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Handling unknown words in statistical latent-variable parsing models for Arabic, English and French

机译:处理阿拉伯语,英语和法语的统计潜变量解析模型中的未知单词

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摘要

This paper presents a study of the impact of using simple and complex morphological clues to improve the classification of rare and unknown words for parsing. We compare this approach to a language-independent techniqueudoften used in parsers which is based solely on word frequencies. This study is applied to three languages that exhibit different levels of morphological expressiveness: Arabic, French and English. We integrate informationudabout Arabic affixes and morphotactics into a PCFG-LA parser and obtain stateof-the-art accuracy. We also show that these morphological clues can be learnt automaticallyudfrom an annotated corpus.
机译:本文介绍了使用简单和复杂的形态学线索来改善稀有和未知词的分类以进行分析的影响的研究。我们将这种方法与解析器中常用的语言无关技术(通常仅基于词频)进行比较。这项研究适用于三种表现出不同形态表达水平的语言:阿拉伯语,法语和英语。我们将有关阿拉伯语词缀和词法的信息 udud整合到PCFG-LA解析器中,并获得了最新的准确性。我们还表明,可以从带注释的语料库中自动了解这些形态学线索。

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