@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",
    month = "6",
    year = "2020",
    address = "Nancy, France",
    publisher = "ATALA et AFCP",
    url = "https://preview.aclanthology.org/add-emnlp-2024-awards/2020.jeptalnrecital-recital.9/",
    pages = "110--122",
    language = "fra",
    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."
}