· 2014
İstatistiksel Makine Çevirisi için RNN Kodlayıcı-Kod Çözücü Kullanarak Cümle Temsillerini Öğrenme
Learning Phrase Representations using RNN Encoder–Decoder for Statistical Machine Translation
- 24.614atıf
- 2014yıl
Kısa özet
Bu makale, cümleleri temsil etmeyi ve çevirmeyi öğrenen bir RNN kodlayıcı-kod çözücü modeli sunar ve Fransızca-İngilizce görevinde istatistiksel makine çevirisi (SMT) yapan cümle tabanlı sistemlerden daha iyi performans gösterir.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Makine çevirisi için bir RNN kodlayıcı-kod çözücü modeli tanıtıldı.
- Cümleleri ve çevirilerini doğrudan temsil etmeyi öğrenir.
- Fransızca-İngilizce çevirisinde 34.5 BLEU puanı elde edildi.
- Cümle tabanlı SMT'yi 3.1 BLEU puanı ile geride bıraktı.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Kyunghyun Cho, Bart van Merriënboer, Caglar Gulcehre, Dzmitry Bahdanau, Fethi Bougares, Holger Schwenk, Yoshua Bengio. Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). 2014.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2014 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Yapay Zeka
Artificial IntelligenceComputer Science