論文の概要: Automating Sound Change Prediction for Phylogenetic Inference: A
Tukanoan Case Study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.01582v1
- Date: Fri, 2 Feb 2024 17:20:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-05 14:01:28.778068
- Title: Automating Sound Change Prediction for Phylogenetic Inference: A
Tukanoan Case Study
- Title（参考訳）: 系統推定のための音響変化予測の自動化:ツカノアの事例
- Authors: Kalvin Chang, Nathaniel R. Robinson, Anna Cai, Ting Chen, Annie Zhang,
David R. Mortensen
- Abstract要約: ニューラルネットワークを音響変化データに基づいてトレーニングし、歴史的プロトフォームとその現代的子孫間の中間的な音変化ステップを予測する。
ツカノ語の言語に関する最良の実験では、専門家アノテーションを使用した木から一般四重項距離0.12の木を生成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.78027959820939
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We describe a set of new methods to partially automate linguistic
phylogenetic inference given (1) cognate sets with their respective protoforms
and sound laws, (2) a mapping from phones to their articulatory features and
(3) a typological database of sound changes. We train a neural network on these
sound change data to weight articulatory distances between phones and predict
intermediate sound change steps between historical protoforms and their modern
descendants, replacing a linguistic expert in part of a parsimony-based
phylogenetic inference algorithm. In our best experiments on Tukanoan
languages, this method produces trees with a Generalized Quartet Distance of
0.12 from a tree that used expert annotations, a significant improvement over
other semi-automated baselines. We discuss potential benefits and drawbacks to
our neural approach and parsimony-based tree prediction. We also experiment
with a minimal generalization learner for automatic sound law induction,
finding it comparably effective to sound laws from expert annotation. Our code
is publicly available at https://github.com/cmu-llab/aiscp.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,(1)コーグネート集合とそれぞれの原形と音律,(2)電話から調音特徴へのマッピング,(3)音変化の類型的データベースを与えられた,言語系統推定を部分的に自動化する一連の新しい手法について述べる。
これらの音変化データのニューラルネットワークを、電話間の重み付け距離に訓練し、歴史的原型とその現代子孫間の中間音変化ステップを予測し、パシモニーベースの系統推論アルゴリズムの一部として言語の専門家を置き換える。
ツカノ語の言語に関する最良の実験では、専門家アノテーションを用いた木から一般四重項距離0.12の木を生産し、他の半自動ベースラインよりも大幅に改善した。
ニューラルアプローチとパーシモニーに基づく木予測に対する潜在的な利点と欠点について論じる。
また,自動法則誘導のための最小限の一般化学習器を試作し,専門家の注釈から音声法則を比較検討した。
私たちのコードはhttps://github.com/cmu-llab/aiscpで公開されています。
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