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Jun, 2016
使用显式形态表示的单模型编码器-解码器用于重构
Single-Model Encoder-Decoder with Explicit Morphological Representation for Reinflection
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Katharina Kann, Hinrich Schütze
TL;DR
提出利用神经编码器-解码器模型对形态学再生成的任务进行建模，进一步提出利用基于编辑树的输出自动校正方法，降低对训练数据量的依赖，实现了对低资源语言的形态学再生任务的优化。
Abstract
morphological reinflection
is the task of generating a target form given a source form, a source tag and a target tag. We propose a new way of modeling this task with
neural encoder-decoder models
. Our approach r
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