论文研究 迈向Kikamba计算语法

资源匮乏的Kikamba语言几乎没有语言技术工具，因为由于缺乏数字化语料库，用于开发它们的更高效，更流行的数据驱动方法遭受数据稀疏的困扰。 为了解决这一挑战，我们在多语言语法框架（GF）工具包中为Kikamba语言开发了一种计算语法。 GF使用基于Interlingua规则的翻译方法。 为了发展语法，我们使用了形态学驱动策略。 因此，我们首先开发了形态学变形的正则表达式，然后又开发了语法规则。 使用英语和基康巴语两种语言的一百个句子对语法进行评估。 结果是令人鼓舞的四个n-gram BLEU得分为83.05％，位置独立错误率（PER）为10.96％。 最后，我们为Kikamba的语言技术资源做