Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Bücher
Zeitschriften
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
ATZ-Fachkongress

Chassis.tech plus 2024


4 Kongresse in einer Veranstaltung

Treffen Sie in München die Fachleute von Chassis, Lenkung, Bremsen sowie Reifen/Räder.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Buchtitelbild

2018 | OriginalPaper | Buchkapitel

Deep Convolutional Networks for Supervised Morpheme Segmentation of Russian Language

verfasst von : Alexey Sorokin, Anastasia Kravtsova

Erschienen in: Artificial Intelligence and Natural Language

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

The present paper addresses the task of morphological segmentation for Russian language. We show that deep convolutional neural networks solve this problem with F1-score of 98% over morpheme boundaries and beat existing non-neural approaches.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Nächstes Kapitel Smart Context Generation for Disambiguation to Wikipedia
Fußnoten
2
The model equipped with Harris features takes more than 2 h.
 
Literatur
1.
Botha, J., Blunsom, P.: Compositional morphology for word representations and language modelling. In: International Conference on Machine Learning, pp. 1899–1907 (2014)
2.
Creutz, M., Lagus, K.: Unsupervised morpheme segmentation and morphology induction from text corpora using Morfessor 1.0. Helsinki University of Technology, Helsinki (2005)
3.
4.
Ruokolainen, T., et al.: Painless semi-supervised morphological segmentation using conditional random fields. In: Proceedings of the 14th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics, vol. 2: Short Papers, pp. 84–89 (2014)
5.
Ruzsics, T., Samardzic, T.: Neural sequence-to-sequence learning of internal word structure. In: Proceedings of the 21st Conference on Computational Natural Language Learning (CoNLL 2017), pp. 184–194 (2017)
6.
Sirts, K., Goldwater, S.: Minimally-supervised morphological segmentation using adaptor grammars. Trans. Assoc. Comput. Linguist. T. 1, 255–266 (2013)
7.
Shao, Y.: Cross-lingual word segmentation and morpheme segmentation as sequence labelling. arXiv preprint arXiv:​1709.​03756 (2017)
8.
Tikhonov, A.N.: Morphemno-orfograficheskij slovar, 704 c. ACT Publishing (2002). (in Russian)
9.
Vylomova, E., et al.: Word representation models for morphologically rich languages in neural machine translation. arXiv preprint arXiv:​1606.​04217 (2016)
Metadaten
Titel
Deep Convolutional Networks for Supervised Morpheme Segmentation of Russian Language
verfasst von
Alexey Sorokin
Anastasia Kravtsova
Copyright-Jahr
2018
Buch
Artificial Intelligence and Natural Language

Print ISBN: 978-3-030-01203-8

Electronic ISBN: 978-3-030-01204-5

Copyright-Jahr: 2018

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-01204-5_1

Premium Partner

    Bildnachweise