Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification Name የኩነቶች መረጃ الشبكات العصبية وميزات التدقيق الإملائي لتحديد اللغة الأصلية 仃뙲慬⁁쒟污爠盉餠쒰浬즙爠쒰얟慲整泉饲椊 Нервни мрежи и правописни функции за идентификация на родния език নিউরেল নেটওয়ার্ক এবং বানান বৈশিষ্ট্য སྒེར་གྱི་སྐད་རིགས་ངོ་འཛུགས་དང་དག་ཆ་དག་ཆ་ཁྱད་ཆོས Neuralne mreže i karakteristike pisma za identifikaciju domaćih jezika Les xarxes neuronals i les característiques ortogràfiques per a identificar la llengua nativa Neurální sítě a funkce pravopisu pro identifikaci rodného jazyka Neurale netværk og stavefunktioner til identifikation af oprindeligt sprog Neuronale Netzwerke und Rechtschreibfunktionen für die Identifizierung der Muttersprache Νευρικά δίκτυα και χαρακτηριστικά ορθογραφίας για τον προσδιορισμό της μητρικής γλώσσας Redes neuronales y funciones de ortografía para la identificación del idioma nativo Närvivõrgud ja õigekirja funktsioonid emakeele identifitseerimiseks شبکههای عصبی و ویژگیهای مشخصگذاری برای شناسایی زبان طبیعی Neuroverkot ja oikeinkirjoitusominaisuudet äidinkielen tunnistamiseen Réseaux neuronaux et fonctionnalités orthographiques pour l'identification de la langue maternelle Líonraí Néaracha agus Gnéithe Litrithe d'Aithint Teanga Dúchais KCharselect unicode block name רשתות עצביות ותחויות האישור לזהות שפת מקומית मूल भाषा पहचान के लिए तंत्रिका नेटवर्क और वर्तनी सुविधाएँ Neuralne mreže i karakteristike pisma za identifikaciju prirodnog jezika Neurális hálózatok és helyesírási funkciók az anyanyelv azonosításához Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification Rangkaian Neural dan Features Ejaan untuk Identifikasi Bahasa Nasional Reti neurali e funzionalità ortografiche per l'identificazione della lingua nativa ネイティブ言語識別のためのニューラルネットワークとスペル機能 structural navigation Name Тәуелді тіл идентификациясы үшін нейрондық желі және емлер қасиеттері 모국어 식별에 사용되는 신경 네트워크와 맞춤법 특징 Neuraliniai tinklai ir ortografijos savybės gimtosios kalbos identifikavimui Неурални мрежи и функции на правопис за идентификација на роден јазик സ്വഭാവ ഭാഷ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള നെയുറല് നെറ്റര് വര്ക്കുകളും അക്ഷരസഞ്ചയത്തിനുള്ള പ്ര Түүнчлэн хэлний идентификацийн мэдрэлийн сүлжээг, Spelling Features for Native Language Identification Name Netwerks Newrali u Karatteristiċi tal-Ittestjar għall-Identifikazzjoni tal-Lingwa Nativa Neurale netwerken en spellingsfuncties voor identificatie van moedertaal Neurale nettverk og staveringsfunksjonar for Native Language Identification Sieci neuronowe i funkcje pisowni dla identyfikacji języka ojczystego Redes neurais e recursos de ortografia para identificação de idioma nativo Rețele neurale și caracteristici ortografice pentru identificarea limbii native Нейронные сети и орфографические особенности для идентификации родного языка Native language ID Živčna omrežja in funkcije črkovanja za identifikacijo maternega jezika Isticmaalka luqada asalka ah Rrjetet neuronale dhe funksionet e ortografikës për identifikimin e gjuhës natyrore Neuralne mreže i karakteristike pisma za identifikaciju prirodnog jezika Neurala nätverk och stavningsfunktioner för identifiering av ursprungsspråk Mtandao wa Kiraia na Tafsiri za Ujadala wa Lugha asilia Native language identification Natal Diller Kimligi üçin näralar şebekleri we Ymlany Maliýetleri نئورل نیٹورک اور سپٹل ویکتورک کے لئے موجود زبان شناسایی Name Hệ thần kinh và tính năng chính tả Native LanguageNhận diện 以母语识神经网络拼写
Johannes Bjerva, Gintarė Grigonytė, Robert Östling, Barbara Plank
Abstract
We present the RUG-SU team’s submission at the Native Language Identification Shared Task 2017. We combine several approaches into an ensemble, based on spelling error features, a simple neural network using word representations, a deep residual network using word and character features, and a system based on a recurrent neural network. Our best system is an ensemble of neural networks, reaching an F1 score of 0.8323. Although our system is not the highest ranking one, we do outperform the baseline by far.Abstract
Ons voorsien die RUG-SU-team se onderskrywing by die Natiewe Taal Identifikasie Gedeelde Taak 2017. Ons kombinieer verskeie toegang binne 'n ensembel, gebaseer op speletjie fout funksies, 'n eenvoudige neuralnetwerk gebruik word voorstellings, 'n diep oorblywende netwerk gebruik word en karakterfunksies, en 'n stelsel gebaseer op 'n herhaalde neuralnetwerk. Ons beste stelsel is 'n ensemble van neuralnetwerke, wat 'n F1 punt van 0.8323 bereik het. Alhoewel ons stelsel nie die hoogste rangering een is nie, ons doen die basislien af.Abstract
