Finita statliga metoder har varit mycket framgångsrika när det gäller att beskriva de morfologiska processerna i många språk. Sådana metoder har till stor del fokuserat på att modellera processer på telefon- eller teckennivå som genererar kandidatlexiska typer, snarare än polletter i sammanhang. För en fullständig analys av orden i sammanhanget krävs också oklarheter (Hakkani-Tür m.fl., 2000; Hajič m.fl., 2001). I detta dokument tillämpar vi en ny källkanalmodell på problemet med morfologisk deambigering (segmentering till morfemer, lemmatisering och POS-märkning) för koncatenativa, templatiska och böjliga språk. Kanalmodellen utnyttjar en befintlig morfologisk ordbok och begränsar varje ords analys till att vara språkligt giltig. Källmodellen är ett faktoriserat, villkorligt uppskattat slumpmässigt fält (Lafferty et al., 2001 ) som lär sig att reda ut hela meningen genom att modellera lokala sammanhang. Jämfört med baslinje state-of-the-art metoder, vår metod uppnår statistiskt signifikanta felfrekvensminskningar på koreanska, arabiska och tjeckiska, för olika utbildning uppsättning storlek och noggrannhet åtgärder.
REF använde ett villkorat slumpmässigt fält för att lära sig att disambiguera över mening genom att modellera lokala sammanhang.
Context-Based Morphological Disambiguation With Random Fields
{'venue': 'Human Language Technology Conference And Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}