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对低资源语言形态学标注的分类丧失

💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。

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内容提要

本文介绍了LSTM指针生成器和带硬单调注意力的序列到序列模型，用于标准化语素分割。实验结果显示，在低资源情境下，这些新方法的准确度比现有方法高出11.4%。然而，在真正的低资源语言中，最好的模型仅获得了37.4%和28.4%的准确度，标准化分割仍然具有挑战性。

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