@inproceedings{fourrier-2020-evolution,
title = "{\'E}volution phonologique des langues et r{\'e}seaux de neurones : travaux pr{\'e}liminaires (Sound change and neural networks: preliminary experiments )",
author = "Fourrier, Cl{\'e}mentine",
editor = "Benzitoun, Christophe and
Braud, Chlo{\'e} and
Huber, Laurine and
Langlois, David and
Ouni, Slim and
Pogodalla, Sylvain and
Schneider, St{\'e}phane",
booktitle = "Actes de la 6e conf{\'e}rence conjointe Journ{\'e}es d'{\'E}tudes sur la Parole (JEP, 33e {\'e}dition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e {\'e}dition), Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (R{\'E}CITAL, 22e {\'e}dition). Volume 3 : Rencontre des {\'E}tudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL",
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year = "2020",
address = "Nancy, France",
publisher = "ATALA et AFCP",
url = "https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-recital.9",
pages = "110--122",
abstract = "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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<title>Évolution phonologique des langues et réseaux de neurones : travaux préliminaires (Sound change and neural networks: preliminary experiments )</title>
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<title>Actes de la 6e conférence conjointe Journées d’Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 3 : Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le TAL</title>
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<abstract>La prédiction de cognats est une tâche clef de la linguistique historique et présente de nombreuses similitudes avec les tâches de traduction automatique. Cependant, alors que cette seconde discipline a vu fleurir l’utilisation de méthodes neuronales, celles-ci restent largement absentes des outils utilisés en linguistique historique. Dans ce papier, nous étudions donc la performance des méthodes neuronales utilisées en traduction (les réseaux encodeur-décodeur) pour la tâche de prédiction de cognats. Nous nous intéressons notamment aux types de données utilisables pour cet apprentissage et comparons les résultats obtenus, sur différents types de données, entre des méthodes statistiques et des méthodes neuronales. Nous montrons que l’apprentissage de correspondances phonétiques n’est possible que sur des paires de cognats, et que les méthodes statistiques et neuronales semblent avoir des forces et faiblesses complémentaires quant à ce qu’elles apprennent des données.</abstract>
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%X La prédiction de cognats est une tâche clef de la linguistique historique et présente de nombreuses similitudes avec les tâches de traduction automatique. Cependant, alors que cette seconde discipline a vu fleurir l’utilisation de méthodes neuronales, celles-ci restent largement absentes des outils utilisés en linguistique historique. Dans ce papier, nous étudions donc la performance des méthodes neuronales utilisées en traduction (les réseaux encodeur-décodeur) pour la tâche de prédiction de cognats. Nous nous intéressons notamment aux types de données utilisables pour cet apprentissage et comparons les résultats obtenus, sur différents types de données, entre des méthodes statistiques et des méthodes neuronales. Nous montrons que l’apprentissage de correspondances phonétiques n’est possible que sur des paires de cognats, et que les méthodes statistiques et neuronales semblent avoir des forces et faiblesses complémentaires quant à ce qu’elles apprennent des données.
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[Évolution phonologique des langues et réseaux de neurones : travaux préliminaires (Sound change and neural networks: preliminary experiments )](https://aclanthology.org/2020.jeptalnrecital-recital.9) (Fourrier, JEP/TALN/RECITAL 2020)
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