論文の概要: Unsupervised Morphological Paradigm Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.00970v2
• Date: Wed, 20 May 2020 22:56:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-07 06:32:52.738226
• Title: Unsupervised Morphological Paradigm Completion
• Title（参考訳）: 教師なし形態素パラダイム完了
• Authors: Huiming Jin, Liwei Cai, Yihui Peng, Chen Xia, Arya D. McCarthy, Katharina Kann
• Abstract要約: 原文と補題リストのみを与えられたタスクは、全ての屈折形の形態的パラダイム、すなわち、補題を生成することで構成される。 i) EDIT TREE検索, (ii) 補題検索, (iii) パラダイムサイズ発見, (iv) インフレクション生成。 我々のシステムは自明なベースラインを軽快に上回り、一部の言語では最小限の教師付きシステムよりも高い精度が得られる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.318483685612765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose the task of unsupervised morphological paradigm completion. Given only raw text and a lemma list, the task consists of generating the morphological paradigms, i.e., all inflected forms, of the lemmas. From a natural language processing (NLP) perspective, this is a challenging unsupervised task, and high-performing systems have the potential to improve tools for low-resource languages or to assist linguistic annotators. From a cognitive science perspective, this can shed light on how children acquire morphological knowledge. We further introduce a system for the task, which generates morphological paradigms via the following steps: (i) EDIT TREE retrieval, (ii) additional lemma retrieval, (iii) paradigm size discovery, and (iv) inflection generation. We perform an evaluation on 14 typologically diverse languages. Our system outperforms trivial baselines with ease and, for some languages, even obtains a higher accuracy than minimally supervised systems.
• Abstract（参考訳）: 我々は,教師なし形態的パラダイム補完の課題を提案する。 原文と補題リストのみを与えられたタスクは、全ての屈折形の形態的パラダイム、すなわち、補題を生成することで構成される。 自然言語処理(NLP)の観点からは、これは教師なしの課題であり、ハイパフォーマンスシステムは低リソース言語のためのツールの改善や言語アノテータの支援を行う可能性がある。 認知科学の観点からすると、これは子供が形態学的な知識を得る方法に光を当てることができる。 さらに、以下のステップで形態的パラダイムを生成するタスクのためのシステムを紹介します。 (i)EDIT TREE検索 (ii)補題検索の追加 (iii)パラダイム規模発見、及び (iv)変曲生成。 14の類型的多様言語について評価を行った。 我々のシステムは自明なベースラインを軽快に上回り、一部の言語では最小限の教師付きシステムよりも高い精度が得られる。

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