SU-RUG 在 CoNLL-SIGMORPHON 2017 共享任务:基于注意力序列到序列模型的形态学屈折变化
计算与语言
2017-06-13 v1
摘要
本文描述了 Stockholm University/University of Groningen (SU-RUG) 系统在 SIGMORPHON 2017 形态学屈折变化共享任务上的表现。我们的系统基于使用 Long Short-Term Memory (LSTM) 单元的注意力序列到序列神经网络模型,并对形态学屈折变化及其逆变换(即词形还原和形态学分析)进行联合训练。我们的系统以大幅优势优于基线,并且我们的提交在我们参与的赛道(任务 1,高资源)中排名第 4。
引用
@article{arxiv.1706.03499,
title = {SU-RUG at the CoNLL-SIGMORPHON 2017 shared task: Morphological Inflection with Attentional Sequence-to-Sequence Models},
author = {Robert Östling and Johannes Bjerva},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.03499},
year = {2017}
}
备注
4 pages, to appear at CoNLL-SIGMORPHON 2017