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All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year AND OR AND NOT All fields Title Creator / Publisher Keyword Year Sort by creator [A → Z]' creator [Z → A]' publishing year ↑ (asc)' publishing year ↓ (desc)' title [A → Z]' title [Z → A]' Simple Search Page: 1 2 Hits 1 – 20 of 31 1 Universal Segmentations 1.0 (UniSegments 1.0) Žabokrtský, Zdeněk; Bafna, Nyati; Bodnár, Jan. - : Charles University, Faculty of Mathematics and Physics, Institute of Formal and Applied Linguistics (UFAL), 2022 BASE Show details 2 Joint learning of morphology and syntax with cross-level contextual information flow Can Buglalilar, Burcu; Aleçakır, Hüseyin; Manandhar, Suresh... In: 2022 ; 1 ; 33 (2022) BASE Show details 3 Developing Core Technologies for Resource-Scarce Nguni Languages Jakobus S. du Toit; Martin J. Puttkammer In: Information; Volume 12; Issue 12; Pages: 520 (2021) BASE Show details 4 Incorporating word embeddings in unsupervised morphological segmentation Üstün, Ahmet; Can, Burcu In: 2020 ; 1 ; 21 (2020) BASE Show details 5 Extending adaptor grammars to learn phonological alternations Breiss, Canaan; Wilson, Colin In: Proceedings of the Society for Computation in Linguistics (2020) BASE Show details 6 Script Independent Morphological Segmentation for Arabic Maghrebi Dialects: An Application to Machine Translation Harrat, Salima; Meftouh, Karima; Smaïli, Kamel In: ISSN: 1405-5546 ; EISSN: 2007-9737 ; Computación y sistemas ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02274533 ; Computación y sistemas, Instituto Politécnico Nacional IPN Centro de Investigación en Computación, In press, 23 (3), pp.979-989. ⟨10.13053/cys-23-3-3267⟩ (2019) BASE Show details 7 LSTM Ağları ile Türkçe Kök Bulma ; Stemming Turkish Words with LSTM Networks Can, Burcu In: 12 ; 3 ; 183 ; 193 (2019) BASE Show details 8 When is a corner like corn? Morpho-orthographic segmenting skills in children who struggle with reading Rosenberg, Lindsay. - 2018 BASE Show details 9 Data-Driven Identification of German Phrasal Compounds Barbaresi, Adrien; Hein, Katrin In: Text, Speech, and Dialogue ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01575651 ; Kamil Ekštein; Václav Matoušek. Text, Speech, and Dialogue, 10415, Springer International Publishing, pp.192-200, 2017, Lecture Notes in Computer Science, 978-3-319-64205-5. ⟨10.1007/978-3-319-64206-2_22⟩ ; https://link.springer.com/bookseries/558 (2017) BASE Show details 10 Modeling morpheme triplets with a three-level hierarchical Dirichlet process Kumyol, Serkan; Can, Burcu In: 366 ; 369 (2017) BASE Show details 11 Automatic processing of Tunisian dialect: construction of linguistic resources ; TRAITEMENT AUTOMATIQUE DU DIALECTE TUNISIEN : CONSTRUCTION DE RESSOURCES LINGUISTIQUES Zribi, Inès. - : HAL CCSD, 2016 In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-02869866 ; Informatique et langage [cs.CL]. Université de Sfax (Tunisie), 2016. Français (2016) BASE Show details 12 НАЦИОНАЛЬНЫЙ КОРПУС КАЛМЫЦКОГО ЯЗЫКА: ИТОГИ РАБОТЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ КУКАНОВА ВИКТОРИЯ ВАСИЛЬЕВНА. - : Редакция журнала «Новые исследования Тувы», 2015 BASE Show details 13 Language proficiency and morpho-orthographic segmentation Beyersmann, Elisabeth; Casalis, Séverine; Ziegler, Johannes C. - : Springer, 2015 BASE Show details 14 Processing of Compound Terms: Segmentation, Translation and Variation ; Traitement automatique des termes composés : segmentation, traduction et variation Loginova Clouet, Elizaveta. - : HAL CCSD, 2014 In: https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-01116104 ; Traitement du texte et du document. Université de Nantes, 2014. Français (2014) BASE Show details 15 Methods and algorithms for unsupervised learning of morphology Can, Burcu; Manandhar, Suresh In: 8403 ; 177 ; 205 (2014) BASE Show details 16 Traduction statistique vers une langue à morphologie riche : combinaison d’algorithmes de segmentation morphologique et de modèles statistiques de traduction automatique Trabelsi, Chiheb. - 2013 BASE Show details 17 Traduction statistique vers une langue à morphologie riche : combinaison d’algorithmes de segmentation morphologique et de modèles statistiques de traduction automatique Trabelsi, Chiheb. - 2012 Abstract: Les systèmes statistiques de traduction automatique ont pour tâche la traduction d’une langue source vers une langue cible. Dans la plupart des systèmes de traduction de référence, l'unité de base considérée dans l'analyse textuelle est la forme telle qu’observée dans un texte. Une telle conception permet d’obtenir une bonne performance quand il s'agit de traduire entre deux langues morphologiquement pauvres. Toutefois, ceci n'est plus vrai lorsqu’il s’agit de traduire vers une langue morphologiquement riche (ou complexe). Le but de notre travail est de développer un système statistique