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\'Evolution phonologique des langues et r\'eseaux de neurones : travaux pr\'eliminaires (Sound change and neural networks: preliminary experiments )
Cl{\'e}mentine Fourrier
La pr{\'e}diction de cognats est une t{\^a}che clef de la linguistique historique et pr{\'e}sente de nombreuses similitudes avec les t{\^a}ches de traduction automatique. Cependant, alors que cette seconde discipline a vu fleurir l{'}utilisation de m{\'e}thodes neuronales, celles-ci restent largement absentes des outils utilis{\'e}s en linguistique historique. Dans ce papier, nous {\'e}tudions donc la performance des m{\'e}thodes neuronales utilis{\'e}es en traduction (les r{\'e}seaux encodeur-d{\'e}codeur) pour la t{\^a}che de pr{\'e}diction de cognats. Nous nous int{\'e}ressons notamment aux types de donn{\'e}es utilisables pour cet apprentissage et comparons les r{\'e}sultats obtenus, sur diff{\'e}rents types de donn{\'e}es, entre des m{\'e}thodes statistiques et des m{\'e}thodes neuronales. Nous montrons que l{'}apprentissage de correspondances phon{\'e}tiques n{'}est possible que sur des paires de cognats, et que les m{\'e}thodes statistiques et neuronales semblent avoir des forces et faiblesses compl{\'e}mentaires quant {\`a} ce qu{'}elles apprennent des donn{\'e}es.
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