የአብዛዊ ቋንቋ ማወቃየት 2017 የRUG-SU ቡድን አዋጅ እናቀርባታለን፡፡ በጽሑፍ የስህተት ምርጫዎች፣ ቃላትን ምረጡ የሚጠቀም ቀላል የናውራዊ መረብ፣ ቃልና የፊደል ምርጫዎች በተጠቃሚ ጥልቅ የጥልቅ መረብ እና በንግግር እና በሥርዓት ምርጫዎች እና በተደገመ የደብዳቤ መረብ ላይ የተመሳሳይ ስርዓት እና የደብዳቤ መረብ ላይ የተመሳሳይ Our best system is an ensemble of neural networks, reaching an F1 score of 0.8323. ምንም እንኳን ስርዓታችን ከፍተኛ ደረጃዎች አይደለም፣ መደቡን ከሩቅ እናደርጋለን፡፡Abstract
نقدم تقديم فريق RUG-SU في المهمة المشتركة لتحديد اللغة الأصلية لعام 2017. نحن نجمع بين عدة طرق في مجموعة ، استنادًا إلى ميزات الأخطاء الإملائية ، وشبكة عصبية بسيطة تستخدم تمثيلات الكلمات ، وشبكة عميقة متبقية باستخدام ميزات الكلمات والحرف ، و نظام يعتمد على شبكة عصبية متكررة. أفضل نظام لدينا هو مجموعة من الشبكات العصبية ، وصلت إلى 0.8323 درجة F1. على الرغم من أن نظامنا ليس هو الأعلى مرتبة ، إلا أننا تفوقنا في الأداء على خط الأساس إلى حد بعيد.Abstract
Biz RUG-SU tayfasının 2017-ci ilin təşkil edilməsi ilə birlikdə təşkil edirik. İmlər xətası özelliklərinə dayanan bir neçə yaxınlıqları, sözləri göstərən basit nöral a ğ, söz və karakter özelliklərinə istifadə edən çətinli şəbəkə və yenidən nöral ağ üzərində dayanan bir sistemi ilə birləşdiririk. Bizim ən yaxşı sistemimiz nöral ağlarının ensembliyidir, F1 dərəcəsinin 0.8323 olduğunu görür. Sistemimiz ən yüksək dərəcələr deyil olsa da, bu səhifəni uzaqlaşdırırıq.Abstract
Представяме представянето на екипа на РУГ-СУ на споделената задача за идентификация на родния език 2017. Комбинираме няколко подхода в ансамбъл, базиран на правописни грешки, проста невронна мрежа, използваща думи, дълбока остатъчна мрежа, използваща думи и знаци, и система, базирана на повтаряща се невронна мрежа. Най-добрата ни система е ансамбъл от невронни мрежи, достигащ резултат от 0.8323. Въпреки че нашата система не е най-високата класация, ние надминаваме базовата база далеч.Abstract
আমরা স্বাভাবিক ভাষার পরিচিতিতে রুজি-এসউ টিমের প্রতি উপস্থাপন করেছি। বানান সমস্যার বৈশিষ্ট্য, শব্দ প্রতিনিধিত্ব ব্যবহার করে একটি সাধারণ নিউরেল নেটওয়ার্ক, শব্দ এবং চরিত্র ব্যবহার করে গভীর বাকী নেটওয়ার্ক, এবং পুনরায় নির্বাচন নে আমাদের সবচেয়ে ভালো সিস্টেম হচ্ছে নিউরেল নেটওয়ার্কের একটি স্কোর, যা ০. 8323 এর একটি F1 স্কোর পৌঁছায়। Although our system is not the highest ranking one, we do outperform the baseline by far.Abstract
ང་ཚོས་རྒྱལ་ཁབ་ཀྱི་སྐད་རིགས་དམིགས་འཛུགས་ཀྱི་ལས་འགུལ་གྱི་ལྡོག་པ་(RUG-SU)དང་མཉམ་དུ་སྔོན་སྒྲིག We combine several approaches into an ensemble, based on spelling error features, a simple neural network using word representations, a deep residual network using word and character features, and a system based on a recurrent neural network. ང་ཚོའི་མ་ལག་གི་ཁྱད་ཚད་ཀྱི་དྲ་རྒྱ་ཞིག་ཡིན་པ་ལྟར་བཤད་ཀྱི་ཡོད།F1 རིམ་འབ 0.8323 ཡིན། ང་ཚོའི་རིམ་ལུགས་དེ་འཇིག་རྟེན་འདི་ལས་མཐོ་ཤོས་མེད་ཀྱང་།Abstract
Predstavljamo podatke ekipe RUG-SU-a na zadatku za dijeljenje identifikacije jezika, 2017. Kombinaramo nekoliko pristupa u ensemblu, na osnovu karakteristika greške pisanja, jednostavne neuralne mreže koristeći predstave riječi, duboku ostatku mrežu koristeći riječi i karakteristike, i sistem zasnovan na recirenoj neuralnoj mreži. Naš najbolji sistem je ensemble neuralnih mreža, koji postigne F1 rezultat od 0,8323. Iako naš sistem nije najviši ranking, do sada više izvršavamo početnu liniju.Abstract
We present the RUG-SU team's submission at the Native Language Identification Shared Task 2017. Combinem diversos enfocaments en un conjunt, basat en característiques d'error ortografic, una xarxa neural senzilla utilitzant representacions de paraules, una xarxa residual profunda utilitzant característiques de paraules i caràcters, i un sistema basat en una xarxa neural recurrent. El nostre millor sistema és un conjunt de xarxes neurals, arribant a una puntuació F1 de 0,8323. Tot i que el nostre sistema no és el més alt, superem el nivell de referència de lluny.Abstract
Představujeme podání týmu RUG-SU na sdíleném úkolu Native Language Identification Shared Task 2017. Kombinujeme několik přístupů do souboru, založených na pravopisných chybách, jednoduché neuronové síti pomocí slovních reprezentací, hluboké zbytkové sítě využívající slovní a znakové rysy a systém založený na recidivující neuronové síti. Naším nejlepším systémem je soubor neuronových sítí, které dosahují F1 skóre 0.8323. Přestože náš systém není nejvyšší hodnocení, zdaleka překonáváme základní hodnotu.Abstract
Vi præsenterer RUG-SU-teamets indsendelse på Native Language Identification Shared Task 2017. Vi kombinerer flere tilgange i et ensemble, baseret på stavefejlfunktioner, et simpelt neuralt netværk ved hjælp af ord repræsentationer, et dybt restnetværk ved hjælp af ord og tegn funktioner, og et system baseret på et tilbagevendende neuralt netværk. Vores bedste system er et ensemble af neurale netværk, der når en F1 score på 0,8323. Selvom vores system ikke er det højeste rangerende system, overgår vi baseline langt.Abstract
