Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Towards a Unified Approach to Memory- and Statistical-Based Machine Translation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We present a set of algorithms that enable us to translate natural language sentences by exploiting both a translation memory and a statistical-based translation model. Our results show that an automatically derived translation memory can be used within a statistical framework to often find translations of higher probability than those found using solely a statistical model. The translations produced using both the translation memory and the statistical model are significantly better than translations produced by two commercial systems: our hybrid system translated perfectly 58% of the 505 sentences in a test collection, while the commercial systems translated perfectly only.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Automated Essay Scoring Based on Finite State Transducer: towards ASR Transcription of Oral English Speech"

Báo cáo khoa học: "Capturing Paradigmatic and Syntagmatic Lexical Relations: Towards Accurate Chinese Part-of-Speech Tagging"

Báo cáo khoa học: "Towards the Unsupervised Acquisition of Discourse Relations"

Báo cáo khoa học: "Towards Open-Domain Semantic Role Labeling"

Báo cáo khoa học: "Towards robust multi-tool tagging. An OWL/DL-based approach"

Báo cáo khoa học: "Towards Relational POMDPs for Adaptive Dialogue Management"

Báo cáo khoa học: "Metagrammar Engineering: Towards systematic exploration of implemented grammars"

Báo cáo khoa học: "Towards Style Transformation from Written-Style to Audio-Style"

Báo cáo khoa học: "Towards Tracking Semantic Change by Visual Analyti cs"

Báo cáo khoa học: "Towards a Framework for Abstractive Summarization of Multimodal Documents"
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.