Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "How Much Can We Gain from Supervised Word Alignment"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Word alignment is a central problem in statistical machine translation (SMT). In recent years, supervised alignment algorithms, which improve alignment accuracy by mimicking human alignment, have attracted a great deal of attention. The objective of this work is to explore the performance limit of supervised alignment under the current SMT paradigm.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

báo cáo khoa học: " Novel genes for QTc interval. How much heritability is explained, and how much is left to find?"

Báo cáo y học: "Noninvasive ventilation for acute lung injury: how often should we try, how often should we fail"

Báo cáo khoa học: "Word Epoch Disambiguation: Finding How Words Change Over Time"

Báo cáo khoa học: "How do you pronounce your name? Improving G2P with transliterations"

Báo cáo khoa học: "How to train your multi bottom-up tree transducer"

Báo cáo khoa học: "ParaSense or How to Use Parallel Corpora for Word Sense Disambiguation"

Báo cáo khoa học: "Does Size Matter – How Much Data is Required to Train a REG Algorithm?"

Báo cáo khoa học: "How Verb Subcategorization Frequencies Are Affected By Corpus Choice"

Báo cáo khoa học: "HOW DO WE COUNT? THE PROBLEM OF TAGGING PHRASAL VERBS IN PARTS"

Báo cáo khoa học: "HOW DOES NATURAL LANGUAGE QUANTIFY"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.