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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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2021-03-24
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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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GS4NMT-master.zip (26个子文件)
GS4NMT-master
.gitignore 399B
postproc.sh 127B
README.md 3KB
translate.py 16KB
searchs
nbs.py 7KB
__init__.py 588B
greedy.py 3KB
trainer.py 10KB
clear.sh 184B
models
groundhog.py 9KB
rnnsearch.py 10KB
gru.py 5KB
__init__.py 588B
losser.py 14KB
wargs_pretrain.py 3KB
wargs_finetune.py 3KB
_main.py 5KB
tools
optimizer.py 4KB
bleu.py 8KB
dictionary.py 3KB
score-alignments.py 5KB
utils.py 19KB
__init__.py 588B
inputs.py 3KB
wtrans.py 9KB
inputs_handler.py 7KB
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李韩资
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