对 Apple 用于短字符串语言识别的双向 LSTM 模型的复现
计算与语言
2021-02-15 v1 机器学习
摘要
语言识别是指识别文档语言的任务。对于自动拼写检查器选择等应用，语言识别必须使用非常短的字符串，例如短信片段。在这项工作中，我们复现了 Apple 在博客文章中简要描述的语音识别架构。我们确认了双向 LSTM 模型的性能，并发现它优于当前开源的语言识别器。我们进一步发现，其语言识别错误源于相关语言之间的混淆。
引用
@article{arxiv.2102.06282,
title = {A reproduction of Apple's bi-directional LSTM models for language identification in short strings},
author = {Mads Toftrup and Søren Asger Sørensen and Manuel R. Ciosici and Ira Assent},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.06282},
year = {2021}
}
备注
Will be presented at EACL 2021 SRW