Vi presenterar en infencealgoritm som organiserar observerade ord (tokens) i strukturerade inflectional paradigm (typer). Den förutsäger också naturligt stavningen av oobserverade former som saknas i dessa paradigmer, och upptäcker inflekterande principer (grammar) som generaliserar till helt oobserverade ord. Vår Bayesian generative modell av data representerar uttryckligen polletter, typer, böjningar, paradigmer och lokalt betingade strängredigeringar. Den antar att böjda ord tokens genereras från en oändlig blandning av inflectional paradigm (sträng tuples). Varje paradigm provtas alla på en gång från en grafisk modell, vars potentiella funktioner är viktade finitastate givare med språkspecifika parametrar som ska läras. Dessa antaganden leder naturligtvis till en elegant empirisk Bayes inference-procedur som utnyttjar Monte Carlo EM, trosförökning och dynamisk programmering. Med 50-100 fröparadigm minskar en 10 miljoner ords corpus förutsägelsefel för morfologiska böjningar med upp till 10%.
REF:s arbete presenterar en infencealgoritm som organiserar observerade ord (tokens) i strukturerade inflectional paradigm (typer).
Discovering Morphological Paradigms from Plain Text Using a Dirichlet Process Mixture Model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}