論文の概要: Trimming Phonetic Alignments Improves the Inference of Sound Correspondence Patterns from Multilingual Wordlists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17932v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 09:55:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 14:31:34.619517
• Title: Trimming Phonetic Alignments Improves the Inference of Sound Correspondence Patterns from Multilingual Wordlists
• Title（参考訳）: 音韻アライメントのトリミングによる多言語単語からの音声対応パターンの推測
• Authors: Frederic Blum and Johann-Mattis List
• Abstract要約: 音素的に整列したコグネート集合からの対応パターンの自動推定法が提案されている。 アノテーションは退屈で時間を要するため、コーグネートデータを自動的に改善する方法を見つけることが望ましい。 本稿では、対応パターンの推測に先立って、比較言語学における音韻アライメントをトリムするワークフローを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.096615629099617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Sound correspondence patterns form the basis of cognate detection and phonological reconstruction in historical language comparison. Methods for the automatic inference of correspondence patterns from phonetically aligned cognate sets have been proposed, but their application to multilingual wordlists requires extremely well annotated datasets. Since annotation is tedious and time consuming, it would be desirable to find ways to improve aligned cognate data automatically. Taking inspiration from trimming techniques in evolutionary biology, which improve alignments by excluding problematic sites, we propose a workflow that trims phonetic alignments in comparative linguistics prior to the inference of correspondence patterns. Testing these techniques on a large standardized collection of ten datasets with expert annotations from different language families, we find that the best trimming technique substantially improves the overall consistency of the alignments. The results show a clear increase in the proportion of frequent correspondence patterns and words exhibiting regular cognate relations.
• Abstract（参考訳）: 音の対応パターンは、歴史的言語比較におけるコグネート検出と音韻的再構成の基礎を形成する。 音素的に整列したコグネート集合からの対応パターンの自動推定法が提案されているが、多言語単語リストへの適用には、非常によく注釈付きデータセットが必要である。 アノテーションは退屈で時間がかかるので、協調したコグネイトデータを自動的に改善する方法を見出すのが望ましいでしょう。 問題箇所を除外してアライメントを改善する進化生物学のトリミング技術からインスピレーションを得て,対応パターンの推測に先立って,比較言語学における音声アライメントをトリミングするワークフローを提案する。 これらのテクニックを、異なる言語ファミリーのエキスパートアノテーションを持つ10のデータセットの大規模な標準化されたコレクション上でテストすると、最良のトリミング技術がアライメント全体の一貫性を大幅に改善することがわかった。 その結果,コグネート関係を示す頻繁な対応パターンや単語の割合は明らかに増加した。

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