I detta dokument undersöks NLP:s robusthet mot förvrängda ordformer. Medan neurala tillvägagångssätt kan uppnå (nästan) mänsklig-liknande noggrannhet för vissa uppgifter och villkor, de är ofta känsliga för små förändringar i indata såsom icke-kanoniska indata (t.ex., stavfel). Men både stabilitet och robusthet är önskvärda egenskaper i tillämpningar som involverar användargenererat innehåll, och ju mer som människor lätt klarar av sådana bullriga eller motståndare villkor. I detta dokument studerar vi effekterna av bullriga insatser. Vi överväger olika bullerfördelningar (en typ av buller, kombination av bullertyper) och missmatchade bullerfördelningar för utbildning och testning. Dessutom utvärderar vi empiriskt robustheten hos olika modeller (konvolutionella neurala nätverk, återkommande neurala nätverk, icke-neurala modeller), olika basenheter (tecken, byteparkodningsenheter) och olika NLP-uppgifter (morfologisk taggning, maskinöversättning).
REF undersöker robustheten av teckenbaserade ord inbäddningar i maskinöversättning mot ord scrambling och slumpmässiga buller.
How Robust Are Character-Based Word Embeddings in Tagging and MT Against Wrod Scramlbing or Randdm Nouse?
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}