Wir stellen die Einreichung des RUG-SU-Teams bei der Native Language Identification Shared Task 2017 vor. Wir kombinieren verschiedene Ansätze zu einem Ensemble, basierend auf Rechtschreibfehlermerkmalen, einem einfachen neuronalen Netzwerk mit Wortdarstellungen, einem tiefen Restnetzwerk mit Wort- und Zeichenmerkmalen und einem System basierend auf einem wiederkehrenden neuronalen Netzwerk. Unser bestes System ist ein Ensemble neuronaler Netze, das eine F1-Punktzahl von 0.8323 erreicht. Obwohl unser System nicht das höchste Ranking hat, übertreffen wir die Baseline bei weitem.Abstract
Παρουσιάζουμε την υποβολή της ομάδας στην κοινή εργασία ταυτοποίησης μητρικής γλώσσας 2017. Συνδυάζουμε διάφορες προσεγγίσεις σε ένα σύνολο, βασισμένο σε χαρακτηριστικά ορθογραφικού σφάλματος, ένα απλό νευρωνικό δίκτυο χρησιμοποιώντας αναπαραστάσεις λέξεων, ένα βαθύ υπολειμματικό δίκτυο χρησιμοποιώντας χαρακτηριστικά λέξεων και χαρακτήρων, και ένα σύστημα βασισμένο σε ένα επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο. Το καλύτερο μας σύστημα είναι ένα σύνολο νευρωνικών δικτύων, που φτάνουν σε βαθμολογία F1 0.8323. Αν και το σύστημά μας δεν είναι το υψηλότερο σύστημα κατάταξης, ξεπερνάμε κατά πολύ τη βασική γραμμή.Abstract
Presentamos la presentación del equipo de RUG-SU en la tarea compartida de identificación del idioma nativo 2017. Combinamos varios enfoques en un conjunto, basado en características de errores ortográficos, una red neuronal simple que usa representaciones de palabras, una red residual profunda que usa características de palabras y caracteres, y un sistema basado en una red neuronal recurrente. Nuestro mejor sistema es un conjunto de redes neuronales, que alcanza una puntuación F1 de 0.8323. Aunque nuestro sistema no es el más alto, superamos con creces el de referencia.Abstract
Tutvustame RUG-SU meeskonna esitlust emakeele identifitseerimise jagatud ülesandel 2017. Kombineerime mitmeid lähenemisviise ansambliks, mis põhinevad õigekirjaveafunktsioonidel, lihtsal sõnarepresentatsiooni kasutaval närvivõrgul, sõna- ja märgifunktsioone kasutaval sügaval jääkvõrgul ning korduval närvivõrgul põhineval süsteemil. Meie parim süsteem on närvivõrkude ansambel, saavutades F1 skoori 0,8323. Kuigi meie süsteem ei ole kõige kõrgemal positsioonil, siis tuleme me olulisest olukorrast kaugelt üle.Abstract
ما تحویل تیم RUG-SU را در کار مشترک شناسایی زبان طبیعی 2017 پیشنهاد می کنیم. ما چندین روشهای درگیری به یک انگلیسی را ترکیب میکنیم، بر اساس ویژههای خطای نوشتن، شبکه عصبی ساده با استفاده از نمایشدهندگان کلمه، شبکه عمیقی از ویژههای کلمه و شخصیتها، و سیستم بر اساس شبکه عصبی بازگشت. بهترین سیستم ما یک جمله از شبکه های عصبی است که به یک امتیاز F1 از 0.8323 رسیده است. اگرچه سیستم ما بالاترین درجهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهی نقطهیAbstract
Esittelemme RUG-SU-tiimin ilmoituksen Native Language Identification Shared Task 2017 -tapahtumassa. Yhdistämme useita lähestymistapoja oikeinkirjoitusvirheiden ominaisuuksiin, yksinkertaiseen sanaesitystä hyödyntävään neuroverkkoon, sana- ja merkkiominaisuuksia hyödyntävään syvään jäännösverkkoon sekä toistuvaan neuroverkkoon perustuvaan järjestelmään. Paras järjestelmämme on neuroverkkojen kokonaisuus, joka saavuttaa F1-pisteen 0,8323. Vaikka järjestelmämme ei ole korkeimmalla sijalla, suoriudumme perusaikataulusta selvästi.Abstract
Nous présentons la soumission de l'équipe RUG-SU lors de la Native Language Identification Shared Task 2017. Nous combinons plusieurs approches dans un ensemble, basé sur des caractéristiques de fautes d'orthographe, un réseau neuronal simple utilisant des représentations de mots, un réseau résiduel profond utilisant des caractéristiques de mots et de caractères, et un système basé sur un réseau neuronal récurrent. Notre meilleur système est un ensemble de réseaux de neurones, atteignant un score F1 de 0,8323. Bien que notre système ne soit pas le mieux classé, nous surpassons de loin le niveau de référence.Abstract
Cuirimid aighneacht na foirne RUG-SU i láthair ag Tasc Comhroinnte Aitheantais Teanga Dúchais 2017. Cuirimid roinnt cineálacha cur chuige le chéile i ensemble, bunaithe ar ghnéithe earráide litrithe, líonra néarúil simplí ag baint úsáide as léirithe focal, líonra iarmharach domhain a úsáideann gnéithe focal agus carachtair, agus córas atá bunaithe ar líonra neural athfhillteach. Is é an córas is fearr atá againn ná ensemble de líonraí neural, ag baint amach scór F1 de 0.8323. Cé nach bhfuil ár gcóras ar an gceann is airde rangú, is fearr i bhfad an bonnlíne atá againn.Abstract
