。 モデルが検討中のいくつかの変更を識別し、それらが現れる意味のあるコンテキストを明らかにすることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: While a great deal of work has been done on NLP approaches to lexical semantic change detection, other aspects of language change have received less attention from the NLP community. In this paper, we address the detection of sound change through historical spelling. We propose that a sound change can be captured by comparing the relative distance through time between their distributions using PPMI character embeddings. We verify this hypothesis in synthetic data and then test the method's ability to trace the well-known historical change of lenition of plosives in Danish historical sources. We show that the models are able to identify several of the changes under consideration and to uncover meaningful contexts in which they appeared. The methodology has the potential to contribute to the study of open questions such as the relative chronology of sound shifts and their geographical distribution.
• Abstract（参考訳）: 語彙的意味変化検出に対するNLPアプローチに関して、多くの研究が行われてきたが、言語変更の他の側面は、NLPコミュニティからあまり注目されていない。 本稿では,歴史的綴りによる音変化の検出について述べる。 PPMI文字埋め込みを用いて,分布間の時間的距離を比較することで,音質変化を捉えることができることを示す。 この仮説を合成データで検証し、デンマークの史料に記録された文書の貸付の歴史的変遷を追跡する手法の能力を検証した。 モデルが検討中の変更のいくつかを識別し、それらが現れる意味のあるコンテキストを明らかにすることができることを示す。 この方法論は、音の相対時間や地理的分布といったオープンな疑問の研究に寄与する可能性がある。

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