Serwis Infona wykorzystuje pliki cookies (ciasteczka). Są to wartości tekstowe, zapamiętywane przez przeglądarkę na urządzeniu użytkownika. Nasz serwis ma dostęp do tych wartości oraz wykorzystuje je do zapamiętania danych dotyczących użytkownika, takich jak np. ustawienia (typu widok ekranu, wybór języka interfejsu), zapamiętanie zalogowania. Korzystanie z serwisu Infona oznacza zgodę na zapis informacji i ich wykorzystanie dla celów korzytania z serwisu. Więcej informacji można znaleźć w Polityce prywatności oraz Regulaminie serwisu. Zamknięcie tego okienka potwierdza zapoznanie się z informacją o plikach cookies, akceptację polityki prywatności i regulaminu oraz sposobu wykorzystywania plików cookies w serwisie. Możesz zmienić ustawienia obsługi cookies w swojej przeglądarce.
Lexicalized reordering models are very important components of phrase-based translation systems. By examining the reordering relationships between adjacent phrases, conventional methods learn these models from the word aligned bilingual corpus, while ignoring the effect of the number of adjacent bilingual phrases. In this paper, we propose a method to take the number of adjacent phrases into account...
N-gram Language model plays an important role in statistical machine translation. Traditional methods adopt perplexity to evaluate language models, while this metric does not consider the characteristics of statistical machine translation. In this paper, we propose a novel method, namely bag-of-words decoding, to evaluate n-gram language models in phrase-based statistical machine translation. As compared...
The demand for statistical machine translation on mobile terminals is increasing rapidly, but translation speed is restricted by the embedded processors without a floating-point unit. This paper proposes an approach to convert floating-point numbers into fixed-point numbers for SMT decoding on mobile terminals in order to reduce the impact of the processors without a floating-point unit on translation...
Hierarchical phrase-based translation model has been proven to be a simple and powerful machine translation model. However, due to the computational complexity constraints, the extraction and use of hierarchical rules are usually restricted under certain limits, and these limits could have a negative impact on the performance of the translation model, especially for reordering. This paper presents...
This paper presents a novel rule selection model for statistical machine translation (SMT) that uses the maximum entropy approach to predict target-side for an ambiguous source-side. The maximum entropy based rule selection (MERS) model combines rich contextual information as features, thus can help SMT systems perform context-dependent rule selection. We incorporate the MERS model into two kinds...
Podaj zakres dat dla filtrowania wyświetlonych wyników. Możesz podać datę początkową, końcową lub obie daty. Daty możesz wpisać ręcznie lub wybrać za pomocą kalendarza.