Vi presenterar en neural modell för morfologisk böjning generering som använder en hård uppmärksamhet mekanism, inspirerad av den nästan-monotoniska anpassning som ofta finns mellan karaktärerna i ett ord och karaktärerna i dess böjning. Vi utvärderar modellen på tre tidigare studerade morfologiska inflektionsgenerering dataset och visar att det ger state of the art resultat i olika uppsättningar jämfört med tidigare neurala och icke-neurala metoder. Slutligen presenterar vi en analys av de kontinuerliga representationer som lärts av både hårda och mjuka uppmärksamhet modeller för uppgiften, sprida lite ljus på de funktioner sådana modeller extrakt.
Tidigare föreslogs monoton uppmärksamhet för morfologisk inflektionsgenerering av REF.
Morphological Inflection Generation with Hard Monotonic Attention
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}