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.
Ikeda m.fl. I REF utnyttjades den 2:a uppmärksamhetsmodellen för standardisering av japansk text.
Japanese Text Normalization with Encoder-Decoder Model
{'venue': 'NUT@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}