Morfologi induktion är ett subproblem av viktiga uppgifter som automatisk inlärning av maskinläsbara ordböcker och grammatikinduktion. Tidigare morfologiska induktionsmetoder har endast förlitat sig på statistik över hypoteserade stammar och fästen för att välja vilka fästen som anses berättigade. Att förlita sig på statistik från stam-och-affix snarare än på semantiska kunskaper leder till ett antal problem, till exempel felaktig användning av giltiga fästen ("allvarligt" som härrör från "alla"). Vi introducerar en semantisk-baserad algoritm för att lära morfologi som endast föreslår anbringas när stammen och stammen plusaffix är tillräckligt lika semantiskt. Vi implementerar vårt tillvägagångssätt med Latent Semantic Analysis och visar att vår semantik-endast tillvägagångssätt ger morfologi induktionsresultat som konkurrerar med en nuvarande state-of-the-art system.
REF lär morfologi med en metod baserad på semantisk likhet extraherad genom latent semantisk analys.
Knowledge-Free Induction Of Morphology Using Latent Semantic Analysis
{'venue': 'Conference On Computational Natural Language Learning And Of The Second Learning Language In Logic Workshop CoNLL And LLL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}