String-to-string transduction är ett centralt problem inom beräkningslingvistik och behandling av naturligt språk. Det förekommer i uppgifter så olika som namn translitterering, stavning korrigering, uttal modellering och inflectional morphology. Vi presenterar en villkorlig loglinear modell för string-to-string transduction, som använder överlappande funktioner över latenta inställningssekvenser, och som lär latenta klasser och latenta string par regioner från ofullständiga träningsdata. Vi utvärderar vår syn på morfologiska uppgifter och visar att latenta variabler dramatiskt kan förbättra resultaten, även när de är utbildade på små datamängder. På uppgiften att generera morfologiska former överträffar vi en baslinjemetod som minskar felfrekvensen med upp till 48 %. På en lemmatiseringsuppgift minskar vi felfrekvensen i Wicentowski (2002) med 38-92 %.
En liknande villkorad latent-variabel modell har tillämpats på uppgiften att lemmatisering och generering av morfologiska former REF.
Latent-Variable Modeling of String Transductions with Finite-State Methods
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}