Une méthode discriminant formation simple pour la traduction automatique avec Grands Caractéristiques

Tian Xia, Shaodan Zhai, Zhongliang Li, Shaojun Wang


Abstract
Marge infusé algorithmes détendus (MIRAS) dominent modèle de tuning dans la traduction automatique statistique dans le cas des grandes caractéristiques de l’échelle, mais ils sont également célèbres pour la complexité de mise en œuvre. Nous introduisons une nouvelle méthode, qui concerne une liste des N meilleures comme une permutation et minimise la perte Plackett-Luce de permutations rez-de-vérité. Des expériences avec des caractéristiques à grande échelle démontrent que, la nouvelle méthode est plus robuste que MERT ; si ce est seulement à rattacher avec Miras, il a un avantage comparativement, plus facile à mettre en œuvre.
Anthology ID:
2015.jeptalnrecital-court.1
Volume:
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts
Month:
June
Year:
2015
Address:
Caen, France
Venue:
JEP/TALN/RECITAL
SIG:
Publisher:
ATALA
Note:
Pages:
1–6
Language:
URL:
https://aclanthology.org/2015.jeptalnrecital-court.1
DOI:
Bibkey:
Cite (ACL):
Tian Xia, Shaodan Zhai, Zhongliang Li, and Shaojun Wang. 2015. Une méthode discriminant formation simple pour la traduction automatique avec Grands Caractéristiques. In Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts, pages 1–6, Caen, France. ATALA.
Cite (Informal):
Une méthode discriminant formation simple pour la traduction automatique avec Grands Caractéristiques (Xia et al., JEP/TALN/RECITAL 2015)
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PDF:
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