Unsupervised Extraction of Morphological Categories for Morphemes
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F24%3A10492904" target="_blank" >RIV/00216208:11320/24:10492904 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-70563-2_19" target="_blank" >https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-70563-2_19</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-70563-2_19" target="_blank" >10.1007/978-3-031-70563-2_19</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Unsupervised Extraction of Morphological Categories for Morphemes
Popis výsledku v původním jazyce
Words in natural language can be assigned to specific morphological categories. For example, the English word 'apples' can be described using morphological labels like N;PL. The conditional probabilities on such word forms given the labels would reveal for English that the morpheme 's' is present almost always when the label N;PL appears. This indicates that the morphological properties of a word can be traced to its morphemes. We do not have any data resource that associates morphemes with morphological categories. We use UniMorph schema and datasets for universal morphological annotation as a source of morphological categories and morpheme segmentation. We align morphemes (or exponents) with the corresponding morphological categories based on the UniMorph schema for 12 languages. Given the multilingual nature of the task, we utilize unsupervised methods based on the INCREMENT P measure and IBM Models as we test out the effectiveness of alignment methods used in statistical machine translation. Our results in
Název v anglickém jazyce
Unsupervised Extraction of Morphological Categories for Morphemes
Popis výsledku anglicky
Words in natural language can be assigned to specific morphological categories. For example, the English word 'apples' can be described using morphological labels like N;PL. The conditional probabilities on such word forms given the labels would reveal for English that the morpheme 's' is present almost always when the label N;PL appears. This indicates that the morphological properties of a word can be traced to its morphemes. We do not have any data resource that associates morphemes with morphological categories. We use UniMorph schema and datasets for universal morphological annotation as a source of morphological categories and morpheme segmentation. We align morphemes (or exponents) with the corresponding morphological categories based on the UniMorph schema for 12 languages. Given the multilingual nature of the task, we utilize unsupervised methods based on the INCREMENT P measure and IBM Models as we test out the effectiveness of alignment methods used in statistical machine translation. Our results in
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Ostatní
Rok uplatnění
2024
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
27th International Conference on Text, Speech and Dialogue
ISBN
978-3-031-70563-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
13
Strana od-do
239-251
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Cham, Switzerland
Místo konání akce
Brno, Czechia
Datum konání akce
11. 9. 2024
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—