Hmong,Lahu,および中国での配位化合物とElaborate表現の順序付けの学習【JST・京大機械翻訳】

Cui Chenxuan; Zhang Katherine J.; Mortensen David R.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216560722190 整理番号：22P0328502

Hmong,Lahu,および中国での配位化合物とElaborate表現の順序付けの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning the Ordering of Coordinate Compounds and Elaborate Expressions in Hmong, Lahu, and Chinese

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年04月08日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

座標化合物(CCs)と精巧な表現(EEs)は,東アジアと東南アジアの言語で共通する座標構成である。Mortensen(2006)は,(1)Hmong,Lahu,および中国語におけるEEsとCCsの線形順序付けが音韻階層により予測でき,(2)これらの音韻階層は明確な音韻理論を欠いている。これらの主張は,形態構文が音韻学とのフィードフォワード関係としてしばしば見られ,音韻的一般化が音韻的に「自然」であると仮定されている。CCとEEsの秩序が経験的に学習でき,計算モデル(分類器と配列ラベリングモデル)がMortensen(2006)によって堆積されたものと類似の非天然階層を学習するかどうかを調査した。ディシジョンツリーとSVMは,音韻学に基づいてCCs/EEsの次数を予測するために学習し,DTs学習階層はMortensenによって提案されたものと著しく類似していることを見出した。しかし,神経配列ラベリングモデルは,音韻情報を用いることなしに,Hmongにおける精巧な表現の秩序を学習できることも分かった。EE順序付けは,2つの独立した経路,すなわち音韻と語彙分布により学習でき,以前の研究よりもより nuしい描像を提示することを論じた。[ISO639-3:hmn,lhu,cmn]。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

情報加工一般 , 自然語処理 , 音声処理

, , , ,

前のページに戻る