サンスクリットのための神経形態学的タガーの評価【JST・京大機械翻訳】

Gupta Ashim; Krishna Amrith; Goyal Pawan; Hellwig Oliver

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201751030207 整理番号：22P0150192

サンスクリットのための神経形態学的タガーの評価【JST・京大機械翻訳】

Evaluating Neural Morphological Taggers for Sanskrit

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発行年： 2020年05月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年05月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

神経配列ラベリングアプローチは,形態学的標識における最新の結果の状態を達成した。形態学的に豊富で融合するインド語であるSanskitに対する4つの標準配列ラベリングモデルの有効性を評価した。そのラベル空間は理論的に40,000以上のラベルを含むことができるので,ラベルの内部構造を明示的にモデル化するシステムは,訓練中に見られないラベルを一般化する能力のため,タスクに適している。筆者らは,いくつかのニューラルモデルが他者よりも良好に機能しているが,これらのモデルの全てに対する共通原因の1つは,シンクレティムによる誤予測であることを発見した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , 医用画像処理

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