Learning Deep Transformer Models for Machine Translation

机译：学习机器翻译的深变压器模型

代理获取

本网站仅为用户提供外文OA文献查询和代理获取服务，本网站没有原文。下单后我们将采用程序或人工为您竭诚获取高质量的原文，但由于OA文献来源多样且变更频繁，仍可能出现获取不到、文献不完整或与标题不符等情况，如果获取不到我们将提供退款服务。请知悉。

页面导航

著录项
引文网络
相似文献
相关主题

著录项

作者
Qiang Wang; Bei Li; Tong Xiao; Jingbo Zhu; Changliang Li; Derek F. Wong; Lidia S. Chao;
展开▼
作者单位

展开▼
年度 2019
总页数
原文格式 PDF
正文语种
中图分类

相似文献

外文文献
中文文献
专利

1. Research on Machine Translation of Deep Neural Network Learning Model Based on Ontology [J] . Yaya Tian, Shaweta Khanna, Anton Pljonkin Informatica: An International Journal of Computing and Informatics . 2021,第5期

机译：基于本体论的深神经网络学习模型机器翻译研究
2. Transforming machine translation: a deep learning system reaches news translation quality comparable to human professionals [J] . Martin Popel, Marketa Tomkova, Jakub Tomek, Nature Communications . 2020,第1期

机译：变换机器翻译：深度学习系统达到了与人类专业人士相当的新闻翻译质量
3. Deep Learning Takes on Translation Improvements in hardware, the availability of massive amounts of data, and algorithmic upgrades are among the factors supporting better machine translation [J] . Monroe Don Communications of the ACM . 2017,第6期

机译：深度学习承担翻译工作硬件改进，大量数据的可用性以及算法升级是支持更好的机器翻译的因素
4. Learning Deep Transformer Models for Machine Translation [C] . Qiang Wang, Bei Li, Tong Xiao, Annual meeting of the Association for Computational Linguistics . 2019

机译：学习用于机器翻译的深层变压器模型
5. Deep Learning Networks and Its Application in Neural Machine Translation. [D] . Duan, Tiehang. 2017

机译：深度学习网络及其在神经机器翻译中的应用。
6. Machine Learning-Based Sensor Data Modeling Methods for Power Transformer PHM [O] . Anyi Li, Xiaohui Yang, Huanyu Dong, 2018

机译：基于机器学习的电力变压器PHM传感器数据建模方法
7. A MACHINE LEARNING APPROACH TO THE IDENTIFICATION OF TRANSLATIONAL LANGUAGE: AN INQUIRY INTO TRANSLATIONESE LEARNING MODELS [O] . Ilisei Iustina-Narcisa 2012

机译：识别翻译语言的机器学习方法：对翻译学习模型的询问

Learning Deep Transformer Models for Machine Translation

著录项

引文网络

相似文献

相关主题

期刊订阅