Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Machine Translation without Words through Substring Alignment"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper, we demonstrate that accurate machine translation is possible without the concept of “words,” treating MT as a problem of transformation between character strings. We achieve this result by applying phrasal inversion transduction grammar alignment techniques to character strings to train a character-based translation model, and using this in the phrase-based MT framework.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Translation Model Adaptation for Statistical Machine Translation with Monolingual Topic Information"

Báo cáo khoa học: "Mixing Multiple Translation Models in Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Translation Model Size Reduction for Hierarchical Phrase-based Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Balancing User Effort and Translation Error in Interactive Machine Translation Via Confidence Measures"

Báo cáo khoa học: "Improving On-line Handwritten Recognition using Translation Models in Multimodal Interactive Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Name Translation in Statistical Machine Translation Learning When to Transliterate"

Báo cáo khoa học: "A Discriminative Latent Variable Model for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "A machine learning approach to the automatic evaluation of machine translation"

Báo cáo khoa học: "translation of russian technical literature by machine"

Báo cáo khoa học: "Machine Translation Development at the University of Washington"
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.