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Applying Neural Networks to English-Chinese Named Entity Transliteration

机译:神经网络在英汉命名实体音译中的应用

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摘要

This paper presents the machine transliteration systems that we employ for our participation in the NEWS 2016 machine transliteration shared task. Based on the prevalent deep learning models developed for general sequence processing tasks, we use convolutional neural networks to extract character level information from the transliteration units and stack a simple recurrent neural network on top for sequence processing. The systems are applied to the standard runs for both English to Chinese and Chinese to English transliteration tasks. Our systems achieve competitive results according to the official evaluation.
机译:本文介绍了我们用于参与NEWS 2016机器音译共享任务的机器音译系统。基于为一般序列处理任务开发的流行深度学习模型,我们使用卷积神经网络从音译单元提取字符级别信息,并在顶部堆叠一个简单的递归神经网络以进行序列处理。该系统适用于英文到中文以及中文到英文音译任务的标准运行。根据官方评估,我们的系统取得了有竞争力的结果。

著录项

  • 来源
    《Sixth named entity workshop》|2016年|73-77|共5页
  • 会议地点 Berlin(DE)
  • 作者

    Yan Shao; Joakim Nivre;

  • 作者单位

    Department of Linguistics and Philology Uppsala University;

    Department of Linguistics and Philology Uppsala University;

  • 会议组织
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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