2007年夏季奥运会:加拿大渥太华
本特·梅加德 :
机器翻译峰会第十一届会议记录:论文,丹麦哥本哈根,2007年9月10日至14日。 2007 前言。 爱川孝子 , 李·施瓦茨 , Ronit King公司 , 莫·科尔斯顿-奥利弗 , 卡门·洛扎诺 :
统计机器翻译环境中受控语言对翻译质量和后期编辑的影响。 维森特·阿拉博 , 阿尔贝托·桑希斯 , 弗朗西斯科·卡萨库贝塔 :
使用单词后验概率改进语音转换。 阿比谢克·阿伦 , 菲利普·科恩 :
基于短语的统计机器翻译识别训练的在线学习方法。 朱莉娅·艾默里奇 , 爱马仕·卡梅洛 :
使用位文本自动提取机器翻译词典的词条。 博格丹·巴比奇 , 安东尼·哈特利 , 谢尔盖·沙洛夫 :
从源代码不足的语言进行翻译:比较直接翻译和枢轴翻译。 埃克哈德·比克 :
丹英:广泛覆盖的丹英机器翻译。 迈克尔·布兰奇 :
全球公共卫生情报网(GPHIN)。 伦斯·博德 :
基于句法的无监督机器翻译:不连续短语的贡献。 曹桂红 , 高剑锋 , 聂建云 :
从单语网页中挖掘大规模双语词典的系统。 迈克尔·卡尔 :
METIS-II:德语到英语机器翻译系统。 海洋木瓜 , 吴德凯 :
用于统计机器翻译的上下文相关短语翻译词典。 宜昌 , 张颖(音) , 斯蒂芬·沃格尔 , 杨杰(音译) :
使用噪声信道校正模型增强基于图像的阿拉伯语文档翻译。 张静欣 , Chun-Kai Kung先生 :
一种用于挖掘同义简约传统汉语术语的汉译汉统计机器翻译模型。 赵文翰 , 李周军 :
将成分结构约束纳入区分性词语对齐。 陈拳击 , 马塞洛·费德里科 , 毛罗·塞托洛 :
通过生成n-gram语言模型实现更好的n-best翻译。 约塞普·玛丽亚·克雷戈 , 何塞·B·马里诺 :
句法增强的n-gram-based SMT。 保罗·戴维斯 , 朱丽叶 , 凯文·斯莫尔 :
并非所有链接都是一样的:为统计机器翻译评估单词对齐。 丹尼尔·德切洛特 , 霍尔格·施文克 , 赫莱恩·博内阿·梅纳德(Hélène Bonneau-Maynard) , 亚历山大·阿劳岑 , 吉尔斯·阿达 :
基于Moses的最先进的统计机器翻译系统。 艾蒂安·德努埃尔 :
统计机器翻译框架中未知单词的类比翻译。 蒙娜·迪亚卜 , 马哈茂德·戈尼姆 , 尼扎尔·哈巴什 :
统计机器翻译背景下的阿拉伯语发音。 Hiroshi Echizen-ya先生 , 荒木贤治 :
基于直观公共部件连续体递归获取的机器翻译自动评估。 马提亚斯·埃克 , 斯蒂芬·沃格尔 , 亚历克斯·魏贝尔 :
估计翻译模型修剪的短语对相关性。 保拉·埃斯特雷拉 , 奥利维尔·哈蒙 , 安德烈·波佩斯库·贝利斯 :
可靠的机器翻译评估需要多少数据? 使用bootstrapping研究人工和自动度量。 奥尼 , 科比·雷特 , 斯蒂芬·索德兰 , 马库斯·萨默尔 :
词汇翻译及其在网络图像搜索中的应用。 阿里亚德纳字体Llitjós , 詹姆·卡博内尔(Jaime G.Carbonell) , 阿隆·拉维 :
通过自动优化改进基于传输的机器翻译系统。 巴勃罗·加马洛·奥特罗 :
从可比较的英语和西班牙语语料库学习双语词汇。 费德里科·加斯帕里 , 约翰·哈钦斯 :
