aivivn-tone:提交AIviVN越南变音符号恢复比赛https

存活蛋白 提交AIviVN越南变音符号恢复比赛 。 有关此方法的更详细的摘要，可以在找到 。 要求 Python> 3.6，PyTorch 1.0.1，torchtext，unidecode，dill，visdom，tqdm，kenlm。 visdom主要用于可视化训练损失和准确性。 kenlm可以在找到。 我在master分支上的版本遇到了一些麻烦，因此稳定发行版可能会更好。 概述 字符级BiLSTM seq2seq模型 嵌入层和编码器是标准的。 该模型包含3个解码器（每个解码器都有其自己的softmax预测层）： 左右解码器 从右到左的解码器 通过串联两个先前解码器的输出LSTM状态构造的组合解码器 最终损耗是3个分量损耗的总和： L = L_ltr + L_rtl + L_combined 由于仅某些字符集需要变音符号恢复（ a, d, e, i, o, u, y ），因