本研究提出了一种基于多阶段行动的模型，可对韩语进行形态学转换和词性标注，使用双向长短时记忆网络模型对 Sejong 韩国语语料库实现了词和句子级别的标记精度，达到了无先验语言知识的同类模型的最新 交状态。

Jun, 2018

我们介绍了一种考虑词素的子词切分方法，利用字符的分解方法来解决字节对编码（BPE）在韩语中应用所面临的挑战，韩语的特点是丰富的语态和独特的书写系统。我们的方法在预训练语言模型（PLMs）中平衡了语言准确性和计算效率。我们的评估结果显示，该技术在整体上表现良好，显著提高了 NIKL-CoLA 句法任务的结果。这表明融合词素类型信息可以增强语言模型的句法和语义能力，表示采用更多的语言洞察力可以进一步提高性能，超越标准的形态分析。

Nov, 2023

本文利用特殊语言特征提高韩语命名实体识别，使用 CoNLL-U 格式提出韩语语料库标注方案，实现命名实体标记在分词中减少歧义，并探讨以词素为基础的标记方案的可行性和性能。

May, 2023

本研究针对资源匮乏的语言环境下，针对高度分析形态的自然语言（MRLs）的依赖句法分析任务，提出了预训练的简单辅助任务方法，实验结果表明，提出的方法使得在 10 种低资源语言环境下实验得到了稳定的提高

Feb, 2021

本文介绍了在半监督下对自然语言句子进行解析的工作，重点是去除词汇的依赖关系解析器的多源跨语言转移。首先，评估了树库注释风格对解析性能的影响，重点是介词附着风格。然后，我们提出了 KLcpos3，一种经验性的语言相似度测量方法，专门用于多源去词汇解析器转移中源解析器加权。最后，基于训练解析器模型的插值，引入了一种新的资源组合方法。

Jun, 2015

本文使用双仿射语义依赖分析器、大型预训练语言模型和公开可用的翻译模型解决了结构化情感分析的问题。对于单语言环境，作者考虑了在单个语料库上训练和跨语言模型上下文下训练。对于零样本场景，作者通过单词级别的翻译和合并训练数据来处理目标语料库。在后期评估阶段，作者还训练了交叉语言模型，而不是使用单词级别的翻译，并获得了更好的结果。

Apr, 2022

我们为韩语提出了一份新的通用形态学数据集，名为 K-UniMorph，涉及韩语的形态学范例，包括动词结束的语法标准、提取屈折形式的方法和生成形态结构的过程，同时采用了来自 Sylak-Glassman（2015 年）和 Sylak-Glassman（2016 年）的形态特征模式。

May, 2023

CoNLL-SIGMORPHON 2018 shared task focused on supervised learning and morphological generation for over 100 languages, with task 1, inflection task, receiving 27 submissions and task 2, the cloze task, receiving 6 submissions where most systems utilized neural components and improvements were seen from last year's inflection task.

Oct, 2018

该研究以 CoNLL-SIGMORPHON 2017 共享任务为基础，使用监督型形态生成技术在 52 种语言上进行训练和测试，结果表明神经序列到序列模型能够在小训练数据集上取得高性能，但由于不同偏置和数据增强策略导致预测的屈折形式集合不一，因此仍需要进一步的改进措施。

Jun, 2017

该论文介绍了 Stanford 的 CoNLL 2018 UD 共享任务中的系统，这是一个完整的神经管道系统，可以将原始文本作为输入，并执行共享任务所需的所有任务，从分词和句子分割到词性标注和依赖关系解析，并通过广泛的消融研究展示了不同的模型组件的有效性。

Jan, 2019