通过精简规则引导启发式与进化搜索进行无监督原始语形重建
计算与语言
2025-06-13 v1
摘要
我们提出了一种无监督的原始语形重建方法，即从现代语言形式衍生而来的祖先词形。虽然先前工作主要依赖音系编辑的概率模型从同源词集中推断原始语形，但这些方法受其主要数据驱动特性的限制。相比之下，我们的模型将数据驱动推理与基于规则的启发式方法整合到一个进化优化框架中。这种混合方法同时利用统计模式和语言动机约束来引导重建过程。我们在利用五种罗曼语族同源词数据集重建拉丁语原始语形的任务上评估了我们的方法。实验结果表明，在字符级准确率和音系合理性指标方面均显著优于现有基线。
引用
@article{arxiv.2506.10614,
title = {Unsupervised Protoform Reconstruction through Parsimonious Rule-guided Heuristics and Evolutionary Search},
author = {Promise Dodzi Kpoglu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.10614},
year = {2025}
}