Behandling av historiska dokument på ett naturligt språk kompliceras av förekomsten av olika stavningar och bristen på kommenterade uppgifter. Ett vanligt tillvägagångssätt är att normalisera stavningen av historiska ord till moderna former. Vi undersöker lämpligheten av en djup neural nätverk arkitektur för denna uppgift, särskilt en djup bi-LSTM nätverk tillämpas på en karaktärsnivå. Vår modell jämför väl med tidigare etablerade normaliseringsalgoritmer när de utvärderas på en mängd olika texter från Early New High German. Vi visar att multi-task lärande med ytterligare normaliseringsdata kan förbättra vår modells prestanda ytterligare.
REF använder multi-task lärande för historisk stavning normalisering.
Improving historical spelling normalization with bi-directional LSTMs and multi-task learning