inflectional morphology | BriefGPT

关键词inflectional morphology

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神经网络作为屈折的认知模型的全面对比
本文研究神经网络在人类推断词形变化时的可行性，通过英语过去式和德语数词变化等两个重要认知任务的实验，发现变压器可能比 LSTM 更好地解释了人类的行为，并且已知增加词形变化准确性的 LSTM 功能并不总是导致更符合人类行为的结果。
PDF2 years ago
ACL形态学很重要：多语言语言建模分析
本文通过对 145 个语言的 92 个圣经翻译及其更多的分类特征的分析，探讨了语言的屈折变化是否使得多语言语言建模更加困难，发现基于神经网络的语言建模方法可以通过采用 FST 等分词策略来进一步降低语言构型的影响。
PDF4 years ago
COLING形态学感知的单词级翻译
我们提出一种新颖的形态学感知概率模型用于双语词典归纳，该模型以结构化方式联合建模词元翻译和屈折形态学。我们的模型利用词元是意义的关键词汇单位而屈折形态学提供额外句法信息的基本语言直觉。这种方法导致了显着的性能改进 - 在监督场景和弱监督场景
PDF4 years ago
ACL在没有统一形态的情况下的屈折变化：编码器 - 解码器神经网络在德语复数中的认知模型的局限性
通过研究人类和 Encoder-Decoder 模型在英语和德语动词词形和名词复数形式的记忆和推广的行为，我们发现现代神经模型可能仍然难以适应少数种类的推广。
PDF4 years ago
ACL所有语言的语言模型难度是否相同？
本文使用翻译文本开发了一种公平的跨语言语言模型比较方法，在 21 种语言中展示了复杂的屈折形态是导致不同语言性能差异的原因。
PDF6 years ago
ACL关于词形变化中不规则性的历时稳定性
本文使用循环神经网络模拟语言学习者，定量研究了语言中不规则单词的存在条件，测试了单词频率与不规则性之间的历时关系。
PDF6 years ago