Vi presenterar en algoritm som tar en oannoterad corpus som sin ingång, och returnerar en rankad lista över sannolika morfologiskt relaterade par som dess utgång. Algoritmen försöker upptäcka morfologiskt besläktade par genom att leta efter par som är både ortografiskt och semantiskt likartade, där ortografisk likhet mäts i termer av minsta redigeringsavstånd, och semantisk likhet mäts i termer av ömsesidig information. Förfarandet bygger inte på en morfemisk konkateteringsmodell eller på fördelningsegenskaper hos orddelsträngar (t.ex. fastsättningsfrekvens). Experiment med tyska och engelska indata ger uppmuntrande resultat, både i termer av precision (andel av bra par som finns på olika cutoff punkter i den rankade listan), och i termer av en kvalitativ analys av de typer av morfologiska mönster som upptäckts av algoritmen.
REF kombinerar ortografiska (strängredigeringsavstånd) och semantiska likheter (ordens kontextuella information) för att upptäcka morfologiskt relaterade ord.
Unsupervised Discovery Of Morphologically Related Words Based On Orthographic And Semantic Similarity
{'venue': 'Workshop On Morphological And Phonological Learning', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}