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Training markov random field-based translation models using gradient ascent

机译:使用梯度上升训练Markov基于随机场的翻译模型

摘要

Various technologies described herein pertain to training and utilizing a general, statistical framework for modeling translation via Markov random fields (MRFs). An MRF-based translation model can be employed in a statistical machine translation (SMT) system. The MRF-based translation model allows for arbitrary features extracted from a phrase pair to be incorporated as evidence. The parameters of the model are estimated using a large-scale discriminative training approach based on stochastic gradient ascent and an N-best list based expected Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) as an objective function.
机译:本文描述的各种技术涉及训练和利用通用的统计框架来对经由马尔可夫随机场(MRF)的翻译进行建模。基于MRF的翻译模型可以在统计机器翻译(SMT)系统中使用。基于MRF的翻译模型允许从短语对中提取任意特征以作为证据。使用基于随机梯度上升和基于N最佳列表的预期双语评估学习(BLEU)作为目标函数的大规模判别训练方法,估计模型的参数。

著录项

  • 公开/公告号US10025778B2

    专利类型

  • 公开/公告日2018-07-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 MICROSOFT CORPORATION;

    申请/专利号US201414182615

  • 发明设计人 JIANFENG GAO;XIAODONG HE;

    申请日2014-02-18

  • 分类号G06F17/28;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:05:46

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