論文の概要: Detecting Lexical Borrowings from Dominant Languages in Multilingual Wordlists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00189v1
• Date: Wed, 1 Feb 2023 02:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-02 13:44:00.371502
• Title: Detecting Lexical Borrowings from Dominant Languages in Multilingual Wordlists
• Title（参考訳）: 多言語単語リストにおける支配言語からの語彙借用の検出
• Authors: John E. Miller and Johann-Mattis List
• Abstract要約: 我々は,支配的な言語が重要な役割を担っている接触状況において,語彙借入検出のための新しい手法を検証した。 教師付き機械学習システムは古典的システムよりも優れており、全ての手法がうまく機能する。 検出誤りのレビューでは、受信語から異なる意味を持つドナー語を考慮し、借用検出を大幅に改善できることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.096615629099617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language contact is a pervasive phenomenon reflected in the borrowing of words from donor to recipient languages. Most computational approaches to borrowing detection treat all languages under study as equally important, even though dominant languages have a stronger impact on heritage languages than vice versa. We test new methods for lexical borrowing detection in contact situations where dominant languages play an important role, applying two classical sequence comparison methods and one machine learning method to a sample of seven Latin American languages which have all borrowed extensively from Spanish. All methods perform well, with the supervised machine learning system outperforming the classical systems. A review of detection errors shows that borrowing detection could be substantially improved by taking into account donor words with divergent meanings from recipient words.
• Abstract（参考訳）: 言語接触(Language contact)は、ドナーから受取言語への言葉の借入に反映される広汎な現象である。 検出を借用するほとんどの計算手法は、研究中の全ての言語を同様に重要視しているが、支配的な言語は、その逆よりも遺産言語に強い影響を与える。 2つの古典的シーケンス比較法と1つの機械学習法を、スペイン語から広く借用された7つのラテンアメリカ言語のサンプルに適用し、支配的言語が重要な役割を果たす接触状況における語彙借用検出の新しい手法を検証した。 教師付き機械学習システムは古典的システムよりも優れており、全ての手法がうまく機能する。 検出誤りのレビューでは、受信語から異なる意味を持つドナー語を考慮し、借用検出を大幅に改善できることが示されている。

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