GS4NMT:“用于神经机器翻译的带有概率N-gram匹配的贪婪搜索”的源代码-Search source code

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GS4NMT:带有概率N-gram匹配的贪婪搜索,用于神经机器翻译 采用概率序列级目标来减轻曝光偏差并微调NMT模型。 我们首先使用交叉熵损失对NMT模型进行预训练,然后使用概率序列级别的目标对模型进行微调,其中采用贪婪搜索来减轻曝光偏差。 邵晨泽,杨峰和陈锡林。 带有概率N-gram匹配的贪婪搜索,用于神经机器翻译。 在Emnlp会议录中,2018。 运行环境 该系统已在以下环境中进行了测试。 Ubuntu 16.04.1 LTS 64位 Python 2.7 火炬0.3.0 相依性 下载 解压缩 export CLASSPATH="./stanford-parser-full-2017-06-09/stanford-parser.jar:$CLASSPATH" 玩具数据集 训练数据包含来自旅游和旅行领域的44K个句子 验证集由IWSLT 2005中的ASR devset 1和

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