Maskintranslitterering är processen att automatiskt omvandla ett ords skript från ett källspråk till ett målspråk, samtidigt som uttalet bevaras. Sequence to sequency learning har nyligen dykt upp som ett nytt paradigm i övervakat lärande. I detta dokument har en teckenbaserad kodare-dekoder modell föreslagits som består av två Recurrent Neural Networks. Enkodaren är en dubbelriktad recidiverande neurala nätverk som kodar en sekvens av symboler i en fast längd vektor representation, och dekoder genererar målsekvensen med hjälp av en uppmärksamhetsbaserad recidiverande neurala nätverk. Enkodaren, dekodern och uppmärksamhetsmekanismen tränas gemensamt för att maximera den villkorliga sannolikheten för en målsekvens som ges en källsekvens. Våra experiment på olika dataset visar att den föreslagna encoderdecoder modellen kan uppnå betydligt högre translittereringskvalitet jämfört med traditionella statistiska modeller.
Jadidinjad REF föreslog en sekvens-till-sekvens-modell bestående av en dubbelriktad kodare och en uppmärksamhetsbaserad dekoder.
Neural Machine Transliteration: Preliminary Results
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}