論文の概要: Morphological Disambiguation from Stemming Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05504v1
• Date: Wed, 11 Nov 2020 01:44:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-26 23:58:28.468503
• Title: Morphological Disambiguation from Stemming Data
• Title（参考訳）: 造形データからの形態的曖昧さ
• Authors: Antoine Nzeyimana
• Abstract要約: 形態学的に豊かな言語であるKinyarwandaは、現在、自動形態素解析のためのツールを欠いている。 我々は、クラウドソーシングを通じて収集された新しいスリーミングデータセットから、Kinyarwandaの動詞形を形態的に曖昧にすることを学ぶ。 本実験により, 茎の屈折特性と形態素関連規則が, 曖昧さの最も識別的な特徴であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2183405753834562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Morphological analysis and disambiguation is an important task and a crucial preprocessing step in natural language processing of morphologically rich languages. Kinyarwanda, a morphologically rich language, currently lacks tools for automated morphological analysis. While linguistically curated finite state tools can be easily developed for morphological analysis, the morphological richness of the language allows many ambiguous analyses to be produced, requiring effective disambiguation. In this paper, we propose learning to morphologically disambiguate Kinyarwanda verbal forms from a new stemming dataset collected through crowd-sourcing. Using feature engineering and a feed-forward neural network based classifier, we achieve about 89% non-contextualized disambiguation accuracy. Our experiments reveal that inflectional properties of stems and morpheme association rules are the most discriminative features for disambiguation.
• Abstract（参考訳）: 形態素解析と曖昧さの解消は、形態素豊かな言語の自然言語処理において重要な課題であり、重要な前処理である。 形態素豊かな言語であるkinyarwandaには、現在自動形態素解析のためのツールが欠けている。 言語学的にキュレートされた有限状態ツールは形態素解析のために容易に開発できるが、言語の形態学的豊かさは、効果的な曖昧さを必要とする多くの曖昧な分析を作成できる。 本稿では,クラウドソーシングによって収集した新たな語源データから,キニアルワンダ語の形態的曖昧さを学習する手法を提案する。 特徴工学とフィードフォワードニューラルネットワークに基づく分類器を用いて, 約89%の非コンテキスト化曖昧化精度を達成した。 本実験により, 茎の屈折特性と形態素関連規則が, 曖昧さの最も識別的な特徴であることが判明した。

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