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基于最小费用流的神经解码:从UGARIC到线性B
Neural Decipherment via Minimum-Cost Flow: From Ugaritic to Linear B
(arxiv.org)
2020-10-22 8:49
下载PDF摘要:在本文中,我们提出了一种新的神经网络方法来自动破译丢失的语言。为了弥补强监督信号的不足,我们的模型设计参考了历史语言学记载的语言变化模式。该模型利用一种富有表现力的序列到序列模型来捕捉同源词之间的字符级对应关系。为了以无监督的方式有效地训练模型,我们创新了训练过程,将其形式化为最小费用流问题。将其应用......
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