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Nous présentons un nouvel outil qui implémente le concept de réseau de neurones à mémoire court et long terme (LSTM) pour la modélisation de langage. L'objectif principal est de fournir un logiciel facile à utiliser, qui permet un entraînement rapide de modèles de langage par réseaux de neurones récurrents standards et LSTM. L'outil réalise des performances à la pointe de la technologie sur le corpus standard Treebank. Pour réduire le temps d'entraînement, les bibliothèques BLAS et connexes sont prises en charge, et il est possible d'évaluer plusieurs séquences de mots en parallèle. De plus, des classes de mots arbitraires peuvent être utilisées pour accélérer le calcul en cas de grandes tailles de vocabulaire. Enfin, le logiciel permet une intégration facile avec SRILM, et il prend en charge le décodage direct et la réévaluation des treillis HTK. L'outil est disponible en téléchargement sous une licence open source.
Sundermeyer et al. (Sun,) ont étudié cette question.