Tuna halatar da ma'anar RUG-SU a cikin Taifan Taifa Tuna haɗa zaɓa ɓo masu yawa zuwa wani ensemble, a kan salon da wasu misogi na spelling, wata shirin neural mai sauƙi da ke yi amfani da tsaro masu magana, wani jerin mai sauri da zai yi amfani da haske da tsaro masu hushi, da wani na'ura a kan zane wani zane na farata. Tsarinmu mafi kyaun na'uranmu yana samun taryutan neura, yana samun score F1 na 0.8323. Kuma kõ da tsarin mu bai zama da mafi ɗaukaka darajõji ba, sai muna tafiyar da mafi ƙasƙanci a wuri.Abstract
אנחנו מציגים את ההצגה של צוות RUG-SU במשימה משותפת לזהות שפת האדומה 2017. אנחנו משלבים כמה גישות לתוך אסמבל, מבוסס על תכונות שגיאות תיאום, רשת עצבית פשוטה בשימוש ביצועי מילים, רשת שאריות עמוקה בשימוש תכונות מילים ודמות, ומערכת מבוססת על רשת עצבית חוזרת. המערכת הטובה ביותר שלנו היא אסמבל של רשתות עצביות, מגיעה לתוצאה F1 של 0.8323. למרות שהמערכת שלנו היא לא המדרגות הגבוהה ביותר, אנחנו עושים מעבר לבסיס עד רחוק.Abstract
हम मूल भाषा पहचान साझा कार्य 2017 में RUG-SU टीम के सबमिशन को प्रस्तुत करते हैं। हम वर्तनी त्रुटि सुविधाओं के आधार पर एक पहनावा में कई दृष्टिकोणों को जोड़ते हैं, शब्द प्रतिनिधित्व का उपयोग करके एक सरल तंत्रिका नेटवर्क, शब्द और चरित्र सुविधाओं का उपयोग करके एक गहरा अवशिष्ट नेटवर्क, और एक आवर्तक तंत्रिका नेटवर्क पर आधारित एक प्रणाली। हमारी सबसे अच्छी प्रणाली तंत्रिका नेटवर्क का एक पहनावा है, जो 0.8323 के एफ 1 स्कोर तक पहुंचती है। यद्यपि हमारा सिस्टम उच्चतम रैंकिंग वाला नहीं है, हम अब तक बेसलाइन को मात देते हैं।Abstract
Predstavljamo podatke ekipe RUG-SU-a na dijeljenom zadatku 2017. godine. Kombinaramo nekoliko pristupa u ensemblu, na temelju karakteristika greške pisanja, jednostavne neuralne mreže koristeći predstavljanje riječi, duboku ostatku mrežu koristeći riječi i karakteristike, i sustav zasnovan na recirenoj neuralnoj mreži. Naš najbolji sustav je ensembl neuralnih mreža, koji postigne F1 rezultat od 0,8323. Iako naš sistem nije najviši ranking, do sada više izvršavamo početnu liniju.Abstract
A RUG-SU csapat benyújtását bemutatjuk a 2017-es anyanyelvi azonosítási megosztott feladaton. Több megközelítést kombinálunk egy együttesbe, amelyek a helyesírási hiba jellemzői, egy egyszerű neurális hálózat szóreprezentációk segítségével, egy mély maradék hálózat szó- és karakterfunkciók segítségével, valamint egy visszatérő neurális hálózaton alapulnak. A legjobb rendszerünk az idegi hálózatok együttese, amelyek F1 pontszámot érnek el 0,8323. Bár a rendszerünk nem a legmagasabb rangú, messze felülmúljuk az alapvető teljesítményt.Abstract
We present the RUG-SU team's submission at the Native Language Identification Shared Task 2017. Մենք համադրում ենք բազմաթիվ մոտեցումներ երգչախմբի մեջ, հիմնված ուղղագրության սխալ հատկությունների վրա, պարզ նյարդային ցանց, որը օգտագործում է բառերի ներկայացումներ, խորը մնացած ցանց, որը օգտագործում է բառեր և բնավորություններ, և համակարգ, որը հիմնված է վեր Մեր լավագույն համակարգը նյարդային ցանցերի համակարգ է, որը հասնում է F1-ի 0.8323 գնահատականին: Չնայած մեր համակարգը ամենաբարձր դասակարգը չէ, մենք շատ ավելի լավ ենք արտադրում հիմքի արդյունքը:Abstract
Kami mempersembahkan pengiriman tim RUG-SU di Tugas Berkongsi Identifikasi Bahasa asli 2017. Kami menggabungkan beberapa pendekatan ke dalam sebuah ensemble, berdasarkan fitur kesalahan ejaan, jaringan saraf sederhana menggunakan representation kata, jaringan sisa dalam menggunakan fitur kata dan karakter, dan sistem berdasarkan jaringan saraf berkurang. Our best system is an ensemble of neural networks, reaching an F1 score of 0.8323. Meskipun sistem kita bukan yang tertinggi, kita melampaui batas dasar sejauh ini.Abstract
Presentiamo la presentazione del team RUG-SU alla Native Language Identification Shared Task 2017. Combiniamo diversi approcci in un insieme, basato su caratteristiche di errore ortografico, una semplice rete neurale che utilizza rappresentazioni di parole, una rete residua profonda che utilizza caratteristiche di parole e caratteri e un sistema basato su una rete neurale ricorrente. Il nostro sistema migliore è un insieme di reti neurali, raggiungendo un punteggio F1 di 0,8323. Anche se il nostro sistema non è il più alto in classifica, superiamo di gran lunga la linea di base.Abstract
2017年のネイティブ言語識別共有タスクで、RUG - SUチームの提出物を提示します。スペルエラーの特徴、単語表現を使用した単純なニューラルネットワーク、単語と文字の特徴を使用した深い残留ネットワーク、再帰的なニューラルネットワークに基づくシステムに基づいて、いくつかのアプローチを組み合わせています。当社の最高のシステムは、0.8323のF 1スコアに達するニューラルネットワークのアンサンブルです。当社のシステムは最高ランクのものではありませんが、ベースラインを遥かに上回るパフォーマンスを発揮します。Abstract
