Text normalisering är uppgiften att omvandla lexiska varianter till deras kanoniska former. Vi modellerar problemet med text normalisering som en tecken-nivå sekvens till sekvens inlärning problem och presentera en neural kodare-dekoder modell för att lösa det. För att träna encoder-dekoder modellen, många meningar par krävs i allmänhet. Japanska icke-standard kanoniska par är dock sällsynta i form av parallell corpora. För att ta itu med denna fråga föreslår vi en metod för dataförstärkning för att öka datastorleken genom att omvandla befintliga resurser till syntetiserade icke-standardiserade former med hjälp av handgjorda regler. Vi genomförde ett experiment för att visa att syntetiserade corpus bidrar till att stabilt träna en kodare-dekoder modell och förbättra prestanda japanska text normalisering.
REF utförde textnormalisering på teckennivå för japansk text och föreslog en metod för dataförstärkning med hjälp av handgjorda regler.
Japanese Text Normalization with Encoder-Decoder Model
{'venue': 'NUT@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}