Using hybridization networks to retrace the evolution of Indo-European languages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Curious parallels between the processes of species and language evolution have been observed by many researchers. Retracing the evolution of Indo-European (IE) languages remains one of the most intriguing intellectual challenges in historical linguistics. Most of the IE language studies use the traditional phylogenetic tree model to represent the evolution of natural languages, thus not taking into account reticulate evolutionary events, such as language hybridization and word borrowing which can be associated with species hybridization and horizontal gene transfer, respectively. More recently, implicit evolutionary networks, such as split graphs and minimal lateral networks, have been used to account for reticulate evolution in linguistics. RESULTS: Striking parallels existing between the evolution of species and natural languages allowed us to apply three computational biology methods for reconstruction of phylogenetic networks to model the evolution of IE languages. We show how the transfer of methods between the two disciplines can be achieved, making necessary methodological adaptations. Considering basic vocabulary data from the well-known Dyen's lexical database, which contains word forms in 84 IE languages for the meanings of a 200-meaning Swadesh list, we adapt a recently developed computational biology algorithm for building explicit hybridization networks to study the evolution of IE languages and compare our findings to the results provided by the split graph and galled network methods. CONCLUSION: We conclude that explicit phylogenetic networks can be successfully used to identify donors and recipients of lexical material as well as the degree of influence of each donor language on the corresponding recipient languages. We show that our algorithm is well suited to detect reticulate relationships among languages, and present some historical and linguistic justification for the results obtained. Our findings could be further refined if relevant syntactic, phonological and morphological data could be analyzed along with the available lexical data.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».