論文の概要: Artificial Intelligence and the Spatial Documentation of Languages
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01263v1
- Date: Mon, 1 Apr 2024 17:35:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 21:26:33.429090
- Title: Artificial Intelligence and the Spatial Documentation of Languages
- Title（参考訳）: 人工知能と言語空間文書化
- Authors: Hakam Ghanim,
- Abstract要約: 本稿では,AIモデル,特にGPT4とGPTデータアナリティクスの言語地図作成能力について検討する。
この研究は、AIモデルが言語の空間的ドキュメンテーションをどのように促進するかを示すことによって、ドキュメンタリー言語学の言語地理学とAIを統合する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The advancement in technology has made interdisciplinary research more accessible. Particularly the breakthrough in Artificial Intelligence AI has given huge advantages to researchers working in interdisciplinary and multidisciplinary fields. This study investigates the ability of AI models, particularly GPT4 and GPT Data Analyst in creating language maps for language documentation. The study Integrates documentary linguistics linguistic geography and AI by showcasing how AI models facilitate the spatial documentation of languages through the creation of language maps with minimal cartographic expertise. The study is conducted using a CSV file and a GeoJSON file both obtained from HDX and from the researchers fieldwork. The study data is then applied in realtime conversations with the AI models in order to generate the language distribution maps. The study highlights the two AI models capabilities in generating highquality static and interactive web maps and streamlining the mapmaking process, despite facing challenges like inconsistencies and difficulties in adding legends. The findings suggest a promising future for AI in generating language maps and enhancing the work of documentary linguists as they collect their data in the field pointing towards the need for further development to fully harness AI potential in this field.
- Abstract（参考訳）: 技術の発展により、学際的な研究がよりアクセスしやすくなった。
特に人工知能AIのブレークスルーは、学際的および複数の学際的分野で働く研究者に大きなアドバンテージを与えている。
本稿では,AIモデル,特にGPT4とGPTデータアナリティクスの言語地図作成能力について検討する。
この研究は、最小限の地図の専門知識を持つ言語地図の作成を通じて、AIモデルが言語空間のドキュメンテーションをどのように促進するかを示すことによって、ドキュメンタリー言語学の言語地理学とAIを統合する。
本研究は,HDXおよび研究者のフィールドワークから得られたCSVファイルとGeoJSONファイルを用いて行った。
研究データは、言語分布マップを生成するために、AIモデルとのリアルタイム会話に適用される。
この研究は、高品質な静的およびインタラクティブなWebマップの生成とマップ作成プロセスの合理化における2つのAIモデル機能を強調している。
この発見は、AIが言語マップの生成と、この分野におけるAIの可能性を完全に活用するさらなる開発の必要性を示唆する分野における彼らのデータ収集において、ドキュメンタリー言語学者の作業を強化する上で、AIが有望な未来を示唆している。
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