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Camelira: 一种阿拉伯多方言形态歧义消解器
Camelira 是一个基于 Web 的阿拉伯语多方言形态消歧工具，覆盖现代标准阿拉伯语、埃及语、海湾和黎凡特等四种主要方言，提供友好的 Web 界面，帮助研究人员和学习者探索各种语言信息，并提供根据方言识别组件的预测自动选择适当的方言特定
PDF2 years ago
COLING通过联合学习歧义形态标记来提升命名实体识别
本研究提出了一种模型，通过联合学习 NER 和 MD 标签器来减轻需要 MD 工具的需求，并且可以在不同语言之间独立进行，实现了命名实体识别性能的提高和竞争性的形态消歧定位器表现。
PDF6 years ago
AAAI一种形态感知的网络用于形态歧义消解
使用深度学习模型进行形态学消歧，以土耳其语为主要研究对象，同时在德语和法语上也获得了高精度。
PDF7 years ago
ACL通过投票限制进行形态消歧
通过使用大约 500 个约束规则和一些简单的统计学方法，我们在土耳其语中实现了一个约束基础形态学消歧系统，其可达到 95-96％的召回率和 94-95％的精度，每个标记约 1.01 个解析。该系统是用 Prolog 实现的，并且我们目前正在
PDF27 years ago
基于约束的形态消歧中手工规则和无监督学习的结合
本文介绍了一种基于约束的形态消歧方法，使用手工制作的约束规则、无监督学习和统计数据，结合较新颖的未知词处理方法，以实现对拥有复杂形态的语言进行形态消歧，结果表明该方法在召回率达到 96% 至 97%，保持 93% 至 94% 的准确率，每个
PDF28 years ago
ACL对土耳其文本进行标注和形态学消歧
该文介绍了基于土耳其语形态学的全面双层规范的 POS 标记器，通过局部邻域约束、启发式和有限量的统计信息，实现了形态学消歧，可以在很少的用户介入下准确地标记约 98-99％的文本。并且通过该标记器形态上消歧的句子，土耳其语 LFG 解析器的
PDF30 years ago