I denna studie redovisas resultaten av användning av minsta beskrivningslängd (MDL) analys för att modellera oövervakad inlärning av morfologisk segmentering av europeiska språk, med hjälp av corpora i storlek från 5000 ord till 500.000 ord. Vi utvecklar en uppsättning heuristiker som snabbt utvecklar en probabilistisk morfologisk grammatik, och använder MDL som vårt primära verktyg för att avgöra om de ändringar som föreslås av heuristikerna kommer att antas eller inte. Den resulterande grammatiken stämmer väl överens med den analys som en människas morfolog skulle utveckla. I det sista avsnittet diskuterar vi relationen mellan denna typ av MDL grammatisk analys och begreppet utvärderingsmått i tidig generativ grammatik.
REF introducerade en uppsättning heuristik som utvecklar en probabilistisk morfologisk grammatik, och använde Minimum Description Length (MDL) som ett verktyg för att utvärdera den.
Unsupervised Learning of the Morphology of a Natural Language
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}