LEVERAGING MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR THE ESTIMATION OF SPEECH PERCEPTION PATTERNS IN A SECOND LANGUAGE

This study aims to compare the ability of three machine learning classifiers, namely, discriminant analysis, decision tree, and neural network to predict the classification of second language vowels in terms of first language categories. The results demonstrated that neural network was the most successful, slightly followed by discriminant analysis. Decision tree did not perform as well as the other classifiers.

Целью данного исследования является сравнение возможностей трех классификаторов машинного обучения, а именно дискриминантного анализа, дерева решений и нейронной сети, для прогнозирования классификации гласных второго языка по категориям первого языка. Результаты показали, что нейронная сеть оказалась наиболее успешной, за ней незначительно следует дискриминантный анализ. Дерево решений оказалось не столь эффективным, как другие классификаторы.