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失去了语言

引导形象©Sharon Mollerus / Wikimedia Commons

人类5000多年前就开始写作了古代文本幸存下来的人可以让我们偷看我们的长死祖先的生活 - 如果我们可以破译它们。

语言进化,所以当一篇古老的文字进入现代语言学家的手中时,地球上可能没有一个人知道如何阅读它。

然而,因为语言是不断进化的,语言学家们可以寻找一些线索,把已经消失的语言和现存的语言联系起来,然后再回头去破译这些文字。

尽管如此,至少还有一个打文字,语言学家们还没能破解。

通常,这是因为距离最近的现存语言仍然未知,或者因为语言没有被分解成单词或缺少标点符号(称为“未分段”或“未分段”),这使得解码更加困难。

现在,麻省理工学院的研究人员开发了一种帮助语言学家破译这些丢失的语言的算法 - 可能会对人类的过去产生新的洞察力。

恢复丢失的语言

麻省理工学院团队首先训练了他们的算法,以了解语言演化的一些基本原则 - 例如,“P”声音更可能进化为类似于“k”。

当他们使用两种已经破译的古代语言——Ugaritic语言和Gothic语言(一种未分割的语言)来评估这个算法时,他们发现它能够正确地识别语言学家认为与它们最密切相关的语言。

该算法可以帮助识别现存失传语言的最近亲属。

接下来,麻省理工学院的研究人员使用一种叫做伊比利亚语的未破译、未分割的语言来测试这个算法。

语言学家们还不能确定最接近伊比利亚语的语言。一些人认为它是巴斯克语,但大多数人不同意——他们怀疑它没有一种仍然存在的相对语言。

AI支持后一组,确定这一点,而伊比利亚更像是巴斯克,而不是几个其他候选人,它还不像它被认为是相关的。

解密古代语言

在目前的状态下,麻省理工学院的算法对语言学家来说可能是一个有用的工具,可以帮助他们识别现存失传语言的最近亲属。但是如果一些已经消失的语言——比如伊比利亚语——没有后代呢?

麻省理工学院的研究人员也希望在这方面有所帮助。

失去了语言

这是用来训练AI的Ugaritic脚本的一个例子。信贷:S.R.K. Branavan

他们的目标是训练算法来确定这些古代文献的意义——即使它不能完全翻译它们——只要输入几千字的失落语言。

他们可能会通过教导AI来识别对文本内的人或地点的引用来实现这一点。然后,语言学家可以在这些历史标记的背景下调查该文件。

首席研究员Regina Barzilay说:“这些‘实体识别’的方法在今天的各种文本处理应用中被广泛使用,而且非常准确。告诉麻省理工学院新闻,“但关键的研究问题是任务是否可行,没有古代语言的任何培训数据。”

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