Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "A machine learning approach to the automatic evaluation of machine translation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We present a machine learning approach to evaluating the wellformedness of output of a machine translation system, using classifiers that learn to distinguish human reference translations from machine translations. This approach can be used to evaluate an MT system, tracking improvements over time; to aid in the kind of failure analysis that can help guide system development; and to select among alternative output strings. The method presented is fully automated and independent of source language, target language and domain. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

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

Báo cáo đề tài nghiên cứu khoa học cấp trường: Nghiên cứu một số thuật toán học máy (machine learning) ứng dụng cho bài toán xác định các chủ đề quan tâm của khách hàng trực tuyến

Báo cáo khoa học: "Prediction of Learning Curves in Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Bucking the Trend: Large-Scale Cost-Focused Active Learning for Statistical Machine Translation"

Báo cáo khoa học: "Learning to Transform and Select Elementary Trees for Improved Syntax-based Machine Translations"

Báo cáo khoa học: "An Interactive Machine Translation System with Online Learning"

Báo cáo khoa học: "Active Learning for Multilingual Statistical Machine Translation∗"

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

Báo cáo khoa học: "Extracting Comparative Sentences from Korean Text Documents Using Comparative Lexical Patterns and Machine Learning Techniques"

Báo cáo khoa học: "Paraphrase Recognition Using Machine Learning to Combine Similarity Measures"
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.