I detta dokument beskriver vi problemet med cognate identifikation i NLP. Vi introducerar idén om gapviktade undersekvenser för att särskilja kognater från icke-kognater. Vi föreslår också ett system för att integrera fonetiska funktioner i funktionen vektorer för cognate identifiering. Vi visar att subsekvensbaserade funktioner presterar bättre än toppmoderna klassificerare för cognate-identifiering. Bidraget från detta dokument är användningen av undersekvensfunktioner för cognate-identifiering.
REF använder gapviktade undersekvenser som egenskaper.
Automatic cognate identification with gap-weighted string subsequences
{'venue': 'HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}