Uyghur är det näst största och mest aktivt använda sociala medier språket i Kina. Men en icke-försumbar del av Uyghur text som förekommer i sociala medier är osystematiskt skriven med det latinska alfabetet, och den fortsätter att öka i storlek. Uyghur text i detta format är obegriplig och tvetydig även för inhemska Uyghur högtalare. Dessutom saknar Uyghur texter i denna form potential för någon form av framsteg för NLP uppgifter relaterade till Uyghur språket. Återställa och förhindra bullriga Uyghur text skriven med osystematiska latinska alfabet kommer att vara avgörande för skyddet av Uyghur språk och förbättra noggrannheten i Uyghur NLP uppgifter. I detta syfte föreslår och jämför vi i detta arbete den bullriga kanalmodellen och den neurala encoderdecodermodellen som normaliseringsmetoder.
För att normalisera bullrig Uyghur-text använder REF en bullrig kanalmodell och en neural kodarearkitektur som liknar vår NMT-modell.
Noisy Uyghur Text Normalization
{'venue': 'NUT@EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}