Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Prediction of Learning Curves in Machine Translation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Parallel data in the domain of interest is the key resource when training a statistical machine translation (SMT) system for a specific purpose. Since ad-hoc manual translation can represent a significant investment in time and money, a prior assesment of the amount of training data required to achieve a satisfactory accuracy level can be very useful. In this work, we show how to predict what the learning curve would look like if we were to manually translate increasing amounts of data.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Prediction of Learning Curves in Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Head-driven Transition-based Parsing with Top-down Prediction"

Báo cáo khoa học: "Cross-Language Document Summarization Based on Machine Translation Quality Prediction"

Báo cáo khoa học: "From Structured Prediction to Inverse Reinforcement Learning"

Báo cáo khoa học: "Combining Morpheme-based Machine Translation with Post-processing Morpheme Prediction"

Báo cáo khoa học: "Beam-Width Prediction for Efficient Context-Free Parsing"

Báo cáo khoa học: "Age Prediction in Blogs: A Study of Style, Content, and Online Behavior in Pre- and Post-Social Media Generations"

Báo cáo khoa học: "Pointwise Prediction for Robust, Adaptable Japanese Morphological Analysis"

Báo cáo khoa học: "A Ranking Approach to Stress Prediction for Letter-to-Phoneme Conversion"

Báo cáo khoa học: "A global model for joint lemmatization and part-of-speech prediction"
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.