发表服务
GIZA++实现了IBM模型1~5的所有代码，在生成源语言与目标语言之间翻译概率的同时，也产生相应的副产品——“词对齐”。这个副产品成为各种统计机器翻译系统的基石，直到今天，大部分系统仍然首先使用GIZA++对大量平行语料进行词对齐。在阿拉伯语、中文等语言与印欧语系语言的对齐中错误率…
基于短语的统计机器翻译模型训练中若干关键问题的研究.梁华参.【摘要】：上世纪90年代前后，IBMWatson研究中心的Brown等人提出了基于信源信道模型的统计翻译方法，此类方法的性能远远超越了传统的基于规则的翻译方法。.其后德国亚琛工业大学的Och等人...
基于IBMModel1的词对齐与短语抽取Python实现.Python版本：3.6.基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作，教材主要介绍的是IBMModel1模型。.该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。.显然这个任务中，我们即不知道英文词和...
102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文。研究者表示，如果我们把2.26亿个反向翻译的句子添加到现有的包含500万个句子的训练数据中，我们就能大幅提升翻译质量。受到这种范式的启发，微软亚研刘铁岩等研究者提出了...
所以，翻译模型建立起两种语言的桥梁，语言模型是衡量一个句子在目标语言中是不是流利和地道。这两种模型结合起来，加上其他的一些特征，就组成了一个统计机器翻译这样的一个公式。神经网络机器翻译
翻译模型是统计机器翻译的核心，它直接影响着翻译质量。在基于词的基准统计翻译系统中，本文提出利用源语言与目标语言双向翻译概率进行平滑训练，得到最终的基于词的翻译模型。本文提出的模型有助于消除单向IBM翻译模型训练中噪声的影响，在实验中
机器翻译作为Seq2seq模型代表具有以下特点：.1、机器翻译是最被认可的Seq2seq模型实例，允许我们在其中使用很多直观例子来说明处理此类问题的困难。.2、机器翻译通常是新模型开发阶段接触的主要任务之一，这些模型在发展中经常会首先用于机器翻译...
IBM翻译模型共有5个复杂度依次递增的统计翻译模型，IBMmodel1是其中最简单的模型，也是其他模型停止计算的根底。IBM模型1仅仅思索词对词的互译概率，模型2引入了词的位置变化概率，而模型3参加一词翻译成多词的概率。SMT在整个翻译过程中，需求
于是很多科研学家开始思考，是否能让机器自动从数据库里学习相应的规则，1993年IBM提出基于词的统计翻译模型标志着第二代机器翻译技术的兴起。2014年谷歌和蒙特利尔大学提出的第三代机器翻译技术，也就是基于端到端的神经机器翻译，标志着第三…
GIZA++实现了IBM模型1~5的所有代码，在生成源语言与目标语言之间翻译概率的同时，也产生相应的副产品——“词对齐”。这个副产品成为各种统计机器翻译系统的基石，直到今天，大部分系统仍然首先使用GIZA++对大量平行语料进行词对齐。在阿拉伯语、中文等语言与印欧语系语言的对齐中错误率…
基于短语的统计机器翻译模型训练中若干关键问题的研究.梁华参.【摘要】：上世纪90年代前后，IBMWatson研究中心的Brown等人提出了基于信源信道模型的统计翻译方法，此类方法的性能远远超越了传统的基于规则的翻译方法。.其后德国亚琛工业大学的Och等人...
基于IBMModel1的词对齐与短语抽取Python实现.Python版本：3.6.基于词的翻译模型起源于上世纪IBM关于统计机器翻译的原创性工作，教材主要介绍的是IBMModel1模型。.该模型能够从大量句对齐的语料中自动实现词对齐。.显然这个任务中，我们即不知道英文词和...
102个模型、40个数据集，这是你需要了解的机器翻译SOTA论文。研究者表示，如果我们把2.26亿个反向翻译的句子添加到现有的包含500万个句子的训练数据中，我们就能大幅提升翻译质量。受到这种范式的启发，微软亚研刘铁岩等研究者提出了...
所以，翻译模型建立起两种语言的桥梁，语言模型是衡量一个句子在目标语言中是不是流利和地道。这两种模型结合起来，加上其他的一些特征，就组成了一个统计机器翻译这样的一个公式。神经网络机器翻译
翻译模型是统计机器翻译的核心，它直接影响着翻译质量。在基于词的基准统计翻译系统中，本文提出利用源语言与目标语言双向翻译概率进行平滑训练，得到最终的基于词的翻译模型。本文提出的模型有助于消除单向IBM翻译模型训练中噪声的影响，在实验中
机器翻译作为Seq2seq模型代表具有以下特点：.1、机器翻译是最被认可的Seq2seq模型实例，允许我们在其中使用很多直观例子来说明处理此类问题的困难。.2、机器翻译通常是新模型开发阶段接触的主要任务之一，这些模型在发展中经常会首先用于机器翻译...
IBM翻译模型共有5个复杂度依次递增的统计翻译模型，IBMmodel1是其中最简单的模型，也是其他模型停止计算的根底。IBM模型1仅仅思索词对词的互译概率，模型2引入了词的位置变化概率，而模型3参加一词翻译成多词的概率。SMT在整个翻译过程中，需求
于是很多科研学家开始思考，是否能让机器自动从数据库里学习相应的规则，1993年IBM提出基于词的统计翻译模型标志着第二代机器翻译技术的兴起。2014年谷歌和蒙特利尔大学提出的第三代机器翻译技术，也就是基于端到端的神经机器翻译，标志着第三…
发表服务