Morfologisk disambigering är processen att tilldela en uppsättning morfologiska egenskaper till varje enskilt ord i en text. När ordet är tvetydigt (det finns flera möjliga analyser för ordet), måste ett disambigeringsförfarande som bygger på ordet sammanhang tillämpas. Denna tidning behandlar morfologisk disambigering av det hebreiska språket, som kombinerar morfemer till ett ord på både agglutinativa och fusionella sätt. Vi presenterar en oövervakad stokastisk modell - den enda resurs vi använder är en morfologisk analysator som behandlar problemet med data sparseness som orsakas av det hebreiska språkets fastsättningsmorfologi. Vi presenterar en textkodningsmetod för språk med fastsättningsmorfologi där kunskapen om ordbildningsregler (som är ganska begränsade på hebreiska) bidrar till disambitionen. Vi anpassar HMM algoritmer för att lära sig och söka denna text representation, på ett sådant sätt att segmentering och taggning kan läras parallellt i ett steg. Resultaten av en storskalig utvärdering visar att detta lärande förbättrar disambiguationen för komplexa tagguppsättningar. Vår metod är tillämplig på andra språk med anbringande morfologi.
Nyligen presenterade REF en oövervakad HMM-baserad modell för hebreisk morfologisk disambigering med hjälp av en morfologisk analysator som enda resurs.
An Unsupervised Morpheme-Based HMM For Hebrew Morphological Disambiguation
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics And Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}