CMU-01 在 SIGMORPHON 2019 跨语言与上下文形态学共享任务上的提交
计算与语言
2019-07-25 v1
摘要
本文介绍了 CMU-01 团队向 SIGMORPHON 2019 任务 2（上下文中的形态分析和词形还原）的提交。该任务要求我们为 107 个树库中的每个词条生成词元和形态句法描述。我们采用分层神经条件随机场模型来处理此任务，该模型独立预测每个粗粒度特征（例如词性、格等）。然而，大多数树库资源不足，因此为其训练深度神经模型具有挑战性。因此，我们提出了一种多语言迁移训练方案，从共享相似类型学的多种相关语言中进行迁移。
引用
@article{arxiv.1907.10129,
title = {CMU-01 at the SIGMORPHON 2019 Shared Task on Crosslinguality and Context in Morphology},
author = {Aditi Chaudhary and Elizabeth Salesky and Gayatri Bhat and David R. Mortensen and Jaime G. Carbonell and Yulia Tsvetkov},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10129},
year = {2019}
}
备注
In Proceedings of the ACL-SIGMORPHON 2019 Shared Task: Crosslinguality and Context in Morphology