論文の概要: Computational Approaches for Integrating out Subjectivity in Cognate Synonym Selection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.19328v2
• Date: Wed, 5 Jun 2024 15:56:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-07 00:20:37.860159
• Title: Computational Approaches for Integrating out Subjectivity in Cognate Synonym Selection
• Title（参考訳）: Cognate Synonym Selectionにおける主観性統合のための計算的アプローチ
• Authors: Luise Häuser, Gerhard Jäger, Alexandros Stamatakis,
• Abstract要約: 言語系統学の初期において、一つの同義語のみを選択することが推奨された。 バイナリ文字行列は、すべての同義語を含むデータセット全体を表現することができることを示す。 また、CLDFフォーマットで提供されるコグネートデータに対して、上記のすべてのキャラクタマトリックスタイプを生成するためのPythonインターフェースも提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.14832807541816
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Working with cognate data involves handling synonyms, that is, multiple words that describe the same concept in a language. In the early days of language phylogenetics it was recommended to select one synonym only. However, as we show here, binary character matrices, which are used as input for computational methods, do allow for representing the entire dataset including all synonyms. Here we address the question how one can and if one should include all synonyms or whether it is preferable to select synonyms a priori. To this end, we perform maximum likelihood tree inferences with the widely used RAxML-NG tool and show that it yields plausible trees when all synonyms are used as input. Furthermore, we show that a priori synonym selection can yield topologically substantially different trees and we therefore advise against doing so. To represent cognate data including all synonyms, we introduce two types of character matrices beyond the standard binary ones: probabilistic binary and probabilistic multi-valued character matrices. We further show that it is dataset-dependent for which character matrix type the inferred RAxML-NG tree is topologically closest to the gold standard. We also make available a Python interface for generating all of the above character matrix types for cognate data provided in CLDF format.
• Abstract（参考訳）: コグネートデータを扱うには、同義語、つまり言語で同じ概念を記述する複数の単語を扱う必要がある。 言語系統学の初期において、一つの同義語のみを選択することが推奨された。 しかし、ここで示すように、計算手法の入力として使用されるバイナリ文字行列は、すべての同義語を含むデータセット全体を表現することができる。 ここでは、どのようにしてすべての同義語を含めるべきか、あるいは前科を選択すべきかどうかという疑問に対処する。 この目的のために、広く使われているRAxML-NGツールを用いて最大木推定を行い、すべての同義語を入力として使用する場合に可塑性木を生成することを示す。 さらに, 前代同義語選択は, トポロジカルに大きく異なる木を産出できることを示す。 すべての同義語を含む同義語データを表現するために、確率的二元数行列と確率的多値文字行列という、標準的な二元数行列以外の2種類の文字行列を導入する。 さらに, 推定されたRAxML-NG木がゴールド標準に最も近いキャラクタリマトリクスは, データセット依存であることを示す。 また、CLDFフォーマットで提供されるコグネートデータに対して、上記のすべてのキャラクタマトリックスタイプを生成するためのPythonインターフェースも提供しています。

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