論文の概要: Differential contributions of machine learning and statistical analysis to language and cognitive sciences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14052v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 10:06:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 14:26:08.593539
- Title: Differential contributions of machine learning and statistical analysis to language and cognitive sciences
- Title（参考訳）: 言語・認知科学における機械学習と統計的分析の差異
- Authors: Kun Sun, Rong Wang,
- Abstract要約: データ駆動のアプローチは科学研究に革命をもたらした。
機械学習と統計分析は、この種の研究で一般的に利用されている。
これらの違いを示すために一貫したデータセットを利用する研究はほとんどない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.152245569974678
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Data-driven approaches have revolutionized scientific research. Machine learning and statistical analysis are commonly utilized in this type of research. Despite their widespread use, these methodologies differ significantly in their techniques and objectives. Few studies have utilized a consistent dataset to demonstrate these differences within the social sciences, particularly in language and cognitive sciences. This study leverages the Buckeye Speech Corpus to illustrate how both machine learning and statistical analysis are applied in data-driven research to obtain distinct insights. This study significantly enhances our understanding of the diverse approaches employed in data-driven strategies.
- Abstract（参考訳）: データ駆動のアプローチは科学研究に革命をもたらした。
機械学習と統計分析は、この種の研究で一般的に利用されている。
広く使われているにもかかわらず、これらの手法は彼らの技術や目的に大きく異なる。
社会科学、特に言語と認知科学におけるこれらの違いを示すために、一貫したデータセットを利用する研究はほとんどない。
この研究は、Buckeye Speech Corpusを利用して、機械学習と統計分析の両方をデータ駆動型研究に適用して、異なる洞察を得る方法を説明する。
本研究は,データ駆動戦略における多様なアプローチの理解を深めるものである。
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