中科院自動化所評測技術(shù)報(bào)告樣本-wenkub.com
2025-02-15 13:01 本頁面
【正文】 如何能夠充分利用有限的資源，開發(fā)出更加魯棒的訓(xùn)練及解碼算法，是我們下一步要思考的問題中國科學(xué)院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences參考文獻(xiàn)[1] 中科院自動化所評測技術(shù)報(bào)告 (SYSTEM II)，第四屆機(jī)器翻譯研討會， 2023[2] Wei Wei, Wei Pang, Zhendong Yang, Zhenbiao Chen, Chengqing Zong, Bo Xu. CASIA SMT System for TCSTAR Evaluation Campaign 2023. In: TCSTAR workshop, 2023.[3] Yaser AlOnaizan, Kishore Papineni. Proceedings of the 21st International Conference on Computational Linguistics and the 44th annual meeting of the ACL ACL 39。 借鑒了漢英評測的經(jīng)驗(yàn)，加入了英文命名實(shí)體翻譯及前后處理模塊；167。 采用基于 MBR解碼和混淆網(wǎng)絡(luò)解碼的多系統(tǒng)融合策略，融合 6個(gè)結(jié)果167。 語言模型也同樣使用了過濾技術(shù) ,最后過濾剩余 1000萬句中國科學(xué)院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences測試結(jié)果v新聞?lì)I(lǐng)域167。 將 NIST語料根據(jù)新聞任務(wù)發(fā)布的訓(xùn)練語料進(jìn)行過濾167。 科技 CWMT08提供的 Special語料中隨機(jī)挑選 200句v 翻譯模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)：167。 大小寫轉(zhuǎn)換：未翻譯詞保留其原始格式167。 時(shí)間，數(shù)字處理模塊167。 4gram語言模型167。 4gram語言模型167。 方向概率 [3]167。 4gram語言模型167。 系統(tǒng)融合167
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