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

With a few exceptions, discriminative training in statistical machine translation (SMT) has been content with tuning weights for large feature sets on small development data. Evidence from machine learning indicates that increasing the training sample size results in better prediction. The goal of this paper is to show that this common wisdom can also be brought to bear upon SMT.

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
164    151    2    29-04-2024
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.