연구진은 현대 어휘 데이터만으로 훈련된 신경망 모델이 역사적 재구와 일관된 횡단 언어 어휘 구조를 복원할 수 있는지 조사했어요. BantuMorph 트랜스포머 모델을 사용하여 14개 반투어족 언어의 명사 및 동사 어근 임베딩을 분석하여 728개의 명사 및 1,525개의 동사 인지 후보를 확인했어요. 모델이 복원한 인지 후보들은 기존의 역사적 자료와 일치하며, 특히 주요 명사 및 동사 어근에서 높은 정확도를 보였어요.