基于硬单调注意力的形态屈折生成
计算与语言
2017-04-12 v3
摘要
我们提出了一种用于形态屈折生成的神经模型，其采用硬注意力机制，灵感来自于单词字符与其屈折形式字符之间常见的近单调对齐。我们在三个先前研究的形态屈折生成数据集上评估了该模型，并表明与以往的神经和非神经方法相比，它在多种设置下提供了最先进水平(state-of-the-art)的结果。最后，我们展示了针对该任务由硬注意力和软注意力\cite{bahdanauCB14}模型学习的连续表示的分析，从而阐明此类模型所提取的特征。
引用
@article{arxiv.1611.01487,
title = {Morphological Inflection Generation with Hard Monotonic Attention},
author = {Roee Aharoni and Yoav Goldberg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1611.01487},
year = {2017}
}
备注
Accepted as a long paper in ACL 2017