本研究探索了通过不同方式获取亚字符音韵特征对形态学模型、尤其是重音和分析的效果，通过语言特定的语法从标准文字数据中引出音素数据，并用两种重音模型在八种语言中进行实验。

Jun, 2023

本文介绍了一种利用神经混合图模型构建并预测词形变化的方法，并将其与传统的形态学变化或表面实现进行了比较，证明了将语言学驱动的潜在变量纳入 NLP 模型的实用性。

May, 2019

提出一种针对低资源语言的自动词形变化生成方案，在神经网络方法、注意力机制、跨语言转移学习等方面做了改进并实现了 15% 的性能提升。发现了语言类别相似和通用表示是跨语言转移学习成功的关键因素。

Aug, 2019

该研究使用少量标记的数据引导标注词形变化，利用不同类型的规律，通过类比词标记和距离对词配对，证明了手工标记许多示例可能是不必要的。

Apr, 2021

使用基于词元的训练 - 测试分割方法重新评估形态学屈折模型，结果表明对于不同的语言模型的泛化性能有着不同程度的影响，尤其对于低资源语言的影响更大。

Aug, 2021

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

论文提出了一种模块化框架，可以用来在神经机器翻译中灵活地应用语言学知识和不同类型的神经机器翻译模型，特别是设计了用于领域适应和低资源机器翻译设置的英德医疗和英立新闻测试套件，结果表明，我们的基于规则的屈折模块比神经模块更准确地引入了引文限制，并且在低成本的训练下优于现有的端到端方法。

Sep, 2021

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

跨语言计算建模的形态变化研究通常采用与语言无关的数据分割算法。本文采用特定语言的探测器来测试形态变化的一些普遍规律。通过在英语、西班牙语和斯瓦希里语这三种形态学上有明显区别的语言上测试这些探测器，我们发现了三种主要的形态变化系统在屈折类和特征集上都采用了不同的普遍规律策略，无论是在拼写还是在音标输入上。

Oct, 2023

我们量化不同语言形态系统的语言复杂度，揭示了屈折范式的大小和不规则程度之间的经验权衡，即一种语言的屈折范式可以是大小大，或高度不规则，但永远不会两者兼备。我们的方法体现了屈折范式的熵 - 即共同预测范式所有表面形式的难度。我们通过变分逼近估计这一问题，并测量这些范例在 31 种类型多样的语言中的表现。

Jul, 2018