Show simple item record

Кудинов, М.С.ru_RU
Kudinov, Mikhail S.en
2016-12-29T04:31:46Z
2016-12-29T04:31:46Z
2016-12
http://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/30351
В статье представлены данные экспериментов по использованию рекуррентных нейронных сетей для языкового моделирования русского языка. Ранее уже была продемонстрирована невысокая эффективность стандартной архитектуры рекуррентной нейронной сети для моделирования русского языка. В данной статье рассматривается модель, осуществляющая предсказание леммы и морфологии последующего слова отдельно. Показано, что модель, использующая только леммы, превосходит n-граммную модель Кнессера-Нея как по перплексии, так и в простом эксперименте по ранжированию гипотез в распознавании речи. В то же время попытки внедрения морфологии в обучение нейронной сети не приводят к улучшениямru_RU
Standard version of recurrent neural network language model (RNNLM) has shown modest results in language modelling of Russian. In this paper we present a special modification of RNNLM making separate predictions of lemmas and morphology. New model shows superior results compared to Knesser-Ney language model both in perplexity and in ranking experiment. At the same time morphology integration has not shown any improvementen
ruru_RU
Сибирский федеральный университет. Siberian Federal Universityen
языковые моделиru_RU
рекуррентная нейронная сетьru_RU
флективные языкиru_RU
распознавание речиru_RU
language modelsen
recurrent neural networken
inflected languagesen
speech recognitionen
О применимости рекуррентных нейронных сетей к задаче статистического моделирования русского языкаru_RU
On Applicability of Recurrent Neural Networks to Language Modelling for Inflective Languagesen
Journal Article
Published Journal Article
Кудинов, М.С.: ООО «Исследовательский центр Samsung» Россия, 127018, Москва, ул. Двинцев, 12, стр. 1ru_RU
Kudinov, Mikhail S.: Samsung R&D Center Russia 1 corp., 12, Dvintsev, Moscow, 127018, Russia; mikhailkudinov@gmail.comen
1291-1301ru_RU
Журнал Сибирского федерального университета. Техника и технологии. Journal of Siberian Federal University. Engineering & Technologies;2016 9 (8)en


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record