Vi beskriver ett övervakat tillvägagångssätt för att förutsäga uppsättningen av alla böjda former av en lexical objekt. Vårt system förvärvar automatiskt de ortografiska omvandlingsreglerna för morfologiska paradigmer från märkta exempel, och lär sig sedan de sammanhang i vilka dessa omvandlingar tillämpas med hjälp av en discriminativ sekvensmodell. Eftersom vårt tillvägagångssätt är helt datadrivet och modellen är tränad på exempel från Wiktionary, kan vår metod utsträckas till nya språk utan förändring. Vårt end-to-end-system kan förutsäga kompletta paradigm med 86,1% noggrannhet och individuella böjda former med 94,9% noggrannhet, i genomsnitt över tre språk och två delar av tal.
Durret i REF presenterar en helt datadriven och språkoberoende metod; i dokumentet beskrivs en övervakad teknik för att förutsäga uppsättningen av alla böjda former av en lexisk post.
Supervised Learning of Complete Morphological Paradigms
{'venue': 'NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}