Hlavní stránka > Výsledky hledání: Duh, Kevin
Hledej:
Tipy pro vyhledávaní :: Rozšířené hledání
Hledej ve sbírkách:
Seřadit podle: Zobrazit výsledky: Výstupní formát:
Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 1 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Non-Autoregressive Neural Machine Translation
 Helcl, Jindřich ; Hajič, Jan (vedoucí práce) ; Duh, Kevin (oponent) ; Popel, Martin (oponent)
V poslední době nabídl výzkum strojového překladu nové metody pro zrych- lení generování. Jedním z navrhovaných metod je takzvaný neautoregresivní neuronový strojový překlad. V klasických autoregresivních překladových sys- témech jsou výstupní pravděpodobnostní rozdělení modelována podmíněně na předchozích výstupech. Tato závislost umožňuje modelům sledovat stav překlá- dání a obvykle vede ke generování velmi plynulých textů. Autoregresivní postup je však ze své podstaty sekvenční a nelze jej paralelizovat. Neautoregresivní sys- témy modelují pravděpodobnosti jednotlivých cílových slov jako navzájem pod- míněně nezávislé, což znamená, že dekódování lze paralelizovat snadno. Nevýho- dou je ovšem nízká kvalita překladu ve srovnání s modely autoregresivními. Cíl výzkumu neautoregresivních metod strojového překladu je zlepšit kvalitu pře- kladu a zároveň uchovat vysokou rychlost dekódování. Naše práce předkládá re- šerši publikovaných metod a poukazuje na některé nedostatky plynoucí z obecně přijímané evaluační metodologie. Popisujeme experimenty s neautoregresivními modely trénovaných pomocí takzvané " connectionist temporal classification". Z našich výsledků plyne, že i když dosahujeme nejlepších výsledků mezi neautore- gresivními modely na datech z WMT z roku 2014, při porovnání s nejnovějšími...
Úplný záznam

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.
Digitální repozitář :: Hledej :: Nový záznam :: Personalizace :: Nápověda
Powered by Invenio v1.1.2
Spravuje admin.invenio@techlib.cz
Tato stránka je dostupná také v následujících jazycích:
Česky  English