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In den WarenkorbXIII, 78 p. Hardcover. Versand aus Deutschland / We dispatch from Germany via Air Mail. Einband bestoßen, daher Mängelexemplar gestempelt, sonst sehr guter Zustand. Imperfect copy due to slightly bumped cover, apart from this in very good condition. Stamped. Springer Theses. Recognizing Outstanding Ph.D. Research. Sprache: Englisch.
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore Sep 2019, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Neuware -This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 92 pp. Englisch.
Verlag: Springer Nature Singapore, Springer Nature Singapore, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models.
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In den WarenkorbZustand: New. pp. XIII, 78 23 illus., 9 illus. in color. 1 Edition NO-PA16APR2015-KAP.
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: Brand New. 94 pages. 9.25x6.10x0.39 inches. In Stock.
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In den WarenkorbHardcover. Zustand: New. New. book.
Verlag: Tsinghua University Press, 2020
ISBN 10: 7302561494 ISBN 13: 9787302561491
Sprache: Chinesisch
Anbieter: liu xing, Nanjing, JS, China
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In den Warenkorbpaperback. Zustand: New. Paperback. Pub Date: 2020-08-01 Pages: 96 Publisher: Tsinghua University Press The standard neural machine translation model is usually to construct a translation model from the source language to the target language.?In this paper. we will propose some methods for jointly training two neural machine translation models. including the following topics: 1. Improve attention model; 2. Introduce monolingual corpus; 3. Improve translation based on axis language; 4. Integrate two-way dependencies.?.
Anbieter: moluna, Greven, Deutschland
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In den WarenkorbGebunden. Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Nominated by Tsinghua University as an outstanding Ph.D. thesisReports on current challenges and important advances in neural machine translationAddresses training jointly bidirectional neural machine translation modelsIncorporates a.
Verlag: Springer Nature Singapore Sep 2019, 2019
ISBN 10: 9813297476 ISBN 13: 9789813297470
Sprache: Englisch
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In den WarenkorbBuch. Zustand: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents four approaches to jointly training bidirectional neural machine translation (NMT) models. First, in order to improve the accuracy of the attention mechanism, it proposes an agreement-based joint training approach to help the two complementary models agree on word alignment matrices for the same training data. Second, it presents a semi-supervised approach that uses an autoencoder to reconstruct monolingual corpora, so as to incorporate these corpora into neural machine translation. It then introduces a joint training algorithm for pivot-based neural machine translation, which can be used to mitigate the data scarcity problem. Lastly it describes an end-to-end bidirectional NMT model to connect the source-to-target and target-to-source translation models, allowing the interaction of parameters between these two directional models. 92 pp. Englisch.
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