Evolution phonologique des langues et réseaux de neurones : travaux préliminaires

La prédiction de cognats est une tâche clef de la linguistique historique et présente de nombreuses similitudes avec les tâches de traduction automatique. Cependant, alors que cette seconde discipline a vu fleurir l’utilisation de méthodes neuronales, celles-ci restent largement absentes des outils utilisés en linguistique historique. Dans ce papier, nous étudions donc la performance des méthodes neuronales utilisées en traduction (les réseaux encodeur-décodeur) pour la tâche de prédiction de cognats. Nous nous intéressons notamment aux types de données utilisables pour cet apprentissage et comparons les résultats obtenus, sur différents types de données, entre des méthodes statistiques et des méthodes neuronales. Nous montrons que l’apprentissage de correspondances phonétiques n’est possible que sur des paires de cognats, et que les méthodes statistiques et neuronales semblent avoir des forces et faiblesses complémentaires quant à ce qu’elles apprennent des données.