de traduction automatique comme solution pour relever les défis soulevés par la complexité morphologique. Dans ce mémoire, nous examinons, dans un premier temps, un certain nombre de méthodes considérées comme des extensions aux systèmes de traduction traditionnels et nous évaluons leurs performances. Cette évaluation est faite par rapport aux systèmes à l’état de l’art (système de référence) et ceci dans des tâches de traduction anglais-inuktitut et anglais-finnois. Nous développons ensuite un nouvel algorithme de segmentation qui prend en compte les informations provenant de la paire de langues objet de la traduction. Cet algorithme de segmentation est ensuite intégré dans le modèle de traduction à base d’unités lexicales « Phrase-Based Models » pour former notre système de traduction à base de séquences de segments. Enfin, nous combinons le système obtenu avec des algorithmes de post-traitement pour obtenir un système de traduction complet. Les résultats des expériences réalisées dans ce mémoire montrent que le système de traduction à base de séquences de segments proposé permet d’obtenir des améliorations significatives au niveau de la qualité de la traduction en terme de le métrique d’évaluation BLEU (Papineni et al., 2002) et qui sert à évaluer. Plus particulièrement, notre approche de segmentation réussie à améliorer légèrement la qualité de la traduction par rapport au système de référence et une amélioration significative de la qualité de la traduction est observée par rapport aux techniques de prétraitement de base (baseline). ; Statistical Machine Translation systems have been designed to translate text from a source language into a target one. In most of the benchmark translation systems, the basic unit considered in the textual analysis is the observed textual form of a word. While such a design provides good performance when it comes to translation between two morphologically poor languages, this is not the case when translating into or from a morphologically rich (or complex) language. The purpose of our work is to develop a Statistical Machine Translation (SMT) system as an alternative solution to the many challenges raised by morphological complexity. Our system has the potentials to capture the morphological diversity and hence, to produce efficient translation from a morphologically poor language to a rich one. Several methods have been designed to accomplish such a task. Pre-processing and Post-processing techniques have been built-in to these methods to allow for morphological information to improve translation quality. In this thesis, we first examine several methods of extending traditional SMT models and assess their power of producing better output by comparing them on English-Inuktitut and English-Finnish translation tasks. In a second step we develop a new morphologically aware segmentation algorithm that takes into account information coming from both languages to segment the morphologically rich language. This is done in order to enhance the quality of alignments and consequently the translation itself. This bilingual segmentation algorithm is then incorporated into the phrase-based translation model “PBM” to form our segmentation-based system. Finally we combine the segmentation-based system thus obtained with post-processing algorithms to procure our complete translation system. Our experiments show that the proposed segmentation-based system slightly outperforms the baseline translation system which doesn’t use any preprocessing techniques. It turns out also that our segmentation approach significantly surpasses the preprocessing baseline techniques used in this thesis. Keyword: Applied Sciences - Artificial Intelligence / Sciences appliqués et technologie - Intelligence artificielle (UMI : 0800); Apprentissage automatique; Complexité morphologique; Génération morphologique; Morphological complexity; Morphology generation; Natural language processing; Segmentation; Statistical machine learning; Statistical machine translation; Traduction statistique; Traitement automatique de la langue; Word segmentation URL: http://hdl.handle.net/1866/8966 BASE Hide details 18 Inter-speaker speech variability assessment using statistical deformable models from 3.0 Tesla magnetic resonance images Freitas, Diamantino R. S.; Tavares, João Manuel R. S.; Vasconcelos, Maria J. M.. - : SAGE Publications, 2011 BASE Show details 19 'Fell' primes 'fall', but does 'bell' prime 'ball'? Masked priming with irregularly-inflected primes Coltheart, Max; Rastle, Kathy; Crepaldi, Davide... In: Journal of Memory and Language, 63 (1) (2010) BASE Show details 20 Is morphological decomposition limited to low-frequency words? McCormick, Samantha F.; Brysbaert, Marc; Rastle, Kathy In: Quarterly Journal of Experimental Psychology, 62 (9) (2009) BASE Show details Page: 1 2

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