Fugu-MT 論文翻訳(概要): PERT: A New Solution to Pinyin to Character Conversion Task

論文の概要: PERT: A New Solution to Pinyin to Character Conversion Task

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11737v1
Date: Tue, 24 May 2022 03:08:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-05-25 12:33:04.675020
Title: PERT: A New Solution to Pinyin to Character Conversion Task
Title（参考訳）: PERT: 文字変換タスクに対するPinyinの新しいソリューション
Authors: Jinghui Xiao, Qun Liu, Xin Jiang, Yuanfeng Xiong, Haiteng Wu, Zhe Zhang
Abstract要約: Pinyin to Character conversion は、アジア言語向けの商用入力ソフトウェアにおける Input Method Engine (IME) の重要なタスクである。 PERTはTransformersの双方向Pinyin表現の略である。 PERTはベースラインよりもパフォーマンスが大幅に向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.185506980259536
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Pinyin to Character conversion (P2C) task is the key task of Input Method Engine (IME) in commercial input software for Asian languages, such as Chinese, Japanese, Thai language and so on. It's usually treated as sequence labelling task and resolved by language model, i.e. n-gram or RNN. However, the low capacity of the n-gram or RNN limits its performance. This paper introduces a new solution named PERT which stands for bidirectional Pinyin Encoder Representations from Transformers. It achieves significant improvement of performance over baselines. Furthermore, we combine PERT with n-gram under a Markov framework, and improve performance further. Lastly, the external lexicon is incorporated into PERT so as to resolve the OOD issue of IME.
Abstract（参考訳）: pinyin to character conversion (p2c)タスクは、中国語、日本語、タイ語などのアジア言語向けの商用入力ソフトウェアにおいて、ime(input method engine)の重要なタスクである。通常、シーケンスラベリングタスクとして扱われ、言語モデル、すなわちn-gramやRNNによって解決される。しかし、n-gramまたはrnnの低容量は性能を制限している。本稿では,トランスフォーマーによる双方向Pinyinエンコーダ表現のためのPERTという新しいソリューションを提案する。ベースラインよりもパフォーマンスが大幅に向上します。さらに PERT と n-gram をMarkov フレームワークで組み合わせることで,パフォーマンスをさらに向上する。最後に、外部レキシコンをPERTに組み込んでIMEのOOD問題を解決する。

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