音节感知神经语言模型：未能超越字符感知模型
计算与语言
2017-07-21 v1 神经与进化计算
机器学习
摘要
与基于字符的分段相比，音节划分似乎并未提高词级 RNN 语言建模的质量。然而，我们最佳的音节感知语言模型在达到与具有竞争力的字符感知模型相当的性能的同时，其参数量减少了 18%-33%，且训练速度快了 1.2-2.2 倍。
引用
@article{arxiv.1707.06480,
title = {Syllable-aware Neural Language Models: A Failure to Beat Character-aware Ones},
author = {Zhenisbek Assylbekov and Rustem Takhanov and Bagdat Myrzakhmetov and Jonathan N. Washington},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.06480},
year = {2017}
}
备注
EMNLP 2017