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丢失的语言

主图片©Sharon Mollerus / Wikimedia Commons

人类开始在5000多年前写作,而且古代文献这些幸存下来的生物可以让我们一窥我们死去很久的祖先的生活——如果我们能破译它们的话。

语言发展,所以当古老的写作时,它进入现代语言学家的手中,可能在地球上没有一个人知道如何阅读它。

然而,因为语言的发展,语言学家可以寻找将丢失语言连接到生活的线索,然后向后工作以破译着作。

仍然有一个十几种书面语言到目前为止发现,语言学家根本无法破解。

通常,这是因为最近的生活语言仍然是未知的,或者因为语言没有被闯入单词或缺乏标点符号(被称为“未分段”或“未成文”),这使得难以解码。

现在,麻省理工学院的研究人员开发了一种算法,可以帮助语言学家破译这些失落的语言,这可能会对人类的过去产生新的见解。

恢复失去的语言

麻省理工学院的研究小组首先训练他们的算法来理解语言进化的一些基本原理——例如,“p”音更可能进化成发音类似的“b”,而不是“k”音。

当他们使用两种已经破译的古代语言评估了算法 - 乌加里其数据和哥特式,不可思议的语言 - 他们发现它能够正确识别语言语言相信最密切相关的语言。

该算法可以帮助识别丢失语言的最接近的生活亲属。

接下来,麻省理工学院研究人员使用一个名为伊比利亚语的未召唤的尚未成本的语言测试了算法。

语言学家并未能够确定伊比利亚最近的知名语言。有些人相信它是巴斯克,但最不同意 - 他们怀疑它没有仍有仍有生活的相关语言。

人工智能支持后者,认为虽然伊比利亚语比其他几个候选语更像巴斯克语,但这并不足以被认为是相关的。

破译古老语言

在其当前状态下,麻省理工学院的算法可能是一个有用的语言学家的工具,帮助他们识别最遗传的语言的生活亲属。但是如果有些丢失的语言 - 像伊比利亚语 - 没有后代?

麻省理工学院研究人员希望帮助解决这个问题。

丢失的语言

用于培训AI的UGARITE脚本的一个例子。学分:S.R.K.布兰班

他们的目标是训练算法来确定这种古代文件的含义 - 即使它不能完全翻译它们 - 如果喂食丢失的语言的几个词。

他们可能会通过教AI识别文本中的人物或地点来做到这一点。语言学家可以在这些历史标记的背景下研究文档。

“这些”实体识别“的方法今天通常用于各种文本处理应用,非常准确,”领导研究员Regina Barzilay对麻省理工学院的新闻“但关键的研究问题是,在没有任何古代语言训练数据的情况下,这项任务是否可行。”

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