在线免费! 在线机器翻译十年:起源、发展、当前使用和未来展望。 迪帕·古普塔 , 毛罗·塞托洛 , 马塞洛·费德里科 :
统计机器翻译的基于POS的重新排序模型。 尼扎尔·哈巴什 :
统计机器翻译的句法预处理。 奥利维尔·哈蒙 , 贾梅尔·莫斯特法 , 哈立德·乔克里 :
TC-STAR中语音转换系统的端到端评估。 奥利维尔·哈蒙 , 安东尼·哈特利 , 安德烈·波佩斯库·贝利斯 , 哈立德·乔克里 :
评估法国MT评估活动CESTA中的人工和自动化质量判断。 玛丽·哈珀 , 亚历克斯·亚塞罗 , 斯里尼瓦斯·班加罗尔 , 卡博内尔 , 乔丹·科恩 , 芭芭拉·卡希尔 , 卡罗尔·埃斯皮·威尔森 , 克里斯蒂安·费尔鲍姆 , 约翰·加罗福洛 , 李金辉 , 吉姆·莱斯特 , 安德鲁·麦克拉姆 , 纳尔逊·摩根 , 迈克尔·皮切尼 , 乔·皮科内 , 兰斯·兰肖 , 杰弗里·雷纳 , 哈达尔·谢姆托夫 , 克莱尔·沃斯 :
关于NSF赞助的工业中心人类语言技术研讨会的报告。 Sanjika Hewavitharana公司 , 阿隆·拉维 , 斯蒂芬·沃格尔 :
使用名词短语驱动的统计机器翻译系统进行实验。 皮埃尔·伊莎贝尔 , 西里尔·古特 , 米歇尔·西马德 :
通过自动后期编辑对机器翻译系统进行领域调整。 Hitoshi Isahara先生 , 佐藤黑一世(Sadao Kurohashi) , Jun’ichi Tsujii先生 , 内本清彦 , 中川裕志 , Hiroyuki Kaji先生 , 顺义菊池 :
日汉机器翻译系统的开发。 板垣正木 , 爱川孝子 , 何晓东 :
术语翻译的自动验证与统计方法一致。 海基·贾恩·卡勒普 , 凯雷尔·维斯基 :
比较平行语料库并评估其质量。 金在东 , 斯蒂芬·沃格尔 :
词汇和短语对齐的迭代优化。 凯特琳·基尔霍夫 , 欧文·兰博 , 尼扎尔·哈巴什 , 蒙娜·迪亚卜 :
大规模统计机器翻译的半自动错误分析。 戈卡·拉巴卡 , 尼古拉斯·斯特罗帕 , 安迪·韦 , 凯帕·萨拉索拉 :
比较基于规则和数据驱动的西班牙语到巴斯克语机器翻译方法。 刘沾益 , 王海峰 , 华武 :
基于示例的机器翻译的对数线性生成模型。 利夫·麦肯 , 朱莉娅·斯特鲁什基纳 , 利迪亚·鲁拉 :
荷兰语平行语料库:机器翻译语料库和译者辅助。 罗伯特·C·摩尔 , 克里斯·奎克 :
用于短语统计机器翻译的更快的波束搜索解码。 萨拉·莫里西 , 安迪·韦 , 丹尼尔·斯坦因 , 简·邦格罗斯 , 赫尔曼·奈伊 :
结合数据驱动的机器翻译系统改进手语翻译。 中泽俊一(Toshiaki Nakazawa) , Kun Yu先生 , 佐藤黑一世(Sadao Kurohashi) :
基于一致性标准的结构短语对齐。 莎朗·奥布莱恩 , 约翰·罗图里尔 :
受控语言规则的可移植性如何? 两项MT实证研究的比较。 Jong-Hoon噢 , Hitoshi Isahara先生 :
使用多个音译引擎和假设重新排序的机器音译。 大久秀夫 , 山本博文 , 住田英一郎 :
将翻译词典引入基于短语的SMT。 亚伦·B·菲利普斯 , 维奥莱塔·卡瓦利-斯福尔扎 , 拉尔夫·布朗 :
