Exponential language modeling using morphological features and multi-task learning
For languages with fast vocabulary growth and limited resources, data sparsity leads to challenges in training a language model. One strategy for addressing this problem is to leverage morphological structure as features in the model. This paper explores different uses of unsupervised morphological...
Հիմնական հեղինակներ: | Fang, H, Ostendorf, M, Baumann, P, Pierrehumbert, J |
---|---|
Ձևաչափ: | Journal article |
Հրապարակվել է: |
Institute of Electrical and Electronics Engineers
2015
|
Նմանատիպ նյութեր
-
Using pronunciation-based morphological subword units to improve OOV handling in keyword search
: He, Y, և այլն
Հրապարակվել է: (2015) -
Binary Classification with a Pseudo Exponential Model and Its Application for Multi-Task Learning
: Takashi Takenouchi, և այլն
Հրապարակվել է: (2015-08-01) -
DagoBERT: generating derivational morphology with a pretrained language model
: Hofmann, V, և այլն
Հրապարակվել է: (2020) -
Subword-based modeling for handling OOV words inkeyword spotting
: Yanzhang, H, և այլն
Հրապարակվել է: (2014) -
Exploring a radically new exponential Retinex model for multi-task environments
: Ziaur Rahman, և այլն
Հրապարակվել է: (2023-07-01)