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
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