通过形态学泛化和自适应改进基于实例的机器翻译。 克里斯·奎克 , Raghavendra Udupa美国。 , 阿鲁尔·梅内泽斯 :
噪声翻译的生成模型及其在并行片段提取中的应用。 莎拉·拉奥 , 伊恩·雷恩 , 坦尼娅·舒尔茨 :
通过自动消除不流利来改进口语翻译:来自会话语音记录的证据。 邓俊任 , 华武 , 王海峰 :
利用各种线索改进统计单词对齐。 马库斯·萨默 , 斯蒂芬·索德兰 :
从单语语料库和双语词典构建语义区分的多语词典。 阿尔贝托·桑希斯 , 阿尔芬斯·胡安 , 恩里克·维达尔 :
机器翻译置信度的估计。 Young Ae Seo公司 , Chang-Hyun Kim(金昌云) , Seong-il Yang(杨成仪) , Young-Gil Kim(金永吉) :
通过用户交互获得专业翻译。 斯姆里蒂·辛格 , 姆鲁甘·达拉 , 维沙尔·瓦奇哈尼 , 普什巴克·巴塔查里亚 , Om P.达马尼 :
来自中间语的印地语一代。 R.马赫什·K·辛哈 :
使用丰富的形态学解决某些印欧机器翻译分歧。 汉斯·乌多·斯塔德勒 , 乌苏拉·彼得·斯波德利 :
CLS Communication对机器翻译质量的追求。 西尔万·苏尔辛 , 埃尔克·兰格 , 让·塞内拉特 :
SYSTRAN快速开发新的语言对。 竹内晃一 , Takashi Kanehila公司 , Kazuki Hilao公司 , 安川武史 , Kyo Kageura先生 :
词典中灵活的英语习语词条自动查找。 艾哈迈特·库内德·坦图格 , Esref阿达利 , 凯末尔·奥夫拉泽 :
从土库曼到土耳其的机器翻译系统,采用有限状态和统计方法。 约翰·廷斯利 , 文茨拉夫·哲切夫 , 玛丽·赫恩 , 安迪·韦 :
稳健的语言对无关子树对齐。 Masao Utiyama公司 , Hitoshi Isahara先生 :
日英专利平行语料库。 伊斯特万·瓦尔加 , 横山昭一 :
使用本体资源生成日语-匈牙利语词典。 萨米·维皮奥亚 , 贾科·瓦伊林 , 马蒂亚斯·克鲁茨 , 马库斯·萨德尼埃米 :
基于无监督诱导变形的形态学感知统计机器翻译。 马丁·沃尔克 , 瑟伦·哈德 :
用翻译或翻译人员评估机器翻译:有什么区别? 华武 , 王海峰 :
单词对齐启发法和基于短语的SMT的比较研究。 贾旭 , 邓永刚 , 高玉清 , 赫尔曼·奈伊 :
依赖域的统计机器翻译。 杨晔 , 卡尔·迈克尔·施奈德 , 史蒂文·阿布尼 :
英汉机器翻译中的体标记生成。 Jerneja Zganec-Gros公司 , 斯坦尼斯拉夫·格鲁登 :
英语-斯洛文尼亚统计机器翻译:从低反射语言到高反射语言。 张敏(音) , 姜红飞 , 艾蒂阿 , 孙军(Jun Sun) , 胜利(Sheng Li) , 周林丹 :
一种基于树对树对齐的统计机器翻译模型。 张颖(音) , 斯蒂芬·沃格尔 :
PanDoRA:用于手持设备的大型双向统计机器翻译系统。 张玉洁 , Qing Ma(马青) , Hitoshi Isahara先生 :
基于EDR日英双语词典构建日汉翻译词典。 西蒙·兹沃茨 , 马克·德拉斯 :
基于短语的统计机器翻译中基于句法的单词重新排序:为什么它有效?
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