순환 신경망을 활용한 조음 정보와 음운 자질의 연결 연구

장하연

doi:http://dx.doi.org/10.14384/kals.2021.28.4.227

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자료유형: 학술저널

저자정보: 장하연 (부산외국어대학교)

저널정보: 한국언어과학회 언어과학 언어과학 제28권 제4호

발행연도: 2021.11

수록면: 227 - 247 (21page)

DOI: http://dx.doi.org/10.14384/kals.2021.28.4.227

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This study attempted to link continuous and dynamic articulatory information to categorical phonological feature representations through a neural network model. The Long Short-Term Memory (LSTM) model was used in the current paper, which is a type of recurrent neural network including temporal information connections. The test results of the LSTM model mapping muscular activation into phonological features show that (i) gradient values of phonological features are derived from the degree of activation of the tongue muscles, which determines the movement and shape of the tongue, and (2) the LSTM model can systematically capture vowels' co-articulatory effect on consonants.

#음운 표상 #자질 #조음 정보 #혀 근육 활성화 #신경망 학습 #장·단기 메모리 모델 #phonological representation #feature #articulatory information #activation of tongue muscles #neural network #long?short-term memory model

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