将同源词形式预测作为分类问题处理的扩展音系对齐方法
计算与语言
2022-05-20 v1
摘要
本工作描述了提交给“同源词形式预测”共享任务的“扩展对齐”(或“多层”)方法用于同源词形式(reflex)预测的实现。与 List2022d 类似，该技术涉及用多层向量自动扩展序列对齐，这些向量编码了信息层：既包括位点特异性特征(如音类与区别性特征)，也包括通过跨位点引用与复制传达的上下文与超音段特征。该方法允许将同源词形式预测问题泛化为分类问题，使用同源词集的平行语料库训练模型。使用随机森林的模型在共享任务上训练并评估用于形式预测，实验结果被展示并与其它实现的若干差异一并讨论。
引用
@article{arxiv.2205.09570,
title = {Approaching Reflex Predictions as a Classification Problem Using Extended Phonological Alignments},
author = {Tiago Tresoldi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2205.09570},
year = {2022}
}
备注
8 pages, SIGTYP "Prediction of Cognate Reflexes" shared task