Building generalizable models for discourse phenomena evaluation and machine translation
The neural revolution in machine translation has made it easier to model larger contexts beyond the sentence-level, which can potentially help resolve some discourse-level ambiguities and enable better translations. Despite increasing instances of machine translation systems including contextual...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Jwalapuram, Prathyusha |
---|---|
مؤلفون آخرون: | Joty Shafiq Rayhan |
التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
اللغة: | English |
منشور في: |
Nanyang Technological University
2023
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/165027 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Korean jamo-level byte-pair encoding for neural machine translation
بواسطة: Lee, Junyoung
منشور في: (2023) -
Application of machine learning in the forecast of stock index
بواسطة: Sugianto, Jason Jonathan
منشور في: (2022) -
Natural language translation with graph convolutional neural network
بواسطة: Zhu, Yimin
منشور في: (2018) -
Building SenticNet 7
بواسطة: Perh, Zhi Hao
منشور في: (2021) -
Machine learning for new friends recommendation in NTU
بواسطة: Niu, Jianan
منشور في: (2021)