यह कार्य शोर वाले चैनल अनुमान के एल्गोरिदमिक मॉडल का विस्तार करता है ताकि बेयesian ढांचे के भीतर अंतर-समझ को मॉडल किया जा सके, यह संबोधित करते हुए कि संबंधित भाषा (L1) के वक्श एक अनजान भाषा (L2) की आंशिक समझ कैसे प्राप्त करते हैं।
- मॉडल L1-मात्र भाषा मॉडल का उपयोग करता है जो देखे गए L2 उच्चारणों के अनुवादों के बारे में छिपी हुई परिकल्पनाओं को स्कोर करने के लिए।
- एक सामान्य-उद्देश्य शोर मॉडल रूप-आधारित समानता या प्रतीकात्मक नियमों के आधार पर L2 और L1 शब्दों के बीच मैपिंग का अनुमान लगाता है।
- मानव व्यवगत प्रयोगों ने अंग्रेजी, स्पेनिश और रूसी के वक्शों से डच, इतालवी और यूक्रेनियन के लिए अनुमान उत्पन्न किए।
- पूर्ण मॉडल अमलाइज़ेशन की तुलना में मानव अंतर-समझ प्रदर्शन के करीब संरेखण दिखाता है और बड़े मॉडलों के शून्य-शॉट प्रॉम्प्टिंग के साथ अनुकूल रूप से तुलना करता है।
ये परिणाम अंतर-समझ के लिए एक संज्ञानात्मक रूप से युक्तिसंगत कंप्यूटेशनल मॉडल प्रदान करते हैं, जो वास्तविक दुनिया के अंतर-भाषी परिदृश्यों में व्यापक अनिश्चितता के तहत समझने वालों द्वारा किए गए लचीले अनुमानों को उजागर करते हैं।