論文の概要: Neural disambiguation of lemma and part of speech in morphologically rich languages

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.06104v1
• Date: Sun, 12 Jul 2020 21:48:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 05:47:13.320748
• Title: Neural disambiguation of lemma and part of speech in morphologically rich languages
• Title（参考訳）: 形態学的に豊かな言語における補題と発話の一部の神経的曖昧さ
• Authors: Jos\'e Mar\'ia Hoya Quecedo, Maximilian W. Koppatz, Giacomo Furlan, Roman Yangarber
• Abstract要約: 形態的に豊かな言語における不明瞭な単語の補題と発話の一部を曖昧にすることの問題点を考察する。 そこで本稿では, テキストの未注釈コーパスと形態素解析を用いて, 文脈におけるあいまいな単語の曖昧さを解消する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6346772579930928
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of disambiguating the lemma and part of speech of ambiguous words in morphologically rich languages. We propose a method for disambiguating ambiguous words in context, using a large un-annotated corpus of text, and a morphological analyser -- with no manual disambiguation or data annotation. We assume that the morphological analyser produces multiple analyses for ambiguous words. The idea is to train recurrent neural networks on the output that the morphological analyser produces for unambiguous words. We present performance on POS and lemma disambiguation that reaches or surpasses the state of the art -- including supervised models -- using no manually annotated data. We evaluate the method on several morphologically rich languages.
• Abstract（参考訳）: 形態的に豊かな言語における不明瞭な単語の補題と発話の一部を曖昧にする問題を考える。 We propose a method for disambiguating ambiguous words in context, using a large un-annotated corpus of text, and a morphological analyser -- with no manual disambiguation or data annotation. We assume that the morphological analyser produces multiple analyses for ambiguous words. The idea is to train recurrent neural networks on the output that the morphological analyser produces for unambiguous words. We present performance on POS and lemma disambiguation that reaches or surpasses the state of the art -- including supervised models -- using no manually annotated data. いくつかの形態学的に豊かな言語でその手法を評価する。

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