Papperet introducerar end-to-end neurala nätverk modeller som tokenize sanskrit genom att gemensamt dela föreningar och lösa fonetiska sammanslagningar (Sandhi). Tokenization av sanskrit beror på lokala fonetiska och avlägsna semantiska funktioner som införlivas med hjälp av konvolutionella och återkommande element. I motsats till de flesta tidigare system, kräver våra modeller inte funktionsteknik eller externa språkliga resurser, utan fungerar endast på parallella versioner av rå och segmenterad text. De modeller som diskuteras i detta dokument förbättrar tydligt jämfört med tidigare tillvägagångssätt för ordsegmentering i sanskrit. Eftersom de är språkagnostiska kommer vi att visa att de också överträffar den senaste tekniken för den relaterade uppgiften att bryta tyska sammansättningen.
I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för automatisering av funktionsteknik som krävs för ordsegmenteringsuppgiften.
Sanskrit Word Segmentation Using Character-level Recurrent and Convolutional Neural Networks
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}