We present the RUG-SU task Awak dhéwé éntukno karo akeh sampeyan akeh lan akeh simbol, basa kang dibutuhke kelas urip, tambah kuwi alam sing gambar nggambar gambar kelas representations, tambah banter liwih dumadhi sing gambar kelas word lan caratar dumadhi, lan sistem sing basa gambar uwis seneng tambah banter Sistem sing paling dhéwé kuwi arkalan tambah nêrung, sampeyan F1 sing kator 0. Mangkin dhéwé sistem sing paling dhéwé, awak dhéwé iso nggawe liyan sing paling dhéwé.Abstract
ჩვენ ვამხსენებთ RUG-SU ჯგუფის შემდეგ 2017 წლის ადგილური ენის იდენტიფიკაციის განმავლობაში. ჩვენ შევყვანით რამდენიმე დახმარებების შეცდომის ფუნქციებზე, სიტყვების გამოყენებას, სიტყვების გამოყენებას, სიტყვების და სიტყვების ფუნქციების გამოყენებას, სიტყვების და სიტყვების ფუ ჩვენი საუკეთესო სისტემა არის ნეიროლური ქსელების ინსნემბელი, რომელიც F1 წერტილის 0.8323-ის წერტილია. მაგრამ ჩვენი სისტემა არ არის ყველაზე უფრო დიდი სისტემა, ჩვენ უფრო დიდი სისტემას გავაკეთებთ.Abstract
Біз 2017 жылы Тілдер идентификациясының ортақ тапсырмасына RUG-SU командасының жіберілуін келтірдік. Емле қатенің қасиеттеріне негізделген, сөздердің түсініктерін қолданатын кәдімгі невралдық желі, сөз мен таңбалар мүмкіндіктерін қолданатын түрлі желі, қайталанатын невралдық желіне негізделген жүйені қолдана Біздің ең жақсы жүйеміз - невралдық желілердің символы, F1 деңгейі 0,8323 деңгейі жеткізеді. Біздің жүйеміз ең жоғары жоғары жоғары емес дегенде, біз негізгі жолды қазірше жеткіземіз.Abstract
우리는 2017년 모국어 인식 공유 임무에서 RUG-SU 팀이 제출한 자료를 선보였다.우리는 몇 가지 방법을 맞춤법 오류 특징을 바탕으로 한 통합, 단어로 표시하는 간단한 신경 네트워크, 단어와 문자 특징을 사용하는 깊이 있는 잔차 네트워크, 그리고 귀속 신경 네트워크를 바탕으로 하는 시스템으로 조합할 것이다.우리의 가장 좋은 시스템은 신경 네트워크로 F1의 성적이 0.8323점에 이르렀다.비록 우리 시스템이 가장 높은 순위는 아니지만, 우리의 활약은 확실히 기준선을 훨씬 능가한다.Abstract
Mes pristatome RUG-SU komandos pateiktą pranešimą bendroje vietinės kalbos identifikavimo užduotyje 2017 m. Mes sujungiame kelis metodus į komplektą, pagrįstą rašymo klaidų savybėmis, paprastu nerviniu tinklu, naudojančiu žodžių atspaudus, giliu likutiniu tinklu, naudojančiu žodžių ir simbolių savybes, ir sistema, pagrįsta pasikartojančiu nerviniu tinklu. Mūsų geriausia sistema yra nervinių tinklų rinkinys, kurio F1 rezultatas yra 0,8323. Although our system is not the highest ranking one, we do outperform the baseline by far.Abstract
Го претставуваме поднесувањето на тимот РУГ-СУ на Делената задача за идентификација на роден јазик 2017. Комбинираме неколку пристапи во ансембл, базирани на карактеристики на грешка во правописот, едноставна нервна мрежа користејќи репрезентации на зборови, длабока ресуидна мрежа користејќи карактеристики на зборови и карактеристики, и систем базиран на ре Нашиот најдобар систем е ансембл на нервни мрежи, достигнувајќи резултат F1 од 0,8323. Although our system is not the highest ranking one, we do outperform the baseline by far.Abstract
നാഷണല് ഭാഷയുടെ തിരിച്ചറിയുന്നതില് ഞങ്ങള് RUG-SU ടീമിന്റെ സന്ദേശം കാണിക്കുന്നു. വാക്ക് പ്രതിനിധികള് ഉപയോഗിച്ച്, വാക്കിന്റെ പ്രതിനിധികള് ഉപയോഗിച്ച്, വാക്കിന്റെ പ്രതിനിധികള് ഉപയോഗിച്ച്, വാക്കും അക്ഷരത്തിന്റെ വിശേഷതകള് ഉപയോഗിച്ച നമ്മുടെ ഏറ്റവും നല്ല സിസ്റ്റമാണ് ന്യൂറല് നെറ്റര് നെറ്റര് നെറ്റര്ക്കുകളുടെ ഒരു സ്കോര് ആയിരിക്കുന്നത്. എഫ നമ്മുടെ സിസ്റ്റത്തിന്റെ അത്യുന്നതമായ റെഞ്ചിങ്ങ് അല്ലെങ്കിലും, നമ്മള് അടിസ്ഥാനത്തില് നിന്നും അധിAbstract
Бид РUG-SU багийнхаа 2017 оны Түүнчлэн хэлний идентификацийн хуваалтын ажил дээр тайлбарлаж байна. Бид хэд хэдэн арга барилгуудыг зэрэг бичлэгийн алдаа гаргасан, үг илэрхийлэлтэй ашиглан энгийн мэдрэлийн сүлжээ, үг, хариу дүрсийг ашиглан гүн гүнзгий үлдсэн сүлжээ, дахин дахин сэтгэл сүлжээнд суурилсан системийг нэгтгэдэг Бидний хамгийн шилдэг систем бол мэдрэлийн сүлжээний загвар юм. F1 тоо 0.8323 байдаг. Гэхдээ бидний систем хамгийн өндөр хэмжээний биш ч гэсэн, бид суурь шугам дээр урт хугацаанд илүү их хийдэг.Abstract
Kami memperkenalkan penghantaran pasukan RUG-SU pada Tugas Berkongsi Identifikasi Bahasa asli 2017. Kami menggabungkan beberapa pendekatan ke dalam kumpulan, berdasarkan ciri ralat ejaan, rangkaian saraf sederhana menggunakan perwakilan perkataan, rangkaian sisa dalam menggunakan ciri perkataan dan aksara, dan sistem berdasarkan rangkaian saraf berulang. Sistem terbaik kita adalah kumpulan rangkaian saraf, mencapai skor F1 0.8323. Walaupun sistem kita bukanlah yang tertinggi, kita melampaui dasar jauh.Abstract
