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本文介绍了MorfFlex，一种适用于具有丰富屈折和派生形态的语言的形态词典架构，以捷克语的MorfFlex CZ为例，该词典包含超过1亿个词形，支持标注一致性和NLP工具。
提出了一种新颖的词根与模式模型来描述阿拉伯语名词的屈折形态，重点关注破碎复数，包含160个类别的分类法以及应用于3200个词条的编码方案，旨在改进计算语言资源。
本文研究了字符级Transformer模型如何泛化到日语过去时屈折中的不规则动词子类型。控制实验表明，包含不规则示例可以改善泛化，挑战了规则性简化学习的假设。