Konfigurationsinformationen i meningar i ett gratis ordordningsspråk som sanskrit är av begränsad användning. Sammanhanget för hela meningen kommer således att vara önskvärt även för grundläggande bearbetningsuppgifter såsom ordsegmentering. Vi föreslår ett strukturerat förutsägelseramverk som tillsammans löser orden segmentering och morfologisk märkning i sanskrit. Vi bygger en energibaserad modell där vi antar tillvägagångssätt som allmänt används i grafbaserade tolkningstekniker (McDonald et al., 2005a; Carreras, 2007). Vår modell överträffar den senaste tekniken med en F-Score på 96,92 (procentuell förbättring på 7,06 %) samtidigt som mindre än en tiondel av uppgiftsspecifika träningsdata används. Vi anser att användningen av en grafbaserad metod i stället för en traditionell latticebaserad sekventiell märkning leder till en procentuell ökning på 12,6 % i F-Score för segmenteringsuppgiften.
I REF föreslogs en energibaserad ram för att gemensamt lösa ordsegmentering och morfologisk märkning i sanskrit.
Free as in Free Word Order: An Energy Based Model for Word Segmentation and Morphological Tagging in Sanskrit
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}