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        <title>Une méthode non-supervisée pour la segmentation morphologique et l‘apprentissage de morphotactique à l‘aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes)</title>
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        <dateIssued>2016-07</dateIssued>
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            <title>Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)</title>
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            <publisher>AFCP - ATALA</publisher>
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    <abstract>Cet article présente un modèle bayésien non-paramétrique pour la segmentation morphologique non supervisée. Ce modèle semi-markovien s‘appuie sur des classes latentes de morphèmes afin de modéliser les caractéristiques morphotactiques du lexique, et son caractère non-paramétrique lui permet de s‘adapter aux données sans avoir à spécifier à l‘avance l‘inventaire des morphèmes ainsi que leurs classes. Un processus de Pitman-Yor est utilisé comme a priori sur les paramètres afin d’éviter une convergence vers des solutions dégénérées et inadaptées au traitemement automatique des langues. Les résultats expérimentaux montrent la pertinence des segmentations obtenues pour le turc et l‘anglais. Une étude qualitative montre également que le modèle infère une morphotactique linguistiquement pertinente, sans le recours à des connaissances expertes quant à la structure morphologique des formes de mots.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Une méthode non-supervisée pour la segmentation morphologique et l‘apprentissage de morphotactique à l‘aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes)
%A Löser, Kevin
%A Allauzen, Alexandre
%Y Danlos, Laurence
%Y Hamon, Thierry
%S Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)
%D 2016
%8 July
%I AFCP - ATALA
%C Paris, France
%G fra
%F loser-allauzen-2016-une
%X Cet article présente un modèle bayésien non-paramétrique pour la segmentation morphologique non supervisée. Ce modèle semi-markovien s‘appuie sur des classes latentes de morphèmes afin de modéliser les caractéristiques morphotactiques du lexique, et son caractère non-paramétrique lui permet de s‘adapter aux données sans avoir à spécifier à l‘avance l‘inventaire des morphèmes ainsi que leurs classes. Un processus de Pitman-Yor est utilisé comme a priori sur les paramètres afin d’éviter une convergence vers des solutions dégénérées et inadaptées au traitemement automatique des langues. Les résultats expérimentaux montrent la pertinence des segmentations obtenues pour le turc et l‘anglais. Une étude qualitative montre également que le modèle infère une morphotactique linguistiquement pertinente, sans le recours à des connaissances expertes quant à la structure morphologique des formes de mots.
%U https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.16/
%P 207-220

Markdown (Informal)

[Une méthode non-supervisée pour la segmentation morphologique et l’apprentissage de morphotactique à l’aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes)](https://aclanthology.org/2016.jeptalnrecital-long.16/) (Löser & Allauzen, JEP/TALN/RECITAL 2016)

• Une méthode non-supervisée pour la segmentation morphologique et l’apprentissage de morphotactique à l’aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes) (Löser & Allauzen, JEP/TALN/RECITAL 2016)

ACL

• Kevin Löser and Alexandre Allauzen. 2016. Une méthode non-supervisée pour la segmentation morphologique et l’apprentissage de morphotactique à l’aide de processus de Pitman-Yor (An unsupervised method for joint morphological segmentation and morphotactics learning using Pitman-Yor processes). In Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs), pages 207–220, Paris, France. AFCP - ATALA.