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Review of Cyril Goutte, Nicola Cancedda, Marc Dymetman, and George Foster (eds): Learning machine translation

机译:Cyril Goutte,Nicola Cancedda,Marc Dymetman和George Foster(eds)的评论:学习机器翻译

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摘要

As the field of statistical machine translation matures, there is not only a need to develop better linguistic models but also better parameter estimation methods. Not only must we develop models that match more closely the linguistic processes to explain the transformation of a text in one language into a meaning-equivalent text in another. There is also a need to refine the core methodology of obtaining parameter values for such models.
机译:随着统计机器翻译领域的成熟,不仅需要开发更好的语言模型,而且需要开发更好的参数估计方法。我们不仅必须开发与语言过程更紧密匹配的模型,以解释一种语言的文本到另一种语言的等价文本的转换。还需要完善获取此类模型的参数值的核心方法。

著录项

  • 来源
    《Machine translation》 |2009年第4期|P.269-271|共3页
  • 作者

    Philipp Koehn;

  • 作者单位

    School of Informatics, University of Edinburgh, Edinburgh, UK;

  • 收录信息 美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-18 00:40:04

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