論文の概要: Neural Induction of Finite-State Transducers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.10918v2
• Date: Tue, 20 Jan 2026 00:30:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 14:05:45.209912
• Title: Neural Induction of Finite-State Transducers
• Title（参考訳）: 有限状態トランスデューサのニューラル誘導
• Authors: Michael Ginn, Alexis Palmer, Mans Hulden,
• Abstract要約: ニューラルネットワークによって学習された隠れ状態幾何に従って、非重み付き有限状態トランスデューサ(FST)を自動的に構築する新しい手法を提案する。 提案手法は, 実世界の形態変化, グラファイム・音素予測, および歴史的正規化のためのデータセット上で評価され, 構築されたFSTが多くのデータセットに対して極めて正確かつ堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.274838371184432
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Finite-State Transducers (FSTs) are effective models for string-to-string rewriting tasks, often providing the efficiency necessary for high-performance applications, but constructing transducers by hand is difficult. In this work, we propose a novel method for automatically constructing unweighted FSTs following the hidden state geometry learned by a recurrent neural network. We evaluate our methods on real-world datasets for morphological inflection, grapheme-to-phoneme prediction, and historical normalization, showing that the constructed FSTs are highly accurate and robust for many datasets, substantially outperforming classical transducer learning algorithms by up to 87% accuracy on held-out test sets.
• Abstract（参考訳）: 有限状態トランスデューサ(FST)は文字列から文字列への書き換え作業に有効なモデルであり、高性能なアプリケーションに必要な効率性を提供することが多いが、手動でトランスデューサを構築することは困難である。 本研究では,再帰型ニューラルネットワークによって学習された隠れ状態幾何に従って,非重み付きFSTを自動的に構築する新しい手法を提案する。 提案手法は, 実世界のモーフィック・インフレクション, グラファイム・ツー・音素予測, 歴史的正規化のデータセットにおいて評価され, 構築されたFSTが多くのデータセットに対して極めて正確かつ堅牢であることを示し, 保持されたテストセットに対して最大87%の精度で古典的トランスデューサ学習アルゴリズムを著しく上回った。

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