CoNLL-SIGMORPHON 2017s gemensamma uppgift om övervakad morfologisk generering krävde att systemen utbildades och testades på vart och ett av 52 olika språk. I deluppgift 1 ombads de inlämnade systemen att förutsäga en specifik böjd form av en given lemma. I deluppgift 2 gavs system en lemma och några av dess specifika böjda former, och ombads att slutföra inflectional paradigm genom att förutsäga alla återstående böjda former. Båda deluppgifterna omfattade förhållanden med höga, medelhöga och låga resurser. Deluppgift 1 mottog 24 inlagor från systemet, medan deluppgift 2 mottog 3 inlagor från systemet. Efter framgången med neurala sekvens-till-sekvens modeller i SIGMORPHON 2016 delad uppgift, alla utom en av bidragen inkluderade en neural komponent. Resultaten visar att hög prestanda kan uppnås med små träningsdataset, så länge modellerna har lämpliga induktiva bias eller använder sig av ytterligare omärkta data eller syntetiska data. Olika partiskhet och dataförstärkning resulterade dock i att icke-identiska uppsättningar av böjda former förutspåddes korrekt, vilket tyder på att det finns utrymme för framtida förbättringar.
I CONLL-SIGMORPHON 2017 Delad uppgift om Universal Morphological Reflexion REF ) var målet att generera det böjda ordet givet en lemma och morfosyntaktic taggar.
CoNLL-SIGMORPHON 2017 Shared Task: Universal Morphological Reinflection in 52 Languages
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}