I den här artikeln undersöker vi hur morfologiska egenskaper påverkar uppgiften att automatiskt utöka ett lexikon. Vi närmar oss problemet som ett mönster klassificering uppgift och jämföra prestanda av flera modeller i att klassificera substantiv som är okända för en bred täckning ordbok. Vi använde en booster classifier för att jämföra prestanda hos modeller som använder olika uppsättningar av funktioner. Vi visar hur tillägg av enkla morfologiska egenskaper till en modell avsevärt förbättrar klassificeringsprestandan.
REF jämförde flera modeller för att klassificera substantiv med avseende på en förenklad version av WordNet och betecknade vinsten i prestanda med morfologiska egenskaper.
Boosting Automatic Lexical Acquisition With Morphological Information
{'venue': 'Workshop On Unsupervised Lexical Acquisition', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}