Америкалык индей тилдеринин тарыхындагы айрым учурлар агглютинативдүү тилдерди автоматтык таанууну иштеп чыгуунун мисалы катары

Авторлор

О.С. Атыкенов Радиоэлектроника жана байланыш аскердик-инженердик институту, Алматы ш., Казакстан Республикасы
А.Б. Бакасова Кыргыз Республикасынын Улуттук илимдер академиясынын Машина таануу жана автоматика институту

##semicolon##

агглютинативдүү тилдер##common.commaListSeparator## сүйлөөнү автоматтык таануу##common.commaListSeparator## морфологиялык талдоо##common.commaListSeparator## америкалык индей тилдери##common.commaListSeparator## табигый тилди иштетүү##common.commaListSeparator## чектелген ресурстар##common.commaListSeparator## нейрондук тармактар

Аннотация

Бул макалада америкалык индей тилдеринин (на-дене, юто-ацтек жана кечуа үй-бүлөлөрү) мисалында агглютинативдүү тилдердин өзгөчөлүктөрү каралат жана алар табигый тилди автоматтык иштетүү (NLP) милдеттери үчүн, айрыкча автоматтык сүйлөөнү таануу (ASR) жана морфологиялык талдоо үчүн жараткан кыйынчылыктары талданат. Бул тилдердин тарыхый өнүгүүсү жана түзүлүштүк ар түрдүүлүгү аларды морфологиялык татаалдыгы жогору шарттарга туруктуу алгоритмдерди иштеп чыгуу жана сыноо үчүн баалуу полигон кылат. Иште чектелген тилдик ресурстарды колдонуу менен статистикалык жана нейрондук ыкмаларды айкалыштырган методология жалпыланып, алынган натыйжалар талкууланып, мындан аркы изилдөөлөрдүн перспективалары белгиленет.

##submission.citations##

1. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing (3rd ed.). Prentice Hall.

2. Sproat, R. (2010). Language, Technology, and Society. Oxford University Press.

3. Bird, S. (2020). Decolonising Speech and Language Technology. In Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics.

4. Young, R. W., & Morgan, W. (1987). The Navajo Language: A Grammar and Colloquial Dictionary. University of New Mexico Press.

5. McDonough, J. (2003). The Navajo Sound System. Springer.

6. Bricker, V. R., Po'ot Yah, E., & Dzul de Po'ot, O. (1998). A Dictionary of the Maya Language as Spoken in Hocabá, Yucatán. University of Utah Press.

7. Lehmann, C. (1998). Possession in Yucatec Maya. LINCOM Europa.

8. Cusihuamán, A. (2001). Gramática del Quechua de Cuzco. Centro de Estudios Regionales Andinos "Bartolomé de las Casas".

9. Adelaar, W. F. H., with Muysken, P. C. (2004). The Languages of the Andes. Cambridge University Press.

10. Beyer, T. (2009). The Challenges of Statistical Language Modeling for Agglutinative Languages. Journal of Language Modelling, 1(1).

11. Kirchhoff, K., et al. (2002). Novel Approaches to Arabic Speech Recognition. In Proceedings of IEEE ICASSP.

12. Schuster, S., & Nakajima, K. (2012). Japanese and Korean Voice Search. In Proceedings of IEEE ICASSP.

13. Devlin, J., et al. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. In Proceedings of NAACL-HLT.

14. Ruokolainen, T., et al. (2019). A Comparative Study of Neural Morphological Taggers for Finnish. Computational Linguistics, 45(4).

15. Müller, T., et al. (2015). Joint Lemmatization and Morphological Tagging with Lemming. In Proceedings of EMNLP.

16. Kuru, O., et al. (2016). CharNER: Character-Level Named Entity Recognition. In Proceedings of COLING.

17. Babu, A., et al. (2021). XLS-R: Self-supervised Cross-lingual Speech Representation Learning at Scale. arXiv preprint arXiv:2111.09296.

18. Park, D. S., et al. (2019). SpecAugment: A Simple Data Augmentation Method for Automatic Speech Recognition. In Proceedings of Interspeech.

19. Hinton, G., et al. (2012). Deep Neural Networks for Acoustic Modeling in Speech Recognition. IEEE Signal Processing Magazine, 29(6).

20. Mager, M., et al. (2020). A Morphological Analyzer for Shipibo-Konibo. In Proceedings of the 12th Language Resources and Evaluation Conference (LREC).

21. Conneau, A., et al. (2020). Unsupervised Cross-lingual Representation Learning at Scale. In Proceedings of ACL.

22. Pires, T., et al. (2019). How Multilingual is Multilingual BERT? In Proceedings of ACL.

23. Maddieson, I. (1984). Patterns of Sounds. Cambridge University Press.

24. Palmer, A., et al. (2009). The Cherokee National Corpus: A Collaborative Language Resource. In Proceedings of the 7th Workshop on Asian Language Resources.

25. Anastasopoulos, A., & Neubig, G. (2019). Pushing the Limits of Low-Resource Morphological Inflection. In Proceedings of EMNLP-IJCNLP.

26. Schwartz, L., et al. (2019). Green NLP: A Methodology for Assessing the Environmental Impact of NLP Models. arXiv preprint arXiv:1912.02160.