Zobrazeno 1 - 10
of 10
pro vyhledávání: '"Azpiazu, Ion Madrazo"'
Multilingual machine translation has recently been in vogue given its potential for improving machine translation performance for low-resource languages via transfer learning. Empirical examinations demonstrating the success of existing multilingual
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2005.05507
Recommender algorithms performance is often associated with the availability of sufficient historical rating data. Unfortunately, when it comes to children, this data is seldom available. In this paper, we report on an initial analysis conducted to e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1808.08274
Publikováno v:
Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol 8, Pp 361-376 (2020)
The alignment of word embedding spaces in different languages into a common crosslingual space has recently been in vogue. Strategies that do so compute pairwise alignments and then map multiple languages to a single pivot language (most often Englis
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/caf915c2074540abba3fce5fbaf7829b
Publikováno v:
Transactions of the Association for Computational Linguistics, Vol 7, Pp 421-436 (2019)
We present a multiattentive recurrent neural network architecture for automatic multilingual readability assessment. This architecture considers raw words as its main input, but internally captures text structure and informs its word attention proces
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/803e47671c3f464b957780f9db186edf
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Martinc, Matej1,2 (AUTHOR) matej.martinc@ijs.si, Pollak, Senja1 (AUTHOR) senja.pollak@ijs.si, Robnik-Šikonja, Marko3 (AUTHOR) marko.robnik@fri.uni-lj.si
Publikováno v:
Computational Linguistics. Mar2021, Vol. 47 Issue 1, p141-179. 39p.
Publikováno v:
International Journal of Machine Learning & Cybernetics; Nov2022, Vol. 13 Issue 11, p3285-3297, 13p
Specialists in quantitative linguistics the world over have recourse to a solid and universal methodology. These days, their methods and mathematical models must also respond to new communication phenomena and the flood of data produced daily. While