В последние годы одно за другим выходили исследования о корреляциях между сложностью языка (например, количеством фонем в его фонологическом инвентаре) и всевозможными экологическими, |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2025-09-22 11:40 В последние годы одно за другим выходили исследования о корреляциях между сложностью языка (например, количеством фонем в его фонологическом инвентаре) и всевозможными экологическими, демографическими и социолингвистическими факторами (например, наличием гор в пейзаже). В свежей статье в журнале Linguistic Typology Фредерик Хартманн и Джоанна Николс делают на этом пути большой шаг вперед: они предлагают систематическое описание геопространственных закономерностей, связанных со сложностью языка по нескольким фонологическим параметрами одновременно — количеством согласных и гласных, системой тонов и структурой слога. С помощью специализированной байесовской нелинейной многоуровневой модели гауссовского процесса они представляют геопространственную сложность в виде гладкой поверхности. Для каждой точки земного шара определяется ожидаемое значение сложности, учитывающее географическое расстояние до других языков в наборе данных. Чем ближе находятся другие языки, тем больший вес они имеют при расчете сложности. Географические расстояния определяются на основе широты и долготы, спроецированных на земной эллипсоид. Исследователи выделили семь макрорегионов, в каждом из которых проанализировали изменения фонетических параметров вдоль основных направлений миграции человека. Подтвердились многие закономерности, отмеченные в других работах. Например, общая фонологическая сложность ниже в Австралазии и Южной Америке - регионах, крайних точках расселения человечества, которые развивались в основном условиях генетической и археологической изоляции. Кроме того, сделано важное обобщение: широкая зона между экватором и африканским побережьем Средиземного моря, вероятно, является отдельным языковым ареалом. Эта Евро-Африканская переходная зона характеризуется нелинейным распределением фонетической сложности, аналогов которому нет в других макрорегионах. Одним словом, Джоанна Николс и ее молодой коллега в очередной раз не обманули ожиданий тех, кого интересует вариативность языка во времени и пространстве. Как обычно, делимся ссылкой на оригинал, но для лучшей усвояемости советуем перед употреблением принять немного статистики. Источник: Hartmann, F., & Nichols, J. (2025). Geospatial effects on phonological complexity in the world’s languages. Linguistic Typology, (0). Источник: vk.com Комментарии: |
|