論文の概要: Morphosyntactic Analysis for CHILDES

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12389v1
• Date: Wed, 17 Jul 2024 08:11:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-18 17:57:42.061632
• Title: Morphosyntactic Analysis for CHILDES
• Title（参考訳）: 小児のモルフォシンチクス解析
• Authors: Houjun Liu, Brian MacWhinney,
• Abstract要約: CHILDESデータベースのデータの書き起こしとリンクを行っている。 UD(Universal Dependencies)フレームワークを27言語に対して一貫した同値なモルフォシンタクティック分析に応用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6258710071587594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Language development researchers are interested in comparing the process of language learning across languages. Unfortunately, it has been difficult to construct a consistent quantitative framework for such comparisons. However, recent advances in AI (Artificial Intelligence) and ML (Machine Learning) are providing new methods for ASR (automatic speech recognition) and NLP (natural language processing) that can be brought to bear on this problem. Using the Batchalign2 program (Liu et al., 2023), we have been transcribing and linking data for the CHILDES database and have applied the UD (Universal Dependencies) framework to provide a consistent and comparable morphosyntactic analysis for 27 languages. These new resources open possibilities for deeper crosslinguistic study of language learning.
• Abstract（参考訳）: 言語開発研究者は言語間の言語学習のプロセスを比較することに興味を持っている。 残念ながら、このような比較のための一貫した定量的な枠組みを構築するのは難しい。 しかし、AI(Artificial Intelligence)とML(Machine Learning)の最近の進歩は、この問題に対処できるASR(自動音声認識)とNLP(自然言語処理)の新しい方法を提供している。 Batchalign2 プログラム (Liu et al , 2023) を用いて, CHILDES データベースのデータの書き起こしとリンクを行い, UD (Universal Dependencies) フレームワークを用いて27言語に対して一貫した同値な形態素合成解析を行った。 これらの新たなリソースは、言語学習のより深いクロス言語学研究の可能性を開く。

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