Detta papper undersöker användningen av Adaptor Grammars, en icke-parametrisk Bayesian modellering ram, för minimalt övervakad morfologisk segmentering. Vi jämför tre träningsmetoder: oövervakad träning, halvövervakad träning och en ny modellurvalsmetod. I modellen urvalsmetod, vi utbilda oövervakade Adaptor Grammars med hjälp av en överartikulerad metagrammar, sedan använda en liten märkt datauppsättning för att välja vilka potentiella morf gränser som identifieras av metagrammar bör returneras i den slutliga utgången. Vi utvärderar på fem språk och visar att halvövervakad utbildning ger ett uppsving över oövervakad utbildning, medan modellen urvalsmetod ger bästa genomsnittliga resultat på alla språk och är konkurrenskraftig med toppmoderna semi-övervakade system. Dessutom ger denna metod möjlighet att anpassa prestanda efter olika utvärderingsmått eller uppgifter i efterföljande led.
I REF föreslogs adaptor Grammars (AGMorph), en icke-parametrisk Bayesiansk modelleringsram för minimalt övervakad inlärning av morfologisk segmentering.
Minimally-Supervised Morphological Segmentation using Adaptor Grammars
{'venue': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'journal': 'Transactions of the Association for Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}