論文の概要: A Computational Model for the Assessment of Mutual Intelligibility Among Closely Related Languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02915v1
• Date: Mon, 5 Feb 2024 11:32:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-06 16:33:14.350093
• Title: A Computational Model for the Assessment of Mutual Intelligibility Among Closely Related Languages
• Title（参考訳）: 近縁言語間の相互理解性評価のための計算モデル
• Authors: Jessica Nieder and Johann-Mattis List
• Abstract要約: 密接に関連する言語は、ある言語の話者が積極的に学習することなく他の言語の話者を理解することができる言語類似性を示す。 相互の知性は程度によって異なり、典型的には精神言語実験でテストされる。 本稿では,人間による言語学習の認知過程を近似するために,線形識別学習システムを用いたコンピュータ支援手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5773159234875098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Closely related languages show linguistic similarities that allow speakers of one language to understand speakers of another language without having actively learned it. Mutual intelligibility varies in degree and is typically tested in psycholinguistic experiments. To study mutual intelligibility computationally, we propose a computer-assisted method using the Linear Discriminative Learner, a computational model developed to approximate the cognitive processes by which humans learn languages, which we expand with multilingual semantic vectors and multilingual sound classes. We test the model on cognate data from German, Dutch, and English, three closely related Germanic languages. We find that our model's comprehension accuracy depends on 1) the automatic trimming of inflections and 2) the language pair for which comprehension is tested. Our multilingual modelling approach does not only offer new methodological findings for automatic testing of mutual intelligibility across languages but also extends the use of Linear Discriminative Learning to multilingual settings.
• Abstract（参考訳）: 密接に関連する言語は、ある言語の話者が積極的に学習することなく他の言語の話者を理解することができる言語類似性を示す。 相互の知性は程度によって異なり、典型的には精神言語実験で試験される。 相互理解性を計算的に研究するために,多言語意味ベクトルと多言語音クラスで拡張する言語を人間が学習する認知過程を近似する計算モデルである線形判別学習器を用いたコンピュータ支援手法を提案する。 我々は、ドイツ語、オランダ語、英語の3つの近縁なゲルマン語のコグネートデータに基づいてモデルを検証した。 私たちのモデルの理解の正確さは、 1)反射の自動トリミング 2) 理解がテストされる言語ペア。 多言語モデルアプローチは,言語間の相互理解度の自動評価のための新しい方法論的知見を提供するだけでなく,線形判別学習を多言語環境に拡張する。

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