随着深度学习的发展，维吾尔语形态切分的准确率得到了大幅提升，但对数据量的需求较高，而元学习方法通过对以往任务的学习，有效缓解了模......

维吾尔语是一种典型的低资源黏着语，在形态方面存在组合性和歧义性等技术处理难点。针对维吾尔语未登录词和低频率语素的识别困难等......

本文详细描述了中国科学院合肥物质科学研究院智能机械研究所参加的第七届全国机器翻译研讨会(CWMT2011)评测中的第7个项目--维汉......

维吾尔语具有形态丰富性、黏着性和数据稀疏性等特点,处理技术和英汉等热门语言有着较大差距并且未能满足新疆地区发展需求。形态......

词对齐技术是统计机器翻译中的翻译模型和调序模型的基础,这表明了词对齐技术是统计机器翻译系统中最重要部分。同时,词对齐技术在......

以维吾尔语为代表的低资源、形态丰富语言的信息处理对于满足“一带一路”语言互通的战略需求具有重要意义。这类语言通过组合语素......

THUUyMorph(Tsinghua University Uyghur Morphology Segmentation Corpus)是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室构建的......

该文结合最小上下文构成代价模型,借鉴并利用统计机器翻译的方法,尝试解决蒙古文形态切分问题。基于短语的统计机器翻译形态蒙文切......

THUUyMorph（Tsinghua University Uyghur Morphology Segmentation Corpus）是由清华大学自然语言处理与社会人文计算实验室构建的维......

　　俄语是一种形态丰富的语言，其形态切分相关语料较为缺乏或带有噪声，这些都为俄语的形态切分研究带来困难。我们将此问题......

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近年来,机器翻译研究得到了学术界和工业界的极大重视,翻译性能不断提高。蒙古语作为我国重要的少数民族语言之一,汉蒙统计机器翻......

传统的形态分析方法,一般是先进行音变还原工作,再进行形态切分工作。音变还原工作的好坏直接影响形态切分工作的优劣,两者之间存......