String omvandling, som kartlägger en källa sträng s till dess önskvärda form t *, är relaterad till olika tillämpningar inklusive destillering, lemmatisering, och stavning korrigering. Det väsentliga och viktiga steget för strängomvandling är att generera kandidater till vilka den givna strängen s sannolikt kommer att omvandlas. I detta dokument presenteras ett diskriminerande tillvägagångssätt för att generera kandidatsträngar. Vi använder substring substitutionsregler som funktioner och poäng dem med hjälp av en L 1 -regulariserad logistisk regressionsmodell. Vi föreslår också ett förfarande för att generera negativa fall som påverkar modellens beslutsgräns. Fördelen med detta tillvägagångssätt är att kandidatsträngar kan räknas upp av en effektiv algoritm eftersom processerna för strängomvandling är dragbara i modellen. Vi demonstrerar den föreslagna metodens anmärkningsvärda prestanda när det gäller att normalisera böjda ord och stavningsvariationer.
REF använde substring substitutionsregler och införlivade reglerna i en L 1-regulariserad logistisk regressionsmodell.
A Discriminative Candidate Generator for String Transformations
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}