historical corpora | BriefGPT

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为历史希伯来文本的 OCR 错误修正构建特定时期优化的神经网络
使用新的多阶段方法生成 OCR 错误的人工训练数据集，并进行超参数优化，以构建有效的神经网络来纠正希伯来语的 OCR 后校正。
PDFa year ago
基于上下文词向量的方法发现语义差异，无需训练或单词对齐
本文提出基于语境化词向量范数的语义差异发现方法，他们不需要先前方法中对单词和语料库进行比较的假设，对于语料库大小的偏斜鲁棒，能够检测不频繁出现的单词的语义差异，有效地找出在两个语料库之一缺失含义的单词实例。
PDFa year ago
德国议会谈话的历时分析：从政治偏见的角度看意识形态转变
本文通过研究历史语料库中编码的历时分布语义模型，重点关注两种特定形式的偏见，即政治偏见（即反共主义）和种族主义偏见（即反犹太主义），分析德国议会会议记录的新语料库，以期发现历史偏见趋势。同时，还提出了一种新的基于术语共现和基于图形标签传播的
PDF3 years ago
从过去到未来：一种全自动的 NMT 和词嵌入方法，用于 OCR 后校正
文章介绍了一种全自动无监督方式，通过提取平行数据进行基于字符序列的序列到序列神经机器翻译模型（NMT）的训练，以进行 OCR 错误更正，解决历史语料库中 OCR 错误的问题。
PDF5 years ago
MM公共领域感知映射的简单动态词嵌入
本文提出了一个统一动态嵌入模型，它能学习属性特定的单词嵌入，在历史语料库中调查了性别、种族和难民等方面的偏见。结果发现，动态嵌入模型与独立向量空间模型相比，在表示语言偏见方面更具优越性或更劣。
PDF5 years ago