Detta dokument introducerar det probabilistiska paradigmet, en probabilistisk, förklarande modell för morfologisk struktur. Vi beskriver en algoritm som rekursivt tillämpar Latent Dirichlet Allokering med en ortogonal begränsning för att upptäcka morfologiska paradigmer som latenta klasser inom en suffix-stam matris. Vi tillämpar algoritmen på data som förbehandlas på flera olika sätt, och visar att när suffix utmärker sig för en del av tal och allomorf eller kön/konjugationella varianter slås samman, kan modellen korrekt lära sig morfologiska paradigm för engelska och spanska. Vi jämför vårt system med Linguistica (Goldsmith 2001) och diskuterar fördelarna med det probabilistiska paradigmet framför Linguisticas signaturrepresentation.
Chan REF tillämpar Latent Dirichlet Allocation (LDA) för att lära morfologiska paradigmer som latenta klasser.
Learning Probabilistic Paradigms For Morphology In A Latent Class Model
{'venue': 'Meeting Of The ACL Special Interest Group On Computational Phonology And Morphology', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}