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Occitan
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深度学习框架分析罗曼语族语法性别转变
研究人员开发了一个可解释的深度学习框架，用于研究从拉丁语到奥克西唐语的语法性别演变。该研究通过提出一种新颖的分词器来解决低资源历史语言学的挑战，并分析了形态特征和词性类别对性别预测的贡献。研究结果阐明了性别信息如何在词形和句子语境之间分布。
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深度学习模型追踪语法性别从拉丁语到罗曼语系的转变
研究人员开发了一个深度学习框架，用于研究语法性别系统从拉丁语到罗曼语系的演变。该研究侧重于在大多数罗曼语系中从三性别系统（阳性、阴性、中性）转变为两性别系统（阳性、阴性）。该框架分析了词汇和上下文因素，发现传统的标记化方法对于低资源历史语言来说是不够的，并且形态特征和词性类别在预测语法性别方面起着重要作用。