I detta dokument föreslår vi en metod för automatisk dechiffrering av förlorade språk. Med tanke på en icke-parallell corpus i ett känt relaterat språk, vår modell producerar både alfabetiska kartläggningar och översättningar av ord till deras motsvarande cognates. Vi använder en icke-parametrisk Bayesian ram för att samtidigt fånga både låg nivå teckenkartläggningar och hög nivå morfemiska korrespondenser. Denna formulering gör det möjligt för oss att koda några av de språkliga intuitioner som har väglett mänskliga dechiffratorer. När modellen tillämpas på det forntida semitiska språket Ugaritiskt, kartlägger den med rätta 29 av 30 bokstäver till sina hebreiska motsvarigheter, och deducerar den korrekta hebreiska cognate för 60% av de ugaritiska ord som har cognates på hebreiska.
I denna mening, vår modell har viss likhet med dechiffreringsmodellen av REF, som använde kunskaper i ett relaterat språk (hebreiska) i en utarbetad Bayesian ram för att dechiffrera det antika språket Ugaritic.
A Statistical Model for Lost Language Decipherment
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}