論文の概要: Multi-Dialectal Representation Learning of Sinitic Phonology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.01209v1
• Date: Fri, 30 Jun 2023 02:37:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-09 13:41:21.774275
• Title: Multi-Dialectal Representation Learning of Sinitic Phonology
• Title（参考訳）: シニティック音韻学のマルチダイアレクティブ表現学習
• Authors: Zhibai Jia
• Abstract要約: Sinitic Historical Phonologyでは、機械学習の恩恵を受けることができる注目すべきタスクとして、方言の比較と原語体系の再構築がある。 そこで本研究では,Sinite 音節の多言語表現を得るためのアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Machine learning techniques have shown their competence for representing and reasoning in symbolic systems such as language and phonology. In Sinitic Historical Phonology, notable tasks that could benefit from machine learning include the comparison of dialects and reconstruction of proto-languages systems. Motivated by this, this paper provides an approach for obtaining multi-dialectal representations of Sinitic syllables, by constructing a knowledge graph from structured phonological data, then applying the BoxE technique from knowledge base learning. We applied unsupervised clustering techniques to the obtained representations to observe that the representations capture phonemic contrast from the input dialects. Furthermore, we trained classifiers to perform inference of unobserved Middle Chinese labels, showing the representations' potential for indicating archaic, proto-language features. The representations can be used for performing completion of fragmented Sinitic phonological knowledge bases, estimating divergences between different characters, or aiding the exploration and reconstruction of archaic features.
• Abstract（参考訳）: 機械学習技術は、言語や音韻学のような記号システムにおける表現と推論の能力を示している。 Sinitic Historical Phonologyでは、機械学習の恩恵を受けることができる注目すべきタスクとして、方言の比較と原語体系の再構築がある。 そこで本論文は,構造化音韻データから知識グラフを構築し,知識ベースラーニングからBoxE技術を適用することにより,Sinite音節の多言語表現を得るアプローチを提案する。 得られた表現に教師なしクラスタリング手法を適用し,入力された方言から音韻コントラストを捉えた。 さらに、未保存の中国語ラベルを推定するために分類器を訓練し、古来の原語の特徴を示す表現の可能性を示した。 この表現は、断片化されたSinitic音韻学的知識基盤の完成、異なる文字間の相違の推定、または考古学的特徴の探索と再構築を支援するために使用することができる。

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