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基于层次短语翻译模型的统计机器翻译
基于层次短语翻译模型的统计机器翻译
层次短语
翻译模型
机器翻译
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· 超过95%的资源
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2013-09-03
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机器翻译课程的论文 基于层次短语翻译模型的统计机器翻译
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基于短语的统计翻译
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介绍了基于短语的统计机器翻译技术，包括原理，模型，评估等。
基于改进短语翻译模型的计算机智能化校对系统研究
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针对句法与短语的英语翻译校对系统重视精准度校准，无法解决连贯性差的问题，提出了基于改进短语翻译模型的智能校对系统。首先，通过创建语义本体模型和短语译文组合翻译算法创建语义本体模型。另外，对系统的总体进行设计。通过系统的整体架构设计系统的软硬件，硬件设计主要为搜索模块，从而提高搜索的精度。在软件模块过程中，主要包括系统应用程序的框架、网络拓扑结构、客户端、译者组织管理、在线协作翻译等模块，并且能够支
论文研究-融入双语最大名词短语的机器翻译模型.pdf
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在统计机器翻译中融入有价值的句法层面的语言学知识，对于推动统计机器翻译的发展具有重要的理论意义和应用价值。提出了三种由简到繁的将双语最大名词短语融入到统计翻译模型的策略，整体翻译性能逐步上升。Method-Ⅲ采用分而治之的策略，以硬约束的方式在统计机器翻译中融入最大名词短语，并在双语最大名词短语层面上融合了短语翻译模型和层次短语模型，对翻译系统的改善最显著。所述策略显著提高了短语翻译模型的质量，在
融合时态特征的日英层次短语翻译模型
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针对基于层次短语翻译模型的统计机器翻译使用上下文信息有限，时态翻译质量不高的问题，提出一种融合时态特征的日英统计机器翻译方法。该方法通过引入翻译规则的时态分类约束信息，解码器可以根据每条规则的潜在时态分类，为相应时态的句子匹配到最合适的规则进行翻译。首先从双语训练语料中抽取时态特征构建最大熵分类模型，然后再抽取包含各类时态信息的层次短语规则的时态特征，最后将规则的时态分类结果作为一类新特征，融入基
基于层次短语的汉蒙统计机器翻译研究 (2013年)
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使用形式化的句法分析方法―――基于层次短语的翻译模型进行汉蒙统计机器翻译研究.实验证明,基于层次短语的6元模型实验结果比基于短语的3、4、5和6元的结果都要好.进一步对基于层次短语的汉蒙统计机器翻译系统译文中的汉语未登录数词进行后处理,从而提高了翻译系统性能.
论文研究-基于短语的汉蒙统计机器翻译研究.pdf
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通过对少数民族文字、语言的特点及其在多语种软件中体现的研究，对现有单一语种构件模型的接口和组合方式的分析，在单一语种构件模型的基础上，结合多语种软件的特点，定义了基于CCM的多语种构件模型，及其构件描述语言MLCDL。
Phrasal:基于统计短语的机器翻译系统-开源
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Stanford Phrasal是使用Java编写的基于统计短语的最先进的机器翻译系统。 从本质上讲，它提供了与Moses核心几乎相同的功能。 独特的功能包括：提供易于使用的API来实现新的解码模型功能，使用包含间隙的短语进行翻译的能力（Galley等人，2010年）以及短语表和词法重排模型的条件提取。 由斯坦福大学自然语言处理小组开发的一个团队，由教职人员，博士后，程序员和学生组成，他们共同研究
利用统计搭配模型改进基于实例的机器翻译
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基于实例的机器翻译(example-based machine translation,简称EBMT)使用预处理过的双语例句作为主要翻译资源,通过编辑与待翻译句子匹配的翻译实例来生成译文.在EBMT系统中,翻译实例选择及译文选择对系统性能影响较大.提出利用统计搭配模型来增强EBMT 系统中翻译实例选择及译文选择的能力,提高译文质量.首先,使用单语统计词对齐从单语语料中训练统计搭配模型.然后,利用该
UnsupervisedPBSMT:基于无监督短语的统计机器翻译
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这是未完成的代码，目前处于保留状态。 基于无监督短语的统计机器翻译 机器翻译系统的无监督学习。 尤其是，这些方法对于没有并行语句可用的低资源语言非常有用。 第三方软件 （学习单词嵌入） （双语词典的无监督学习） （基于短语的语言模型） （学习平滑的n-gram模型） 安装 git clone --recursive git@github.com:tomrunia/Unsupervise
论文研究-统计机器翻译中翻译规则抽取.pdf
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对齐短语是决定统计机器翻译系统质量的核心模块。提出基于短语结构树的...采用翻译规则的统计机器翻译系统在不同数据集上具有稳定的翻译结果，在训练集和测试集的平均BlEU评分高于短语模型和层次短语模型的BLEU评分。
层次短语翻译的神经网络调序模型.pdf
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c-value基于短语的统计机器翻译中短语抽取算法改进
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c-value基于短语的统计机器翻译中短语抽取算法改进 进行智能开发的良好算法
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数据流的无限性、连续性和速度快等特点，使得挖掘出所有准确的数据流频繁项通常是不可能的.算法的空间复杂度和时间复杂度通常是评价频繁项挖掘算法优劣的两个主要度量.通过引入局部性原理改进数据流近似频繁项的挖掘算法，该算法的空间复杂性为O（1/ε），数据流每个数据项的最坏处理时间是O（1/ε），其最好处理时间是O（1），输出结果的频率值误差为∑_(i=2)^j（1-μi）×ki。
基于翻译日志的统计机器翻译模型剪枝 (2014年)
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提出一种基于翻译日志的统计机器翻译模型的剪枝方法。该方法利用翻译规则在翻译日志中的命中频数对机器翻译规则进行过滤，保留当前机器翻译模型所需的最小规则表。实验表明，该方法能够在仅保留原有模型1％～3％翻译规则的前提下达到原有模型的翻译效果。
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仿真电路以及操作方法
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maogaga2000
2018-01-26
参考下，是怎样的
梦想天堂啊
2013-12-12
不错的基础知识
frankvaliant
2014-11-03
帮助我看懂这个论文了
feng_bd
2014-03-02
有可用作入门参考~
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