Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Translation Model Adaptation for Statistical Machine Translation with Monolingual Topic Information"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

To adapt a translation model trained from the data in one domain to another, previous works paid more attention to the studies of parallel corpus while ignoring the in-domain monolingual corpora which can be obtained more easily. In this paper, we propose a novel approach for translation model adaptation by utilizing in-domain monolingual topic information instead of the in-domain bilingual corpora, which incorporates the topic information into translation probability estimation.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

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

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

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

Báo cáo khoa học: "A Model for Mechanical Translation"

Báo cáo khoa học: "A Topic Similarity Model for Hierarchical Phrase-based Translation"

Báo cáo khoa học: "Fast and Scalable Decoding with Language Model Look-Ahead for Phrase-based Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Topic Models for Dynamic Translation Model Adaptation"

Báo cáo khoa học: "A Joint Rule Selection Model for Hierarchical Phrase-based Translation"

Báo cáo khoa học: "A Large Scale Distributed Syntactic, Semantic and Lexical Language Model for Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "An exponential translation model for target language morphology"
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.