Agglutinativa språk som turkiska, finska och ungerska kräver morfologisk disambigering innan vidare bearbetning på grund av den komplexa morfologin av ord. En morfologisk disambiguator används för att välja rätt morfologisk analys av ett ord. Morfologisk disambigering är viktig eftersom det i allmänhet är ett av de första stegen i behandling av naturligt språk och dess prestanda påverkar efterföljande analyser. I detta dokument föreslår vi ett system som använder djupinlärningsteknik för morfologisk disambigering. Många av de toppmoderna resultaten i datorseende, taligenkänning och behandling av naturligt språk har uppnåtts genom djupinlärningsmodeller. Men att tillämpa djupinlärningsmetoder på morfologiskt rika språk är inte väl studerat. I detta arbete, medan vi fokuserar på turkisk morfologisk disambigering, presenterar vi också resultat för franska och tyska för att visa att den föreslagna arkitekturen uppnår hög noggrannhet utan språkspecifik funktionsteknik eller ytterligare resurs. I experimenten uppnår vi 84.12, 88.35 och 93.78 morfologisk disambigering noggrannhet bland de tvetydiga orden för turkiska, tyska respektive franska.
En morfologimedveten NN (MANN) för MD föreslogs av REF, och har rapporterats uppnå tvetydiga symboliska osäkerheter på 84.12, 88.35 respektive 93.78 % för turkiska, finska respektive ungerska.
A Morphology-aware Network for Morphological Disambiguation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}