n° 180, hiver 2007, spécial Mathématiques et phonologie
Apprentissage « bottom-up » des phonèmes : une étude computationnelle
Bottom-up learning of phonemes: a computational study
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Résumé
Nous présentons une étude computationnelle de l'hypothèse selon laquelle l'information distri-butionnelle est suffisante pour acquérir les règles allophoniques (et ainsi les phonèmes) de façon bottom-up. L'hypothèse a été testée en utilisant une mesure de la théorie de l'information qui compare les distributions. La phase de test a été conduite sur plusieurs corpus de langues artificielles et sur deux corpus de langues naturelles (constitués de transcriptions de parole adressée aux enfants) typologiquement distantes : le français et le japonais. Trois filtres ont été ajoutés à la mesure. L'un concerne la fiabilité statistique due à la taille de l'échantillon, les deux autres prennent en compte les deux propriétés universelles des règles allophoniques suivantes : les éléments d'une règle allophonique doivent être phonétiquement proches, et les règles allophoniques doivent être de nature assimilatoire.
Abstract
We present a computational evaluation of a hypothesis according to which distributional information is sufficient to acquire allophonic rules (and hence phonemes) in a bottom-up fashion. The hypothesis was tested using a measure based on information theory that compares distributions. The test was conducted on several artificial language corpora and on two natural corpora containing transcriptions of speech directed to infants from two typologically distant languages (French and Japanese). The measure was comple-mented with three filters, one concerning the statistical reliability due to sample size and two concerning the following universal properties of allophonic rules: constituents of an allophonic rule should be phonetically similar, and allophonic rules should be assimilatory in nature
Index
- Mots clés :
- acquisition du langage, apprentissage statistique, phonologie
- Keywords :
- language acquisition, phonology, statistical learning
Pour citer cet article
Rozenn Le Calvez
Laboratoire de sciences cognitives et psycholinguistique, EHESS - DEC-ENS - CNRS - Université Paris VI, 29, rue d’Ulm, 75005 Paris, rozenn.le.calvez@ens.fr
Sharon Peperkamp
Laboratoire de sciences cognitives et psycholinguistique, EHESS - DEC-ENS - CNRS - Université Paris VI, 29, rue d’Ulm, 75005 Paris, sharon.peperkamp@ens.fr
Emmanuel Dupoux
Laboratoire de sciences cognitives et psycholinguistique, EHESS - DEC-ENS - CNRS - Université Paris VI, 29, rue d’Ulm, 75005 Paris, dupoux@lscp.ehess.fr
