finite state transducers | BriefGPT

关键词finite state transducers

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通过仿真向 Seq2Seq 模型注入结构化归纳偏置
一项关于 seq2seq 神经架构中结构变换的结构性归纳偏差的研究，通过将 Transformer 预训练来模拟有限状态转换器（FSTs），说明了如何在少量数据上实现系统性泛化和 FST 样任务的少样本学习。
PDF9 months ago
基于转录器的语言模型构建元数据推理
应用有限状态转换器语言模型研究解决建筑点元数据的自动机器翻译挑战。
PDF2 years ago
EMNLP将 RNN 和 FST 组合应用于小型数据：恢复古夏威夷文献中的缺失字符
本研究介绍了两种自动解决夏威夷文老字体和新字体之间转译问题的方法，分别采用有限状态转录器和深度学习方法。研究发现，一个混合模型可以将问题划分为由 FST 模型处理的部分和由 RNN 模型训练解决的部分，最终超越了使用有限状态转录器的端到端模
PDF2 years ago
Finstreder: 使用现代语音识别模型和有限状态转换器进行简单快速的口语理解
本文提出了一种将意图和实体嵌入到有限状态转换器中的简单方法，并结合预训练的通用语音识别模型，允许在不需要额外训练的情况下构建 SLU 模型，且在不同基准测试中表现超过其他需要更多资源的 SLU 方法。
PDF2 years ago
面向端到端语音识别的神经 FST 类语言模型
提出了一种新方法 -- 神经 - FST 级语言模型（NFCLM），它将神经网络语言模型（NNLM）和有限状态转换器（FST）结合起来用于端到端语音识别，这种方法通过背景 NNLM 模拟通用背景文本和称为 FST 的一系列特定领域实体。
PDF2 years ago
用明确的语义和战略对话历史增强非协作对话系统
通过有限状态转换器建模语义和策略历史记录，以改善非合作对话的效率和结构。
PDF5 years ago
ACL基于有限状态转换器的神经语法错误纠正
介绍了一种基于语言模型和有限状态转换器的语法错误更正方法，与神经序列模型和基于短语的机器翻译相比具有更好的效果，同时无需大量的标注数据，并且在拥有标注数据的情况下，该方法也适用于基于短语的机器翻译。
PDF5 years ago
ACL通过投票限制进行形态消歧
通过使用大约 500 个约束规则和一些简单的统计学方法，我们在土耳其语中实现了一个约束基础形态学消歧系统，其可达到 95-96％的召回率和 94-95％的精度，每个标记约 1.01 个解析。该系统是用 Prolog 实现的，并且我们目前正在
PDF27 years ago