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Nous abordons la tâche de génération d'inflexions morphologiques comme une transduction discriminante de chaînes de caractères. Notre système supervisé apprend à générer des formes de mots à partir de lemmes accompagnés d'étiquettes morphologiques, et les affine en se référant aux autres formes dans un paradigme. Les résultats d'expériences sur six langues différentes avec des quantités variables de données d'entraînement démontrent que notre approche améliore l'état de l'art en termes de prédiction de formes de mots infléchis.
Remerciements
Nous remercions Mans Hulden et Aki-Juhani Kyrol¨ ainen ¨ pour leur aide à l'analyse des erreurs finlandaises... Cette recherche a été soutenue par le Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada, et l'Alberta Innovates Technology Futures.
26 février 2023
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23 janvier 2023
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8 août 2022
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Lisez ce document de recherche co-rédigé par Angel Chang, titulaire de la chaire d'IA de l'ICAR Canada : Apprentissage des traces emphatiques attendues pour le RL profond
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