Fugu-MT 論文翻訳(概要): Grammatical gender in Swedish is predictable using recurrent neural networks

論文の概要: Grammatical gender in Swedish is predictable using recurrent neural networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10869v1
Date: Mon, 19 Jun 2023 11:42:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-21 17:57:26.592319
Title: Grammatical gender in Swedish is predictable using recurrent neural networks
Title（参考訳）: 再帰的ニューラルネットワークを用いたスウェーデン語の文法的性別予測
Authors: Edvin Listo Zec, Olof Mogren
Abstract要約: リカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いてスウェーデンの名詞の文法的性別を高精度に予測できるという驚くべき事実を実証する。 RNNは文脈情報を使わずに、単語の生の文字列で動作する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46775575662043395
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The grammatical gender of Swedish nouns is a mystery. While there are few rules that can indicate the gender with some certainty, it does in general not depend on either meaning or the structure of the word. In this paper we demonstrate the surprising fact that grammatical gender for Swedish nouns can be predicted with high accuracy using a recurrent neural network (RNN) working on the raw character sequence of the word, without using any contextual information.
Abstract（参考訳）: スウェーデンの名詞の文法的性別はミステリーである。ある程度の確実性をもって性別を示すことができる規則は少ないが、一般的には単語の意味や構造には依存しない。本稿では,スウェーデン語名詞の文法的性別を,文脈情報を用いずに,単語の生の文字配列を扱うrecurrent neural network(rnn)を用いて高精度に予測できることを実証する。

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