I denna artikel presenterar vi en ny translittereringsteknik som bygger på djupa trosnätverk. Vanliga metoder använder ändliga tillstånd maskiner eller andra metoder som liknar konventionell maskinöversättning. Istället för att använda konventionella NLP-tekniker bygger det tillvägagångssätt som presenteras här på djupa trosnätverk, en teknik som visade sig fungera bra för andra maskininlärningsproblem. Vi visar att djupt troende nätverk har vissa egenskaper som är mycket intressanta för translitterering och möjligen även för översättning och att en kombination med konventionella tekniker leder till en förbättring över båda komponenterna på en arabisk-engelska translitterering uppgift.
REF använder djupa trosnätverk för maskintranslitterering.
A Deep Learning Approach to Machine Transliteration
{'venue': 'Proceedings of the Fourth Workshop on Statistical Machine Translation', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}