Zobrazeno 1 - 10
of 130
pro vyhledávání: '"Byte pair encoding"'
Autor:
Rodrigo Cuéllar Hidalgo, Raúl Pinto Elías, Juan-Manuel Torres-Moreno, Osslan Osiris Vergara Villegas, Gerardo Reyes Salgado, Andrea Magadán Salazar
Publikováno v:
Data, Vol 9, Iss 5, p 71 (2024)
In the realm of digital libraries, efficiently managing and accessing scientific publications necessitates automated bibliographic reference segmentation. This study addresses the challenge of accurately segmenting bibliographic references, a task co
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/8fef86b7779741ff919af74c0cf62e3f
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Access, Vol 8, Pp 116617-116625 (2020)
Translation of the languages of ancient times can serve as a source for the content of various digital media and can be helpful in various fields such as natural phenomena, medicine, and science. Owing to these needs, there has been a global movement
Externí odkaz:
https://doaj.org/article/c084e47f610e48f3b64f5e0a769ee9ee
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Hellsten, Simon
This bachelor's thesis in Computer Science explores the efficiency of an incremental re-tokenization algorithm in the context of BPE-trained SentencePiece models used in natural language processing. The thesis begins by underscoring the critical role
Externí odkaz:
http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-221890
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.
Publikováno v:
Digital
Volume 1
Issue 2
Pages 7-102
Volume 1
Issue 2
Pages 7-102
Phrase-based statistical machine translation (PB-SMT) has been the dominant paradigm in machine translation (MT) research for more than two decades. Deep neural MT models have been producing state-of-the-art performance across many translation tasks
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::ea2cf0292ec46973b758aa03f53e8fa3
https://doi.org/10.3390/digital1020007
https://doi.org/10.3390/digital1020007
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Kniha
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.