Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Translation Model Size Reduction for Hierarchical Phrase-based Statistical Machine Translation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper, we propose a novel method of reducing the size of translation model for hierarchical phrase-based machine translation systems. Previous approaches try to prune infrequent entries or unreliable entries based on statistics, but cause a problem of reducing the translation coverage.

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.