I denna 1)aper presenterar vi sta.tistiska modeller för morfologisk disambigering i Tm'kish. Turkiska presenterar ett intressant problem för statistiska,nodcls eftersom den potentiella taggen set storlek är mycket stor på grund av den produktiva, derivationella morl / hologi. \Ve föreslår att hantera detta genom att bryta Ul) 1;11(; morhosyntactic taggar in i inflectional grupper, som var och en innehåller inflectionala funktioner ti)r varje (internmdiat) härledd tbrm. Våra statistiska modeller poängsätter sannolikheten för varje morhosyntaktisk tagg genom att överväga statistik över de enskilda böjningsgrupperna i en trigrammodell. Bland de tre modeller som vi har deveh)l)ed och testad, (;11 (; enklaste modell ignorera lo(:al mort)hota(:ties inom ord l)ertbrms den bästa. Ollr}('st; trigram modell 1)erfornls med 93,95% noggrannhet på otir testdata får alla 1,11o lllorhosyllta(;ti(; alid semantic fc.atul'es korrekt. Om vi bara är intresserade av syntaktiskt relevanta funktioner alld vakare en mycket sinall uppsättning semantiska funktioner, då (; tie noggrannhet ökar till 95.07%.
En statistisk turkisk morfologisk disambigeringsmodell som poängsätter sannolikheten för varje tagg genom att beakta statistiken över de härledda gränserna och rötterna med trigram har föreslagits av REF.
Statistical Morphological Disambiguation For Agglutinative Languages
{'venue': 'International Conference On Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}