A Language-Independent Feature Schema for Inflectional Morphology
A Language-Independent Feature Schema for Inflectional Morphology
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与语言无关的屈折形态特征模式
DOI：
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发表时间：
2015
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
R. Que
中科院分区：
文献类型：
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作者：
John Sylak;Christo Kirov;David Yarowsky;R. Que
本文提出了一个通用的形态特征图式，它代表了各种语言中由明显的词缀屈折形态所表达的意义上的最细微的区别。该模式用于通过强大的多维表解析算法和特征映射算法对从Wiktionary提取的数据进行通用化，产生了352种语言的883，965个实例化范例。这些数据被证明对训练形态分析器是有效的，当应用于Durrett和DeNero（2013）的范式学习框架时，可以获得显着的准确性增益。
This paper presents a universal morphological feature schema that represents the finest distinctions in meaning that are expressed by overt, affixal inflectional morphology across languages. This schema is used to universalize data extracted from Wiktionary via a robust multidimensional table parsing algorithm and feature mapping algorithms, yielding 883,965 instantiated paradigms in 352 languages. These data are shown to be effective for training morphological analyzers, yielding significant accuracy gains when applied to Durrett and DeNero’s (2013) paradigm learning framework.