論文の概要: Self-Supervised Borrowing Detection on Multilingual Wordlists

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.01713v1
• Date: Mon, 01 Dec 2025 14:20:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.892197
• Title: Self-Supervised Borrowing Detection on Multilingual Wordlists
• Title（参考訳）: 多言語単語リストにおける自己教師付きボロー検出
• Authors: Tim Wientzek,
• Abstract要約: 本稿では,多言語単語リストにおける借用語検出に対する完全自己教師型アプローチを提案する。 この手法は,大域対応モデルに基づくPMI類似度と,音声特徴ベクトルに基づいて訓練された軽量コントラスト成分の2つの情報源を組み合わせる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper presents a fully self-supervised approach to borrowing detection in multilingual wordlists. The method combines two sources of information: PMI similarities based on a global correspondence model and a lightweight contrastive component trained on phonetic feature vectors. It further includes an automatic procedure for selecting decision thresholds without requiring labeled data. Experiments on benchmark datasets show that PMI alone already improves over existing string similarity measures such as NED and SCA, and that the combined similarity performs on par with or better than supervised baselines. An ablation study highlights the importance of character encoding, temperature settings and augmentation strategies. The approach scales to datasets of different sizes, works without manual supervision and is provided with a command-line tool that allows researchers to conduct their own studies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,多言語単語リストにおける借用語検出に対する完全自己教師型アプローチを提案する。 この手法は,大域対応モデルに基づくPMI類似度と,音声特徴ベクトルに基づいて訓練された軽量コントラスト成分の2つの情報源を組み合わせる。 さらに、ラベル付きデータを必要とせずに決定しきい値を選択する自動手順を含む。 ベンチマークデータセットの実験では、PMIはNEDやSCAのような既存の文字列類似度よりも既に改善されており、組み合わせた類似度は教師付きベースラインと同等かそれ以上である。 アブレーション研究は、文字符号化、温度設定、拡張戦略の重要性を強調している。 このアプローチは、さまざまなサイズのデータセットにスケールし、手動による監督なしで動作し、研究者が独自の研究を行うためのコマンドラインツールを備えている。

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