Vi undersöker problemet med att mäta fonetisk likhet, med fokus på identifiering av kognater, ord av samma ursprung på olika språk. Vi jämför representanter för två huvudsakliga metoder för att beräkna fonetisk likhet: manuellt utformade mått, och lärande algoritmer. I synnerhet anser vi en stokastisk givare, en par HMM, flera DBN modeller, och två konstruerade system. Vi testar dessa metoder när det gäller uppgiften att identifiera cognates bland indoeeuropeiska språk, både i det övervakade och oövervakade sammanhanget. Våra resultat tyder på att den genomsnittliga kontext DBN modell och Pair HMM uppnå högsta noggrannhet med tanke på en stor utbildning uppsättning positiva exempel.
REF använder fonetiska likhetsmodeller för cognate ordidentifiering.
Evaluation Of Several Phonetic Similarity Algorithms On The Task Of Cognate Identification
{'venue': 'Workshop On Linguistic Distances', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}