Arabiska, hebreiska och liknande språk är vanligtvis skrivna utan diakritiker, vilket leder till tvetydighet och utgör en stor utmaning för grundläggande språkbehandling uppgifter som taligenkänning. Tidigare metoder för automatisk diakritisering använde en mängd olika tekniker för maskininlärning. De är dock vanligtvis beroende av befintliga verktyg som morfologiska analysatorer och kan därför inte enkelt utvidgas till nya genrer och språk. Vi utvecklar ett återkommande neuralt nätverk med långa kortsiktiga minneslager för att förutsäga diakritiker i arabisk text. Vårt språkoberoende tillvägagångssätt tränas enbart från diakriterad text utan att förlita sig på externa verktyg. Vi visar experimentellt att vår modell kan konkurrera med toppmoderna metoder som har tillgång till ytterligare resurser.
REF utvecklade ett återkommande neuralt nätverk med långsiktiga minnesskikt (LSTM) för att förutsäga diakritik i arabisk text.
Arabic Diacritization with Recurrent Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}