Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Rule Filtering by Pattern for Efficient Hierarchical Translation"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We describe refinements to hierarchical translation search procedures intended to reduce both search errors and memory usage through modifications to hypothesis expansion in cube pruning and reductions in the size of the rule sets used in translation. Rules are put into syntactic classes based on the number of non-terminals and the pattern, and various filtering strategies are then applied to assess the impact on translation speed and quality. Results are reported on the 2008 NIST Arabic-toEnglish evaluation task. .

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Crowdsourcing Inference-Rule Evaluation"

Báo cáo khoa học: "Learning Better Rule Extraction with Translation Span Alignment"

Báo cáo khoa học: "Fine-grained Tree-to-String Translation Rule Extraction"

Báo cáo khoa học: "The Importance of Rule Restrictions in CCG"

Báo cáo khoa học: "A hybrid rule/model-based finite-state framework for normalizing SMS messages"

Báo cáo khoa học: "A Joint Rule Selection Model for Hierarchical Phrase-based Translation"

Báo cáo khoa học: "Effective Use of Function Words for Rule Generalization in Forest-Based Translation"

Báo cáo khoa học: "Rule Markov Models for Fast Tree-to-String Translation"

Báo cáo khoa học: "Reducing SMT Rule Table with Monolingual Key Phrase"

Báo cáo khoa học: "Combining POMDPs trained with User Simulations and Rule-based Dialogue Management in a Spoken Dialogue System"
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.