中科院自動化所評測技術報告樣本-文庫吧資料
2025-02-21 13:01本頁面
【正文】 采用基于 MBR解碼和混淆網絡解碼的多系統(tǒng)融合策略，融合 6個結果167。 翻譯模型最后使用的語料為 468萬句對167。 翻譯模型最后使用的語料為 538萬句對v科技領域167。 LDC2023T38提供的 Chinese Gigaword Third Edition，約 3900萬句中國科學院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences數據過濾v過濾的原則：根據 LDC語料中的當前句對中的所有詞匯是否在發(fā)布的訓練語料詞匯集合中 (周玉 ) v新聞領域167。 新聞 CWMT08提供的 Common，約 85萬句對和；NIST MT08評測提供語料，大約 670萬句對 167。 新聞 2023 SSMT英中翻譯測試集167。 格式轉換：去除中文中的空格167。 預處理? 亂碼過濾（中文中的亂碼、英文中的亂碼以及包含中文詞的句子）? 標點符號及數字變換（中文中的部分標點符號、英文中的雙字節(jié)符號及數字）? 英文縮寫處理? 中文分詞、英文 Tokenizationv后處理167。 地名，人名，機構名處理模塊167。 不符合依存子樹懲罰中國科學院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences技術說明 前后處理v前處理167。 句子長度懲罰167。 雙向詞匯化概率 l(e/f)和 l(f/e)167。 句子長度懲罰中國科學院自動化所Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences技術說明 依存樹到串系統(tǒng)v 在源語言端運用依存結構進行統(tǒng)計翻譯的新模型：DependencyString Structure Model (DSS模型 ) v 由于計算資源和時間的限制，參加本次評測的系統(tǒng)仍然沿用和分層短語相同的文法 vDSS解碼算法
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