Coordinate compounds (CCs) and elaborate expressions (EEs) are coordinate constructions common in languages of East and Southeast Asia. Mortensen (2006) claims that (1) the linear ordering of EEs and CCs in Hmong, Lahu, and Chinese can be predicted via phonological hierarchies and (2) these phonological hierarchies lack a clear phonetic rationale. These claims are significant because morphosyntax has often been seen as in a feed-forward relationship with phonology, and phonological generalizations have often been assumed to be phonetically "natural". We investigate whether the ordering of CCs and EEs can be learned empirically and whether computational models (classifiers and sequence labeling models) learn unnatural hierarchies similar to those posited by Mortensen (2006). We find that decision trees and SVMs learn to predict the order of CCs/EEs on the basis of phonology, with DTs learning hierarchies strikingly similar to those proposed by Mortensen. However, we also find that a neural sequence labeling model is able to learn the ordering of elaborate expressions in Hmong very effectively without using any phonological information. We argue that EE ordering can be learned through two independent routes: phonology and lexical distribution, presenting a more nuanced picture than previous work. [ISO 639-3:hmn, lhu, cmn]


翻译:Mortensen(2006年)声称,(1) 可以通过声学等级来预测Hmong、Lahu和中国的EEE和CC的线性排序,(2) 这些声学等级缺乏明确的音系理由。 这些说法之所以重要,是因为变形语法常常被视为一种与声学的进化-前进关系,而声学的概括学通常被假定为“自然”音调。我们调查的是,CC和E的排序是否可以通过经验学来学习,计算模型(分类和序列标签模型)是否学会了类似于Mortensen的不自然等级学 (2006年) 。我们发现,决定树和SVMM学会了在声学的基础上预测CC/E的顺序,而DTs学习了类似于Mortensen提议的音调。然而,我们还发现,一个神经序列的排序模型能否用经验学得来学得来,而我们又能够用两种语言的顺序来进行排列:在Hmormal上,我们可以通过两种语言来有效地进行排序。

0
下载
关闭预览

相关内容

机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月23日
Arxiv
0+阅读 · 2022年8月19日
Arxiv
57+阅读 · 2022年1月5日
Arxiv
64+阅读 · 2021年6月18日
VIP会员
相关VIP内容
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
90+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
VCIP 2022 Call for Demos
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年6月6日
VCIP 2022 Call for Special Session Proposals
CCF多媒体专委会
1+阅读 · 2022年4月1日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium8
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月16日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium7
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月15日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium6
中国图象图形学学会CSIG
2+阅读 · 2021年11月12日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium2
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月8日
【ICIG2021】Check out the hot new trailer of ICIG2021 Symposium1
中国图象图形学学会CSIG
0+阅读 · 2021年11月3日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
25+阅读 · 2019年5月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
相关论文
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员