1,092 research outputs found
A Large-Scale Comparison of Historical Text Normalization Systems
There is no consensus on the state-of-the-art approach to historical text
normalization. Many techniques have been proposed, including rule-based
methods, distance metrics, character-based statistical machine translation, and
neural encoder--decoder models, but studies have used different datasets,
different evaluation methods, and have come to different conclusions. This
paper presents the largest study of historical text normalization done so far.
We critically survey the existing literature and report experiments on eight
languages, comparing systems spanning all categories of proposed normalization
techniques, analysing the effect of training data quantity, and using different
evaluation methods. The datasets and scripts are made publicly available.Comment: Accepted at NAACL 201
Few-Shot and Zero-Shot Learning for Historical Text Normalization
Historical text normalization often relies on small training datasets. Recent
work has shown that multi-task learning can lead to significant improvements by
exploiting synergies with related datasets, but there has been no systematic
study of different multi-task learning architectures. This paper evaluates
63~multi-task learning configurations for sequence-to-sequence-based historical
text normalization across ten datasets from eight languages, using
autoencoding, grapheme-to-phoneme mapping, and lemmatization as auxiliary
tasks. We observe consistent, significant improvements across languages when
training data for the target task is limited, but minimal or no improvements
when training data is abundant. We also show that zero-shot learning
outperforms the simple, but relatively strong, identity baseline.Comment: Accepted at DeepLo-201
An automatic part-of-speech tagger for Middle Low German
Syntactically annotated corpora are highly important for enabling large-scale diachronic and diatopic language research. Such corpora have recently been developed for a variety of historical languages, or are still under development. One of those under development is the fully tagged and parsed Corpus of Historical Low German (CHLG), which is aimed at facilitating research into the highly under-researched diachronic syntax of Low German. The present paper reports on a crucial step in creating the corpus, viz. the creation of a part-of-speech tagger for Middle Low German (MLG). Having been transmitted in several non-standardised written varieties, MLG poses a challenge to standard POS taggers, which usually rely on normalized spelling. We outline the major issues faced in the creation of the tagger and present our solutions to them
Text Normalisation of Dialectal Finnish
Tekstin normalisointi on prosessi, jossa epästandardia kirjoitettua kieltä muutetaan standardisoituun muotoon. Murteet ovat yksi esimerkki epästandardista kielestä, joka voi poiketa huomattavastikin standardisoidusta yleiskielestä. Lisäksi suomen kieli on ortografialtaan varsin pitkälti foneemista, minkä ansiosta myös puhutun kielen ominaispiirteet on mahdollista tuoda esille kirjoitetussa muodossa. Etenkin epävirallisilla alustoilla ja arkikielisessä kontekstissa, kuten sosiaalisessa mediassa, suomen kielen puhujat saattavat kirjoittaa sanat kuten ääntäisivät ne normaalisti puhuessaan. Tällaista epästandardista kielestä koostuvaa aineistoa voi löytää myös luonnollisen kielen käsittelyn tarpeisiin esimerkiksi Twitteristä. Perinteiselle yleiskieliselle tekstiaineistolle suunnatut luonnollisen kielen käsittelyn työkalut eivät kuitenkaan välttämättä saavuta toivottavia tuloksia puhekieliselle aineistolle sovellettuna, jolloin ratkaisuna voidaan käyttää välivaiheena tekstin normalisointia. Normalisointiprosessissa syötteenä käytettävä puhekielinen tai muutoin epästandardia kieltä sisältävä teksti muutetaan standardisoituun kirjoitusasuun, jota luonnollisen kielen käsittelyn työkalut paremmin ymmärtävät.
Tämä työ pohjaa aiempaan tutkimukseen, jota on tehty suomen murteiden normalisoinnin parissa. Aiemmissa tutkimuksissa on todettu, että merkkipohjaiset BRNN-neuroverkkomallit (Bidirectional Recurrent Neural Nerwork) saavuttavat hyviä tuloksia suomen kielen murteiden normalisoinnissa, kun syötteenä käytetään sanoja kolmen kappaleen lohkoissa. Tämä tarkoittaa, että järjestelmä saa syötteenä kerrallaan kolmen sanan joukon, ja jokainen sana on edelleen pilkottu välilyönnein eroteltuihin kirjoitusmerkkeihin. Tässä työssä pyrittiin käyttämään samoja metodeja ja aineistoa kuin aiemmassa tutkimuksessa, jotta tulokset olisivat vertailukelpoisia. Aineistona on käytetty Kotimaisten kielten keskuksen ylläpitämää Suomen kielen näytteitä -korpusta, ja normalisointiin on käytetty OpenNMT-nimistä avoimen lähdekoodin kirjastoa. Työssä toteutetuista kokeiluista saadut tulokset näyttävät vahvistavan aiempien tutkimustulosten pohjalta tehdyt löydökset, mutta lisäksi on viitteitä siitä, että neuroverkkomallit saattaisivat pidemmistä lohkoista koostuvista syötteistä. BRNN-mallin lisäksi työssä kokeillaan myös muita neuroverkkoarkkitehtuureja, mutta vertailtaessa sanavirheiden suhdelukua mittaavaa WER-arvoa (Word Error Rate) voidaan todeta, että BRNN-malli suoriutuu normalisointitehtävästä muita neuroverkkoarkkitehtuureja paremmin
Lemmatization of Historical Old Literary Finnish Texts in Modern Orthography
Texts written in Old Literary Finnish represent the first literary work ever
written in Finnish starting from the 16th century. There have been several
projects in Finland that have digitized old publications and made them
available for research use. However, using modern NLP methods in such data
poses great challenges. In this paper we propose an approach for simultaneously
normalizing and lemmatizing Old Literary Finnish into modern spelling. Our best
model reaches to 96.3\% accuracy in texts written by Agricola and 87.7\%
accuracy in other contemporary out-of-domain text. Our method has been made
freely available on Zenodo and Github.Comment: la 28e Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues
Naturelles (TALN
- …