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Unsupervised learning of agglutinated morphology using nested Pitman-Yor process based morpheme induction algorithm

机译:基于嵌套pitman-Yor过程的语素诱导算法的无监督学习凝集形态学

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摘要

In this paper we describe a method to morphologically segment highly agglutinating and inflectional languages from Dravidian family. We use nested Pitman-Yor process to segment long agglutinated words into their basic components, and use a corpus based morpheme induction algorithm to perform morpheme segmentation. We test our method in two languages, Malayalam and Kannada and compare the results with Morfessor
机译:在本文中,我们描述了一种从Dravidian家族中对高度凝集和屈折语言进行形态学分割的方法。我们使用嵌套的Pitman-Yor过程将长的凝集词分割成它们的基本成分,并使用基于语料库的词素归纳算法来执行词素分割。我们用马拉雅拉姆语和卡纳达语两种语言测试方法,并将结果与​​Morfessor进行比较

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