机器翻译论文发表
清华大学人工智能十年发展总结
由下图可见,从 2011 年以来人工智能领域高水平论文发表量整体上呈现稳步增长态势,取得了很多科研成果。这些科研成果涵盖 R-CNN 算法、神经机器翻译的新方法等。 ▲过去十年人工智能领域国际顶级期
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EMNLP 2021 机器翻译论文概览 AligNART: Non-autoregressive Neural Machine Translation by Jointly Learning to Estimate Alignment and Translate类型:长文作者机构:Kakao、高丽
论文篇基于深度学习的机器翻译论文总汇
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人工智能机器翻译的发展经历了哪几个重要阶段
经过两年的调查,ALPAC发表了其著名的机器翻译研究现状报告,其结论是机器翻译进展缓慢,质量糟糕,价格昂贵,且看不到未来。 这一报告刺破了第一次机
如何解决神经机器翻译三大关键性
近日,清华大学计算机系与智能产业研究院的机器翻译研究团队发表了一篇关于神经机器翻译技术的最新综述论文,文章 对神经机器翻译方法进行回顾,并重点介
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Machine Translation - 机器翻译1. 【Machine Translation】Unsupervised Machine Translation Using Monolingual Corpora Only 【机器翻译】仅使用单语语料库的
ACL2019最佳论文Tea
而今年的 ACL 2019 最佳长论文——Bridging the Gap between Training and Inference for Neural Machine Translation 则对这两个问题提出了解决方案,并在多个机器翻译数据集上取得