Unsupervised Morphological Paradigm Completion
Unsupervised Morphological Paradigm Completion
复制标题
无监督形态范式完成
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Katharina Kann
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Huiming Jin;Liwei Cai;Yihui Peng;Chen Xia;Arya D. McCarthy;Katharina Kann
我们提出了无监督形态范式完成的任务。仅给定原始文本和引理列表，任务包括生成引理的形态范式，即所有变形形式。从自然语言处理（NLP）的角度来看，这是一项具有挑战性的无监督任务，高性能系统有潜力改进低资源语言的工具或协助语言注释者。从认知科学的角度来看，这可以揭示儿童如何获取形态知识。我们进一步介绍了一个用于该任务的系统，该系统通过以下步骤生成形态范式：（i）编辑树检索，（ii）附加引理检索，（iii）范式大小发现，以及（iv）变形生成。我们对 14 种类型不同的语言进行了评估。我们的系统轻松优于普通基线，对于某些语言，甚至比最低限度监督的系统获得更高的准确性。
We propose the task of unsupervised morphological paradigm completion. Given only raw text and a lemma list, the task consists of generating the morphological paradigms, i.e., all inflected forms, of the lemmas. From a natural language processing (NLP) perspective, this is a challenging unsupervised task, and high-performing systems have the potential to improve tools for low-resource languages or to assist linguistic annotators. From a cognitive science perspective, this can shed light on how children acquire morphological knowledge. We further introduce a system for the task, which generates morphological paradigms via the following steps: (i) EDIT TREE retrieval, (ii) additional lemma retrieval, (iii) paradigm size discovery, and (iv) inflection generation. We perform an evaluation on 14 typologically diverse languages. Our system outperforms trivial baselines with ease and, for some languages, even obtains a higher accuracy than minimally supervised systems.
DOI：
10.1162/tacl_a_00144
发表时间：
2015-06
影响因子：
10.9
作者：
Wolfgang Seeker;Özlem Çetinoğlu
通讯作者：
Wolfgang Seeker;Özlem Çetinoğlu