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COLING
聚焦于 OOV：如何变化它们？
我们的研究聚焦于词形屈折在词汇外条件下的问题，通过开发三个系统并测试在词汇外数据集上的性能，我们发现逆行模型在现实情境下的词汇外数据上胜过了所有神经模型，并且由我们的 seq2seq 模型在 SIGMORPHON 2022 共享任务数据的大
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3 months ago
SIGMORPHON 2022 共享任务：形态素切分
该研究介绍了 SIGMORPHON 2022 共享任务关于形态素分割，试图将单词分解为一系列形态素，并覆盖了大部分类型的形态学。结果表明，该任务的提交结果对于单词级别和句子级别的形态素分割与现有的 3 种子单词分割方法相比有显著提高，为错误
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2 years ago
尚未达到：将类比模式与编码器 - 解码器网络相结合，实现认知合理的屈折变化
本文研究了结合预编译的类比模式和编码器 - 解码器架构的技术，旨在在 SIGMORPHON 组织提供的数据上验证其预测非单词的屈折形式的效果，结果表明，在网络架构中加入类比模式有助于模仿说话者的预测。
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3 years ago
UDPipe 于 SIGMORPHON 2019: 上下文嵌入，形态类别规则化，语料库合并
我们在 SIGMORPHON2019 共享任务中对 UDPip2.0 进行修改，使用预训练的上下文化嵌入 (BERT) 作为网络的附加输入，使用单独的形态特征作为正则化，并合并了同一语言的选定语料库，在词形还原任务中，我们的系统的准确性达到
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5 years ago
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