Språklig typologi syftar till att fånga strukturella och semantiska variationer över världens språk. En storskalig typologi skulle kunna ge utmärkt vägledning för flerspråkig behandling av naturligt språk (NLP), särskilt för språk som lider av brist på mänskliga resurser. Vi presenterar en omfattande litteraturundersökning om användningen av typologisk information i utvecklingen av NLP-teknik. Vår undersökning visar att användningen av information i befintliga typologiska databaser hittills har resulterat i konsekventa men blygsamma förbättringar av systemets prestanda. Vi visar att detta beror på både inneboende begränsningar i databaser (när det gäller täckning och egenskaper granularitet) och undersysselsättning av de typologiska egenskaper som ingår i dem. Vi förespråkar ett nytt tillvägagångssätt som anpassar den breda och diskreta karaktären hos typologiska kategorier till den kontextuella och kontinuerliga naturen hos maskininlärningsalgoritmer som används i samtida NLP. Vi föreslår särskilt att ett sådant tillvägagångssätt skulle kunna underlättas av den senaste tidens utveckling av datadriven induktion av typologisk kunskap.
För en undersökning av typologi i NLP, se REF.
Modeling Language Variation and Universals: A Survey on Typological Linguistics for Natural Language Processing
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}