Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A Joint Source-Channel Model for Machine Transliteration"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Most foreign names are transliterated into Chinese, Japanese or Korean with approximate phonetic equivalents. The transliteration is usually achieved through intermediate phonemic mapping. This paper presents a new framework that allows direct orthographical mapping (DOM) between two different languages, through a joint source-channel model, also called n-gram transliteration model (TM).

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Hierarchical Joint Learning: Improving Joint Parsing and Named Entity Recognition with Non-Jointly Labeled Data"

báo cáo khoa học: " Evaluation of the mechanism and principles of management of temporomandibular joint dislocation. Systematic review of literature and a proposed new classification of temporomandibular joint dislocation"

Báo cáo y học: "Proteinases in the joint: clinical relevance of proteinases in joint destruction Yvonne Rengel, Caroline Ospelt and Steffen Gay"

báo cáo hóa học:" Effects of hip joint position and intra-capsular volume on hip joint intra-capsular pressure: a human cadaveric model"

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

Báo cáo khoa học: "A Joint Model for Discovery of Aspects in Utterances"

Báo cáo khoa học: "Joint Inference of Named Entity Recognition and Normalization for Tweets"

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

Báo cáo khoa học: "Incremental Joint Approach to Word Segmentation, POS Tagging, and Dependency Parsing in Chinese"

Báo cáo khoa học: "Joint Evaluation of Morphological Segmentation and Syntactic 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.