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Simulation de l'apprentissage des contextes nominaux/verbaux par n-grammes

机译:用n-gram模拟学习名词/语言上下文

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摘要

On présente une étude d'apprentissage visant à montrer que les contextes locaux dans un corpus de parole adressée aux enfants peuvent être exploités, avec des méthodes statistiques simples, pour prédire la catégorie (nominale vs. verbale) d'un mot inconnu. Le modèle présenté, basé sur la mémorisation de n-grammes et sur une « graine sémantique » (un petit nombre de noms et verbes supposés connus et catégorisés) montre une excellente précision à toutes les tailles de graine sémantique, et un rappel plus faible, qui croît avec la taille de la graine sémantique. Les contextes les plus utilisés sont ceux qui contiennent des mots fonctionnels. Cette étude de faisabilité démontre que les très jeunes enfants pourraient exploiter les contextes de mots inconnus pour prédire leur catégorie syntaxique.
机译:我们提出了一项学习研究,旨在表明可以通过简单的统计方法利用针对儿童的语音语料库中的局部上下文来预测未知单词的类别(名义或口头)。所呈现的模型基于n-gram的记忆和“语义种子”(假定为已知和分类的少数名词和动词)在所有大小的语义种子上显示出极好的精度,而较弱的回想性则不断增长带有语义种子的大小。最常用的上下文是包含功能词的上下文。这项可行性研究表明,很小的孩子可以利用未知单词的上下文来预测其句法类别。

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