基于循环神经网络的罗马尼亚语变音符号恢复
计算与语言
2020-09-08 v1 机器学习
摘要
变音符号恢复是妥善处理罗马尼亚语文本所必需的步骤，且并非易事，因为通常你需要上下文才能正确恢复某个字符。大多数先前针对罗马尼亚语变音符号恢复所尝试的方法并未使用神经网络。在那些使用了神经网络的方法中，没有专门针对该特定语言优化的方案（即它们通常设计用于多种不同语言）。因此我们提出了一种基于循环神经网络的新颖神经架构，该架构能够关注不同抽象层次的信息以恢复变音符号。
引用
@article{arxiv.2009.02743,
title = {Romanian Diacritics Restoration Using Recurrent Neural Networks},
author = {Stefan Ruseti and Teodor-Mihai Cotet and Mihai Dascalu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.02743},
year = {2020}
}
备注
2 pages, 1 figure