变换式原形重构
计算与语言
2023-07-07 v2
摘要
原形重构的任务是推断一组子语言中出现在祖先语言中的语素或词汇的形态。Meloni等人(2021)使用基于RNN的带注意力编码器-解码器模型在拉丁语原形重构上达到了最先进水平。我们用最先进的seq2seq模型Transformer更新了他们的模型。我们的模型在两个不同数据集上的一系列不同指标上均优于他们的模型:其涵盖5种语言、8000个同源词的罗曼语数据,以及一个涵盖39种方言、800余个同源词的中文数据集(Hou 2004)。我们还探查了模型中潜在的系统发育信号。我们的代码公开于 https://github.com/cmu-llab/acl-2023。
引用
@article{arxiv.2307.01896,
title = {Transformed Protoform Reconstruction},
author = {Young Min Kim and Kalvin Chang and Chenxuan Cui and David Mortensen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.01896},
year = {2023}
}
备注
Accepted at ACL 2023