Abstrakt
Navrhujeme model neuronová editační vzdálenost pro párování řetězců a převod řetězců na základě naučené editační vzdálenosti. Upravili jsme původní MT algoritmus tak, aby využíval diferencovalnou ztrátovou funkci, co ž nám umožňuje integrovat ji do neuronové sítě poskytující kontextovou reprezentaci vstupu.
Hodnotíme detekci kognatů, transliteraci a konverzi grafémů na fonémy a ukazujeme, že v jednom teoretickém rámci připravovat modely, kde jde proti sobě intepretovatelnost a přesnost. Pomocí kontextových reprezentací, které jsou ale hůře interpretovatelné, dosahuje stejné přesnosti jako nejlepší metody pro párování řetězců.
Pomocí statických embedingů a mírně odlišné ztrátové funkce dokážeme vynutit interpretabilitu na úkor poklesu přesnosti.