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J-GLOBAL ID：201802281516717849   整理番号：18A0518061

配列と配列ニューラルネットワークを用いた名前付きエンティティ翻訳【Powered by NICT】

Named entity transliteration with sequence-to-sequence neural network

著者 (3件)： Li Zhongwei (Human Language Technology Department, Institute for Infocomm Research (IR), Singapore) ,  Chng Eng Siong (Human Language Technology Department, Institute for Infocomm Research (IR), Singapore) ,  Li Haizhou (Human Language Technology Department, Institute for Infocomm Research (IR), Singapore)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IALP  ページ： 374-378  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 名前付きエンティティはしばしば稀な語,言語の翻字は困難な課題である。本論文では,固有表現を分割し配列サブワード・文字に新しい技術を研究した。配列と配列ニューラルネットワークを用いた翻字機構を学習することを提案した。LDCデータセットに関する個人と名付けた翻字に提案手法を適用して,同じコーパス上で競合する統計的手法で10以上のBLEUスコア改善と印象的な結果を示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 言語 ,  コーパス ,  統計的方法 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： スコア ,  固有表現 ,  翻字 ,  *エンティティ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 自然語処理  (JE06000L) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  名前 ,  エンティティ ,  翻訳