論文の概要: Not quite there yet: Combining analogical patterns and encoder-decoder networks for cognitively plausible inflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03968v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 12:03:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:37:57.751792
• Title: Not quite there yet: Combining analogical patterns and encoder-decoder networks for cognitively plausible inflection
• Title（参考訳）: 相似パターンとエンコーダ・デコーダ・ネットワークの組み合わせによる認知的可算な帰納法
• Authors: Basilio Calderone (CLLE), Nabil Hathout (CLLE), Olivier Bonami (LLF UMR7110)
• Abstract要約: 本報告では,SIGMORPHON 2021共有タスク0。 我々のゴールは、事前にコンパイルされたアナログパターンとエンコーダ・デコーダアーキテクチャを組み合わせることの有用性を探ることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The paper presents four models submitted to Part 2 of the SIGMORPHON 2021 Shared Task 0, which aims at replicating human judgements on the inflection of nonce lexemes. Our goal is to explore the usefulness of combining pre-compiled analogical patterns with an encoder-decoder architecture. Two models are designed using such patterns either in the input or the output of the network. Two extra models controlled for the role of raw similarity of nonce inflected forms to existing inflected forms in the same paradigm cell, and the role of the type frequency of analogical patterns. Our strategy is entirely endogenous in the sense that the models appealing solely to the data provided by the SIGMORPHON organisers, without using external resources. Our model 2 ranks second among all submitted systems, suggesting that the inclusion of analogical patterns in the network architecture is useful in mimicking speakers' predictions.
• Abstract（参考訳）: 本論文はSIGMORPHON 2021 Shared Task 0 の第2部に提出された4つのモデルについて述べる。 我々のゴールは、事前にコンパイルされたアナログパターンとエンコーダ・デコーダアーキテクチャを組み合わせることの有用性を探ることである。 2つのモデルが、ネットワークの入力または出力のいずれかのパターンを用いて設計されている。 2つの余分なモデルにより、同じパラダイムセルに存在する既存の屈折形態とナンス反転形態の生の類似性の役割と、類似パターンの型頻度の役割が制御された。 我々の戦略は、外部リソースを使わずに、SIGMORPHONオーガナイザが提供するデータのみに訴えるモデルという意味で、完全に内在的である。 モデル2は提案システムの中で第2位であり,ネットワークアーキテクチャにおける類似パターンの導入は話者の予測を模倣するのに有用であることが示唆された。

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