کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4973671 | 1451682 | 2017 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Domain adaptation using neural network joint model
ترجمه فارسی عنوان
انطباق دامنه با استفاده از مدل شبکه عصبی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
ترجمه ماشین انطباق دامنه، مدل مشترک شبکه عصبی، نمایندگی توزیع متون، برآورد مخالف سر و صدا،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
پردازش سیگنال
چکیده انگلیسی
We evaluated our models on the standard task of translating English-to-German and Arabic-to-English TED talks. The NDAM models achieved better perplexities and modest BLEU improvements compared to the baseline NNJM, trained either on in-domain or on a concatenation of in- and out-domain data. On the other hand, the NFM models obtained significant improvements of up to +0.9 and +0.7 BLEU points, respectively. We also demonstrate improvements over existing adaptation methods such as instance weighting, phrasetable fill-up, linear and log-linear interpolations.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Speech & Language - Volume 45, September 2017, Pages 161-179
Journal: Computer Speech & Language - Volume 45, September 2017, Pages 161-179
نویسندگان
Shafiq Joty, Nadir Durrani, Hassan Sajjad, Ahmed Abdelali,