Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Discriminative Word Alignment with Conditional Random Fields"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

In this paper we present a novel approach for inducing word alignments from sentence aligned data. We use a Conditional Random Field (CRF), a discriminative model, which is estimated on a small supervised training set. The CRF is conditioned on both the source and target texts, and thus allows for the use of arbitrary and overlapping features over these data. Moreover, the CRF has efficient training and decoding processes which both find globally optimal solutions.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Discriminative Pruning for Discriminative ITG Alignment"

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

Báo cáo khoa học: "Joint Feature Selection in Distributed Stochastic Learning for Large-Scale Discriminative Training in SMT"

Báo cáo khoa học: "Discriminative Pronunciation Modeling: A Large-Margin, Feature-Rich Approach"

Báo cáo khoa học: "Discriminative Strategies to Integrate Multiword Expression Recognition and Parsing"

Báo cáo khoa học: "Concept-to-text Generation via Discriminative Reranking"

Báo cáo khoa học: "A Discriminative Hierarchical Model for Fast Coreference at Large Scale"

Báo cáo khoa học: "Discriminative Learning for Joint Template Filling"

Báo cáo khoa học: "Discriminative Modeling of Extraction Sets for Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "A Discriminative Model for Joint Morphological Disambiguation and Dependency Parsing"
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.