論文の概要: Capitalization Normalization for Language Modeling with an Accurate and Efficient Hierarchical RNN Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.08171v1
• Date: Wed, 16 Feb 2022 16:21:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-17 16:56:33.985744
• Title: Capitalization Normalization for Language Modeling with an Accurate and Efficient Hierarchical RNN Model
• Title（参考訳）: 高精度かつ効率的な階層的RNNモデルを用いた言語モデリングのための資本化正規化
• Authors: Hao Zhang and You-Chi Cheng and Shankar Kumar and W. Ronny Huang and Mingqing Chen and Rajiv Mathews
• Abstract要約: 本稿では,高速で高精度でコンパクトな2階層型単語と文字に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを提案する。 言語モデリングのためのFederated Learningフレームワークでは、 truecaserを使ってユーザ生成テキストを正規化しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.53710938104476
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Capitalization normalization (truecasing) is the task of restoring the correct case (uppercase or lowercase) of noisy text. We propose a fast, accurate and compact two-level hierarchical word-and-character-based recurrent neural network model. We use the truecaser to normalize user-generated text in a Federated Learning framework for language modeling. A case-aware language model trained on this normalized text achieves the same perplexity as a model trained on text with gold capitalization. In a real user A/B experiment, we demonstrate that the improvement translates to reduced prediction error rates in a virtual keyboard application. Similarly, in an ASR language model fusion experiment, we show reduction in uppercase character error rate and word error rate.
• Abstract（参考訳）: 資本の正規化(truecasing)は、ノイズの多いテキストの正しいケース(uppercaseまたはlowercase)を復元するタスクである。 本稿では,高速で高精度でコンパクトな2階層型単語と文字に基づくリカレントニューラルネットワークモデルを提案する。 言語モデリングのための連合学習フレームワークでは,truecaserを用いてユーザ生成テキストの正規化を行う。 この正規化テキストでトレーニングされたケースアウェア言語モデルは、金の資本を持つテキストでトレーニングされたモデルと同じパープレキシティを達成する。 実際のユーザA/B実験では、仮想キーボードアプリケーションにおける予測エラー率の低減が示されている。 同様に、ASR言語モデル融合実験では、上段文字誤り率と単語誤り率の低下を示す。

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