Fugu-MT 論文翻訳(概要): Solving Historical Dictionary Codes with a Neural Language Model

論文の概要: Solving Historical Dictionary Codes with a Neural Language Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.04746v1
Date: Fri, 9 Oct 2020 18:04:05 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-09 05:42:30.280141
Title: Solving Historical Dictionary Codes with a Neural Language Model
Title（参考訳）: ニューラルネットワークモデルによる歴史的辞書符号の解法
Authors: Christopher Chu, Raphael Valenti, Kevin Knight
Abstract要約: 本稿では,デコード格子を構築し,その格子をニューラルネットワークモデルを用いて探索することにより,単語置換符号の難解化を図る。暗号ワードトークンの75.1%を正しく解読することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.542247583068322
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We solve difficult word-based substitution codes by constructing a decoding lattice and searching that lattice with a neural language model. We apply our method to a set of enciphered letters exchanged between US Army General James Wilkinson and agents of the Spanish Crown in the late 1700s and early 1800s, obtained from the US Library of Congress. We are able to decipher 75.1% of the cipher-word tokens correctly.
Abstract（参考訳）: 復号格子を構築し、その格子をニューラルネットワークモデルで探索することにより、難解な単語ベースの置換符号を解く。我々は1700年代後半から1800年代初期にかけて、アメリカ陸軍将軍ジェームズ・ウィルキンソンとスペイン王室の代理人の間で交わされた暗号化された手紙に我々の方法を適用した。暗号ワードトークンの75.1%を正しく解読することができる。

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