字符级模型学到了什么形态学知识？以依存句法分析为例
计算与语言
2018-08-29 v1
摘要
当使用神经模型解析形态丰富的语言时，在字符级别对输入建模是有益的，并且有人认为这是因为字符级模型学习了形态学。我们通过将字符级模型与能够获取显式形态分析的预言机在十二种具有不同形态类型的语言上进行比较，来检验这些说法。我们的结果凸显了字符级模型的诸多优势，但也表明它们不善于消歧某些词，尤其是在格同形（case syncretism）的情况下。随后我们证明，显式建模形态格（morphological case）改进了我们的最佳模型，表明字符级模型可以从有针对性的显式形态建模中受益。
引用
@article{arxiv.1808.09180,
title = {What do character-level models learn about morphology? The case of dependency parsing},
author = {Clara Vania and Andreas Grivas and Adam Lopez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1808.09180},
year = {2018}
}
备注
EMNLP 2018