抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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形態学的分析と解消は,形態学的に豊富な言語の自然言語処理における重要なタスクと重要な前処理ステップである。形態学的に豊富な言語であるKinyarwandaは,現在,自動形態学的解析のためのツールを欠いている。形態学的解析に対して言語学的に縮小した有限状態ツールを容易に開発できるが,言語の形態学的豊かさは,多くのあいまいな解析が生産され,効果的な解消を必要とする。本論文では,クラウドソーシングにより収集された新しいステーミングデータセットから,Kinyarwanda言語形式を形態学的に解消する学習を提案した。特徴工学とフィードフォワードニューラルネットワークベースの分類器を用いて,約89%の非文明な解消精度を達成した。著者らの実験は,幹と形態素相関ルールの変曲特性が,解消のための最も識別的な特徴であることを明らかにした。【JST・京大機械翻訳】