論文の概要: Automated Cognate Detection as a Supervised Link Prediction Task with
Cognate Transformer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02926v1
- Date: Mon, 5 Feb 2024 11:47:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-06 16:34:56.557638
- Title: Automated Cognate Detection as a Supervised Link Prediction Task with
Cognate Transformer
- Title（参考訳）: コグネート変換器を用いたリンク予測タスクとしての自動コグネート検出
- Authors: V.S.D.S.Mahesh Akavarapu and Arnab Bhattacharya
- Abstract要約: 関連する言語をまたいだコニャートの同定は、歴史的言語学における主要な問題の一つである。
本稿では,コグネート自動検出のための計算生物学にインスパイアされたトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.609569810881602
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Identification of cognates across related languages is one of the primary
problems in historical linguistics. Automated cognate identification is helpful
for several downstream tasks including identifying sound correspondences,
proto-language reconstruction, phylogenetic classification, etc. Previous
state-of-the-art methods for cognate identification are mostly based on
distributions of phonemes computed across multilingual wordlists and make
little use of the cognacy labels that define links among cognate clusters. In
this paper, we present a transformer-based architecture inspired by
computational biology for the task of automated cognate detection. Beyond a
certain amount of supervision, this method performs better than the existing
methods, and shows steady improvement with further increase in supervision,
thereby proving the efficacy of utilizing the labeled information. We also
demonstrate that accepting multiple sequence alignments as input and having an
end-to-end architecture with link prediction head saves much computation time
while simultaneously yielding superior performance.
- Abstract（参考訳）: 関連言語間における認識の同定は、歴史的言語学における主要な問題の一つである。
自動コグネート同定は、音の対応の特定、原言語再構築、系統分類など、下流のいくつかのタスクに役立ちます。
以前のコグネート識別法は、主に多言語単語リストで計算された音素の分布に基づいており、コグネートクラスタ間のリンクを定義するコグネートラベルをほとんど使用していない。
本稿では,コグネート自動検出のための計算生物学にインスパイアされたトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。
一定の監督範囲を超えて、既存の方法よりも優れた性能を示し、さらなる監督強化とともに着実に改善され、ラベル付き情報の利用の有効性が証明される。
また,複数のシーケンスアライメントを入力として受け入れ,リンク予測ヘッドを備えたエンドツーエンドアーキテクチャを持つことにより,優れた性能を実現すると同時に,計算時間を節約できることを実証した。
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