論文の概要: Learning Phonotactics from Linguistic Informants

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.04726v1
• Date: Wed, 8 May 2024 00:18:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 15:45:06.926348
• Title: Learning Phonotactics from Linguistic Informants
• Title（参考訳）: 言語インフォーマントから音韻を学習する
• Authors: Canaan Breiss, Alexis Ross, Amani Maina-Kilaas, Roger Levy, Jacob Andreas,
• Abstract要約: 本モデルでは,情報理論的なポリシーの1つに従って,データポイントを反復的に選択または合成する。 提案モデルでは,情報提供者を問う項目の選択に使用する情報理論のポリシーが,完全教師付きアプローチに匹敵する,あるいはそれ以上の効率性が得られることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.086544221761486
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose an interactive approach to language learning that utilizes linguistic acceptability judgments from an informant (a competent language user) to learn a grammar. Given a grammar formalism and a framework for synthesizing data, our model iteratively selects or synthesizes a data-point according to one of a range of information-theoretic policies, asks the informant for a binary judgment, and updates its own parameters in preparation for the next query. We demonstrate the effectiveness of our model in the domain of phonotactics, the rules governing what kinds of sound-sequences are acceptable in a language, and carry out two experiments, one with typologically-natural linguistic data and another with a range of procedurally-generated languages. We find that the information-theoretic policies that our model uses to select items to query the informant achieve sample efficiency comparable to, and sometimes greater than, fully supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,情報提供者(有能な言語ユーザ)の言語受容性判断を利用して文法を学習する言語学習への対話的アプローチを提案する。 文法的な形式とデータ合成の枠組みを与えられたモデルでは、情報理論的なポリシーの1つに従ってデータポイントを反復的に選択または合成し、情報提供者に二項判定を依頼し、次のクエリに備えて独自のパラメータを更新する。 本研究は,音声学の領域におけるモデルの有効性を実証し,どの種類の音列が受け入れられるかを規定する規則を定式化し,タイプ的自然言語データと,手続き的に生成される言語を多用した2つの実験を行った。 本モデルでは,情報提供者を問う項目の選択に使用する情報理論のポリシーが,完全教師付きアプローチに匹敵する,時にはそれ以上の効率性を実現する。

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