Språkbehandlingsmekanismen hos människor är i allmänhet mer robust än hos datorer. Cmabrigde Uinervtisy (Cambridge University) effekt från psykolingvistik litteratur har visat en sådan robust ordbehandling mekanism, där röriga ord (t.ex. Cmabrigde / Cambridge) är erkända med lite kostnad. Å andra sidan, beräkningsmodeller för ordigenkänning (t.ex. stavningskontroller) presterar dåligt på data med sådant buller. Inspirerad av resultaten från Cmabrigde Uinervtisy-effekten föreslår vi en ordigenkänningsmodell baserad på ett semikarakteriskt recidiverande neuralt nätverk (scRNN). I våra experiment visar vi att scRNN har betydligt mer robust prestanda i ordstavningskorrigering (dvs. ordigenkänning) jämfört med befintliga stavningskontroller och karaktärsbaserade konvolutionella neurala nätverk. Dessutom visar vi att modellen är kognitivt rimlig genom att replikera ett psykolingvist experiment om människans lässvårigheter med hjälp av vår modell.
Denoiserande text: REF föreslår semi-teckennivå recidiverande neurala nätverk (scRNN) för att korrigera ord med scrambling tecken.
Robsut Wrod Reocginiton via semi-Character Recurrent Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}