Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Minimum Bayes-risk System Combination"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Minimum Bayes-risk System Combination"
Hoàng Lan
93
10
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We present minimum Bayes-risk system combination, a method that integrates consensus decoding and system combination into a unified multi-system minimum Bayes-risk (MBR) technique. Unlike other MBR methods that re-rank translations of a single SMT system, MBR system combination uses the MBR decision rule and a linear combination of the component systems’ probability distributions to search for the minimum risk translation among all the finite-length strings over the output vocabulary. | Minimum Bayes-risk System Combination Jesus Gonzalez-Rubio Institute Tecnologico de Informatica U. Politecnica de Valencia 46022 Valencia Spain jegonzalez@iti.upv.es Alfons Juan Francisco Casacuberta D. de Sistemas Informaticos y Computation U. Politecnica de Valencia 46022 Valencia Spain ajuan fcn @dsic.upv.es Abstract We present minimum Bayes-risk system combination a method that integrates consensus decoding and system combination into a unified multi-system minimum Bayes-risk MBR technique. Unlike other MBR methods that re-rank translations of a single SMT system MBR system combination uses the MBR decision rule and a linear combination of the component systems probability distributions to search for the minimum risk translation among all the finite-length strings over the output vocabulary. We introduce expected BLEU an approximation to the BLEU score that allows to efficiently apply MBR in these conditions. MBR system combination is a general method that is independent of specific SMT models enabling us to combine systems with heterogeneous structure. Experiments show that our approach bring significant improvements to single-system-based MBR decoding and achieves comparable results to different state-of-the-art system combination methods. 1 Introduction Once statistical models are trained a decoding approach determines what translations are finally selected. Two parallel lines of research have shown consistent improvements over the max-derivation decoding objective which selects the highest probability derivation. Consensus decoding procedures select translations for a single system with a minimum Bayes risk MBR Kumar and Byrne 2004 . System combination procedures on the other hand generate translations from the output of multiple component systems by combining the best fragments of these outputs Frederking and Nirenburg 1268 1994 . In this paper we present minimum Bayes risk system combination a technique that unifies these two approaches by learning a .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Efficient Minimum Error Rate Training and Minimum Bayes-Risk Decoding for Translation Hypergraphs and Lattices"
Báo cáo toán học: "Adding layers to bumped-body polyforms with minimum perimeter preserves minimum perimeter"
Báo cáo khoa học: "Text Segmentation by Language Using Minimum Description Length"
Báo cáo khoa học: "Efficient Path Counting Transducers for Minimum Bayes-Risk Decoding of Statistical Machine Translation Lattices"
Báo cáo khoa học: "Minimum Bayes-risk System Combination"
Báo cáo khoa học: "Beyond Log-Linear Models: Boosted Minimum Error Rate Training for N-best Re-ranking"
Báo cáo khoa học: "Minimum Cut Model for Spoken Lecture Segmentation"
Báo cáo khoa học: "Optimizing Grammars for Minimum Dependency Length"
Báo cáo khoa học: "Minimum Risk Annealing for Training Log-Linear Models∗"
Báo cáo khoa học: "Minimum Bayes Risk Decoding for BLEU"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.