Phonemic Comparison of English and Punjabi
Notice bibliographique
Résumé
English and Punjabi are languages which do not belong to the same families of languages. English is one of the West Germanic languages whereas; Punjabi is a part of the Indo-Aryan family. Punjabi is spoken by various nations on the globe, especially Pakistan and its province Punjab as well as in Indian Panjab. Both English and Punjabi manifest themselves through various dialects on the basis of diversified geographical areas. English is used as the first language by 379,007,140 speakers and further 753,359,540 speakers use it as a second language in more than 104 nations. So, the total speakers of English around the globe are 1,132,366,680 (Ethnologue, 2019). The importance of Punjabi cannot be denied being the 10th most widely used language on the globe (Ghai & Singh, 2013). According to Ethnologue (2019), the total number of Punjabi speakers is 125,326,840. In Pakistan, it is the language of the majority of the people residing in the most populous province of Pakistan, Punjab. It is among twenty-two languages that have obtained official status. Unfortunately, no considerable work has been done on its phonology. This study is an attempt to describe the phonemic differences between English and Punjabi by using the theoretical framework of the Levenshtein algorithm. The index of differences and similarities is determined through the inventories of both languages. The inventories are used as data in this research paper. The Levenshtein algorithm (Levenshtein, 1965) is used to analyse the inventories to calculate the ratio of differences and similarities. The outcome of the current research shows that both English and Punjabi have a phonemic similarity level of 56.25% whereas the index of difference is 43.75%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».