Aħna nippreżentaw is-sottomissjoni tat-tim RUG-SU fil-Kompitu Konġunt tal-Identifikazzjoni tal-Lingwa Nazzjonali 2017. Aħna ngħaqdu diversi approċċi f’ensemble, ibbażati fuq karatteristiċi ta’ żball fl-ortografija, netwerk newrali sempliċi li juża rappreżentazzjonijiet tal-kliem, netwerk residwu fond li juża karatteristiċi tal-kliem u tal-karattru, u sistema bbażata fuq netwerk newrali rikorrenti. L-aħjar sistema tagħna hija ġabra ta’ netwerks newrali, li jilħqu punteġġ F1 ta’ 0.8323. Although our system is not the highest ranking one, we do outperform the baseline by far.Abstract
We presenteren de inzending van het RUG-SU team tijdens de Native Language Identification Shared Task 2017. We combineren verschillende benaderingen in een ensemble, gebaseerd op spelfouten, een eenvoudig neuraal netwerk met woordrepresentaties, een diep residueel netwerk met woord- en karakterkenmerken en een systeem gebaseerd op een terugkerend neuraal netwerk. Ons beste systeem is een ensemble van neurale netwerken, die een F1 score van 0.8323 bereiken. Hoewel ons systeem niet de hoogste rangschikking is, presteren we de baseline ver.Abstract
Vi presenterer oppgåva til RUG-SU-gruppa i den delte oppgåva 2017. Vi kombinerer fleire tilnærmingar til eit ensembel, basert på stavefeilingsfunksjonar, eit enkel neuralnettverk med ordrepresentasjonar, eit dyp nettverk med ord og teiknfunksjonar, og eit system basert på eit rekursært neuralnettverk. Det beste systemet vårt er ein ensembel av neuralnettverk, som når ei F1- poeng med 0,8323. Selv om systemet vår ikkje er den høgste rankeringa, utfører vi baselinja langt.Abstract
Przedstawiamy zgłoszenie zespołu RUG-SU podczas wspólnego zadania identyfikacji języka ojczystego 2017. Łączymy kilka podejść w zespół, opartych na cechach błędów pisowni, prostej sieci neuronowej wykorzystującej reprezentacje słów, głębokiej sieci resztkowej wykorzystującej cechy słowa i znaków oraz system oparty na powtarzającej się sieci neuronowej. Naszym najlepszym systemem jest zespół sieci neuronowych, osiągający wynik F1 0.8323. Chociaż nasz system nie jest najwyższym rankingiem, zdecydowanie przewyższamy wartość bazową.Abstract
Apresentamos a submissão da equipe RUG-SU no Native Language Identification Shared Task 2017. Combinamos várias abordagens em um conjunto, com base em recursos de erro de ortografia, uma rede neural simples usando representações de palavras, uma rede residual profunda usando recursos de palavras e caracteres e um sistema baseado em uma rede neural recorrente. Nosso melhor sistema é um conjunto de redes neurais, atingindo uma pontuação F1 de 0,8323. Embora nosso sistema não seja o de classificação mais alta, superamos de longe a linha de base.Abstract
Prezentăm depunerea echipei RUG-SU la Activitatea partajată de identificare a limbii native 2017. Combinăm mai multe abordări într-un ansamblu, bazat pe caracteristicile erorilor de ortografie, o rețea neuronală simplă care utilizează reprezentări de cuvinte, o rețea reziduală profundă care utilizează caracteristici de cuvinte și caractere și un sistem bazat pe o rețea neurală recurentă. Cel mai bun sistem al nostru este un ansamblu de rețele neuronale, atingând un scor F1 de 0.8323. Deși sistemul nostru nu este cel mai înalt rang, depășim performanța de bază cu mult.Abstract
Мы представляем представление команды RUG-SU на совместном задании по идентификации родного языка 2017 года. Мы объединяем несколько подходов в ансамбль, основанный на признаках орфографической ошибки, простую нейронную сеть с использованием словопрезентаций, глубокую остаточную сеть с использованием словесно-символьных признаков и систему, основанную на рекуррентной нейронной сети. Наша лучшая система представляет собой ансамбль нейронных сетей, достигая оценки F1 0,8323. Несмотря на то, что наша система не является самой высокорейтинговой, мы на сегодняшний день превосходим базовые показатели.Abstract
අපි RUG-SU කණ්ඩායමේ පිළිගන්නේ 2017 ජාතික භාෂාව පරීක්ෂණය සම්බන්ධ වැඩකට. අපි වාර්තාව ප්රතිචාරයක් භාවිත කරනවා වාර්තාව සහ අකුරුවක් සඳහා සාමාන්ය න්යුරෝල ජාලය, වචන සහ අකුරුවක් භාවිත කරනවා වචන සහ පද්ධති අපේ හොඳම පද්ධතිය තමයි න්යූරල් ජාලයේ සංකේතයක්, F1 ප්රමාණයක් 0.8323 වෙනුවෙන්. අපේ පද්ධතිය තරම් උන්ම ප්රමාණයක් නෙවෙයි නමුත්, අපි දුරටත් පද්ධතිය ප්රමාණය කරන්නේ.Abstract
Prijavo ekipe RUG-SU predstavljamo na skupni nalogi identifikacije maternega jezika 2017. V ansambel združujemo več pristopov, ki temeljijo na funkcijah črkovalnih napak, preprostem nevronskem omrežju z uporabo besednih reprezentacij, globokem preostalem omrežju z uporabo besednih in znakov ter sistemu, ki temelji na ponavljajočem se nevronskem omrežju. Naš najboljši sistem je komplet nevronskih omrežij, ki doseže rezultat F1 0,8323. Čeprav naš sistem ni najvišji, smo daleč boljši od osnovne vrednosti.Abstract
