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Computing Word Similarity and Identifying Cognateswith Pair Hidden Markov Models

机译:使用配对隐马尔可夫模型计算单词相似度并识别认知

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摘要

We present a system for computing similaritybetween pairs of words. Our systemis based on Pair Hidden Markov Models,a variation on Hidden Markov Modelsthat has been used successfully for thealignment of biological sequences. Theparameters of the model are automaticallylearned from training data that consistsof word pairs known to be similar. Ourtests focus on the identification of cognates- words of common origin in relatedlanguages. The results show that oursystem outperforms previously proposedtechniques.
机译:我们提出了一个计算相似度的系统 在成对的单词之间。我们的系统 基于对隐马尔可夫模型, 隐马尔可夫模型的一种变体 已经成功用于 生物序列比对。这 模型的参数是自动的 从包含以下内容的训练数据中学到 相似的单词对。我们的 测试侧重于识别齿轮 -相关词中的共同来源词 语言。结果表明,我们 系统优于先前提出的 技术。

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