論文の概要: The realization of tones in spontaneous spoken Taiwan Mandarin: a corpus-based survey and theory-driven computational modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.23163v1
• Date: Sat, 29 Mar 2025 17:39:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-01 14:36:53.653584
• Title: The realization of tones in spontaneous spoken Taiwan Mandarin: a corpus-based survey and theory-driven computational modeling
• Title（参考訳）: 台湾・マンダリン発声音声における音色の実現 : コーパスに基づく調査と理論駆動型計算モデル
• Authors: Yuxin Lu, Yu-Ying Chuang, R. Harald Baayen,
• Abstract要約: 本研究では,マンダリン音節単語の音節認識と2つの音節の組み合わせについて検討した。 その結果、文脈や音素的実現における意味は、標準言語理論が予測するよりもはるかに絡み合っていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7723990552388866
• License:
• Abstract: A growing body of literature has demonstrated that semantics can co-determine fine phonetic detail. However, the complex interplay between phonetic realization and semantics remains understudied, particularly in pitch realization. The current study investigates the tonal realization of Mandarin disyllabic words with all 20 possible combinations of two tones, as found in a corpus of Taiwan Mandarin spontaneous speech. We made use of Generalized Additive Mixed Models (GAMs) to model f0 contours as a function of a series of predictors, including gender, tonal context, tone pattern, speech rate, word position, bigram probability, speaker and word. In the GAM analysis, word and sense emerged as crucial predictors of f0 contours, with effect sizes that exceed those of tone pattern. For each word token in our dataset, we then obtained a contextualized embedding by applying the GPT-2 large language model to the context of that token in the corpus. We show that the pitch contours of word tokens can be predicted to a considerable extent from these contextualized embeddings, which approximate token-specific meanings in contexts of use. The results of our corpus study show that meaning in context and phonetic realization are far more entangled than standard linguistic theory predicts.
• Abstract（参考訳）: 文学界は、意味論が微妙な音素の詳細を共同で決定できることを実証している。 しかし、音素認識と意味論の複雑な相互作用は、特にピッチ認識において研究されている。 本研究は,台湾・マンダリン自発語コーパスに見られるように,マンダリン・ディシラビック語の音節認識と2つの音節の組み合わせについて検討した。 我々は、一般化付加混合モデル(GAM)を用いて、性別、音調パターン、発話速度、単語位置、ビッグラム確率、話者および単語を含む一連の予測子の関数としてf0輪郭をモデル化した。 GAM分析では、単語と感覚がf0輪郭の重要な予測因子として出現し、効果の大きさはトーンパターンを超える。 データセット内の各ワードトークンに対して,GPT-2大言語モデルをコーパス内のトークンのコンテキストに適用することにより,コンテキスト埋め込みを得た。 単語トークンのピッチの輪郭は, 使用文脈におけるトークン固有の意味を近似した文脈的埋め込みから, ある程度の精度で予測可能であることを示す。 コーパススタディの結果、文脈や音素認識における意味は、標準言語理論の予測よりもはるかに絡み合っていることがわかった。

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