Waxaannu soo bandhignaynaa warqada kooxda RUG-SU ee aqoonsiga afka hooyo ee lagu sharciyey shaqo 2017. Waxaynu ku soo ururinnaa qaabab badan oo ku saabsan khalad ku qoran, shabakad neurada ah oo fudud oo isticmaalaya macluumaad, shabakad aad u dheer oo ku nooshahay isticmaalka hadal iyo tababar, iyo nidaam ku saleysan shabako cayaar ah oo soo socda. nidaamka ugu wanaagsan waa shabakado neurada ah oo gaadha koox F1 oo 0.8323 ah. In kastoo nidaamkayagu ma aha mid aad u sareeya, waxaynu sameynaa heerka hoose meel fog.Abstract
Ne paraqesim paraqitjen e ekipit RUG-SU në detyrën e përbashkët të identifikimit të gjuhës vendase 2017. Ne kombinojmë disa qasje në një komplet, bazuar në funksionet e gabimeve të ortografikës, një rrjet nervor të thjeshtë duke përdorur përfaqësimet e fjalëve, një rrjet të thellë të mbetur duke përdorur funksionet e fjalës dhe karakterit, dhe një sistem bazuar në një rrjet nervor të përsëritur. Sistemi ynë më i mirë është një grup rrjetesh nervore, duke arritur një rezultat F1 prej 0.8323. Megjithëse sistemi ynë nuk është i nivelit më të lartë, ne e kalojmë bazën deri tani.Abstract
Predstavljamo podnošenje tima RUG-SU-a u zadatku za dijeljenje identifikacije jezika iz rodnog jezika 2017. Kombinaramo nekoliko pristupa u ensemblu, na osnovu karakteristika greške pisanja, jednostavne neuralne mreže koristeći predstavljanje rijeèi, duboku ostatku mrežu koristeći reèi i karakteristike, i sistem zasnovan na recirenoj neuralnoj mreži. Naš najbolji sistem je ensemble neuralnih mreža, koji postiže F1 rezultat od 0,8323. Iako naš sistem nije najviši ranking, do sada više izvršavamo početnu liniju.Abstract
Vi presenterar RUG-SU-teamets bidrag vid Native Language Identification Shared Task 2017. Vi kombinerar flera tillvägagångssätt till en ensemble, baserat på stavfel funktioner, ett enkelt neuralt nätverk med ordrepresentationer, ett djupt restnätverk med ord och tecken funktioner, och ett system baserat på ett återkommande neuralt nätverk. Vårt bästa system är en ensemble av neurala nätverk, når en F1 poäng på 0,8323. Även om vårt system inte är det högsta rankade systemet, överträffar vi baslinjen med långt.Abstract
Tunawasilisha ujumbe wa timu ya RUG-SU kwenye utambulisho wa lugha ya asili ulioshirikisha kazi 2017. Tunaunganisha mbinu kadhaa katika kituo hicho, kwa kutumia utambulisho wa makosa ya kuelezea, mtandao rahisi wa neurali kwa kutumia uwakilizaji wa maneno, Mtandao wa ndani unaotumia maneno na tabia, na mfumo unaotumia mtandao wa neurali unaoendelea. Mfumo wetu bora ni mfumo wa mitandao ya neura, unafikia score ya F1 ya 0.8323. Ingawa mfumo wetu hauna vyeo vya juu zaidi, tunafanya kazi zaidi ya msingi mpaka mbali.Abstract
நாங்கள் RUG-SU குழு கூட்டத்தின் கூறுதலை நாட்டு மொழி அடையாளத்தில் கூடிய பணி 2017 பகிர்ந்துள்ளது. எழுத்து பிழை பண்புகளை அடிப்படையில், சொல் பிரதிபலிகளை பயன்படுத்தி ஒரு சுலபமான புதிய வலைப்பின்னல், வார்த்தை குறிப்பிடுதல்களை பயன்படுத்தி ஒரு ஆழமான மீதமான வலைப் எங்கள் சிறந்த அமைப்பு புதிய வலைப்பின்னல் எங்கள் அமைப்பு அதிக உயர்ந்த உயர்ந்த வரிசையில் இல்லை எனினும், நாம் தூரத்திற்கு அடிப்படைக்கோட்டில் மேலAbstract
Biz RUG-SU toparynyň 2017-nji ýylda ýerli dil kimligini paýlaşdyryp görkezip Biz bir rakam içine bir näçe yaklaşgalary birleştirip, imlâ hata özelliklerine dayanan, kelime temsillerini kullanan basit näral a ğ, kelime we karakter özelliklerine dayanan derin bir ağ ve tekrar ağ üstüne dayanan bir sistemi birleştirip bileris. Biziň iň gowy sistemimiz näyral şebekeleriň gönülleridir, F1 अ 0.8323 we ýetirilýär. Biziň sistemamyz iň ýokary dereje däldir, we şu wagtlar baseliniň üstüni çykýarys.Abstract
ہم نے RUG-SU تیم کے مطابق ملک کی زبان شناساتی مشترک ٹاکس 2017 میں پیش کیا ہے. ہم ایک ایسمبل میں بہت سی تقریبیں جمع کرتے ہیں، اسپلینگ کی خطا فوائل پر بنیاد رکھتے ہیں، ایک ساده نئورل نیٹورک کلمات کی تعلیمات کے مطابق، ایک عمیق باقی رہنے والی نیٹورک کلمات اور شخصیٹ فوائل کے مطابق، اور ایک سیسٹم جو ایک دوبارہ ہمارا بہترین سیستم نیورل نیٹ ورک کا ایک انامبل ہے، جو 0.8323 کی F1 اسکور تک پہنچتی ہے۔ اگرچہ ہمارا سیستم سب سے بلند مرتبہ نہیں ہے، ہم اسٹیلین کو دور تک زیادہ کررہے ہیں۔Abstract
Biz nativiy tillar identifikasini 2017 bilan bog'liq vazifa bilan bogʻliq qilgan RUG-SU jamiyasini taqdimiz. @ info: whatsthis Bizning eng yaxshi tizimmiz neyrol tarmoqlarining bir misol, 0.8323 darajaga F1 qismiga ega. Agar biz tizimmiz eng yuqori darajada emas, biz asosiy satrni bir necha bajaramiz.Abstract
