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EMNLP
SIGTYP 2020 共享任务:语言类型特征预测
本篇论文介绍了如何通过预测语言的语言学特征来填充 typological knowledge bases。该任务吸引了 5 支团队的 8 个提交,在最强大的系统中,特征相关性得到了应用。然而,该研究的错误分析表明,即使在一些语言的特征不确定
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4 years ago
EMNLP
NEMO: SIGTYP 2020 共享任务中基于约束的语言类型学特征预测的频率主义推断方法
论文描述了 NEMO 如何使用 WALS 的数据来预测多种语言的语言类型学特征,通过频率推断来表示这些特征之间的相关性,并使用表示来训练简单的多类别估计器预测特定特征。该研究提交了两个基于岭回归的配置,并在这项任务中排名第二和第三。最佳配置
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4 years ago
ACL
从音韵学到句法:利用语言嵌入进行不同层次的无监督语言类型学研究
我们学习了分布式语言表述的方法,可以用来预测语言在不同类型水平和 NLP 模型中的相似性,进而预测 WALS 中的语言类型特征。
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6 years ago
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