Chúng tôi xin giới thiệu s ự đệ trình của đội RuG-SU tại tổ chức Chia sẻ bí mật ngôn ngữ bản địa Chúng tôi kết hợp nhiều phương pháp trong một kết hợp, dựa trên tính năng lỗi chính tả, một mạng thần kinh đơn giản dùng các biểu hiện từ, một mạng lưới thâm niên sâu dùng các tính năng từ và ký tự, và một hệ thống dựa trên mạng thần kinh liên tục. Hệ thống tốt nhất của chúng ta là một kết hợp của các mạng thần kinh, đạt được điểm F1 của 0.8323. Mặc dù hệ thống của chúng tôi không phải hạng cao nhất, nhưng chúng tôi hoàn toàn vượt trội hơn so với thực tế.Abstract
2017年母语识共RUG-SU团队。 合数术组合成一,基于拼写错误,用单词之简神经网络,用单词符之深残差网络,及递归神经网络之系统。 至统者,神经网络之会也,至0.8323之F1数也。 虽非至统,至于目前为止,吾实胜基线。- Anthology ID:
- W17-5025
- Volume:
- Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications
- Month:
- September
- Year:
- 2017
- Address:
- Copenhagen, Denmark
- Venues:
- BEA | WS
- SIG:
- SIGEDU
- Publisher:
- Association for Computational Linguistics
- Note:
- Pages:
- 235–239
- Language:
- URL:
- https://aclanthology.org/W17-5025
- DOI:
- 10.18653/v1/W17-5025
- Bibkey:
- Cite (ACL):
- Johannes Bjerva, Gintarė Grigonytė, Robert Östling, and Barbara Plank. 2017. Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification. In Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pages 235–239, Copenhagen, Denmark. Association for Computational Linguistics.
- Cite (Informal):
- Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification (Bjerva et al., 2017)
- Copy Citation:
- PDF:
- https://aclanthology.org/W17-5025.pdf
- Terminologies:
Export citation
@inproceedings{bjerva-etal-2017-neural,
title = "Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification",
author = {Bjerva, Johannes and
Grigonyt{\.e}, Gintar{\.e} and
{\"O}stling, Robert and
Plank, Barbara},
booktitle = "Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of {NLP} for Building Educational Applications",
month = sep,
year = "2017",
address = "Copenhagen, Denmark",
publisher = "Association for Computational Linguistics",
url = "https://aclanthology.org/W17-5025",
doi = "10.18653/v1/W17-5025",
pages = "235--239",
}
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<modsCollection xmlns="http://www.loc.gov/mods/v3">
<mods ID="bjerva-etal-2017-neural">
<titleInfo>
<title>Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification</title>
</titleInfo>
<name type="personal">
<namePart type="given">Johannes</namePart>
<namePart type="family">Bjerva</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Gintarė</namePart>
<namePart type="family">Grigonytė</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Robert</namePart>
<namePart type="family">Östling</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<name type="personal">
<namePart type="given">Barbara</namePart>
<namePart type="family">Plank</namePart>
<role>
<roleTerm authority="marcrelator" type="text">author</roleTerm>
</role>
</name>
<originInfo>
<dateIssued>2017-09</dateIssued>
</originInfo>
<typeOfResource>text</typeOfResource>
<relatedItem type="host">
<titleInfo>
<title>Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications</title>
</titleInfo>
<originInfo>
<publisher>Association for Computational Linguistics</publisher>
<place>
<placeTerm type="text">Copenhagen, Denmark</placeTerm>
</place>
</originInfo>
<genre authority="marcgt">conference publication</genre>
</relatedItem>
<identifier type="citekey">bjerva-etal-2017-neural</identifier>
<identifier type="doi">10.18653/v1/W17-5025</identifier>
<location>
<url>https://aclanthology.org/W17-5025</url>
</location>
<part>
<date>2017-09</date>
<extent unit="page">
<start>235</start>
<end>239</end>
</extent>
</part>
</mods>
</modsCollection>
%0 Conference Proceedings %T Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification %A Bjerva, Johannes %A Grigonytė, Gintarė %A Östling, Robert %A Plank, Barbara %S Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications %D 2017 %8 September %I Association for Computational Linguistics %C Copenhagen, Denmark %F bjerva-etal-2017-neural %R 10.18653/v1/W17-5025 %U https://aclanthology.org/W17-5025 %U https://doi.org/10.18653/v1/W17-5025 %P 235-239
Markdown (Informal)
[Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification](https://aclanthology.org/W17-5025) (Bjerva et al., 2017)
- Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification (Bjerva et al., 2017)
ACL
- Johannes Bjerva, Gintarė Grigonytė, Robert Östling, and Barbara Plank. 2017. Neural Networks and Spelling Features for Native Language Identification. In Proceedings of the 12th Workshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications, pages 235–239, Copenhagen, Denmark. Association for Computational Linguistics.