卡希夫·沙阿
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2020年–今天
2022 [公元26年] Hyunji Hayley公园 , Yogarshi Vyas公司 , 卡希夫·沙阿 :
使用变压器对长文档进行有效分类。 ACL(2) 2022 : 702-709年 [i3] 现代海利公园 , Yogarshi Vyas公司 , 卡希夫·沙阿 :
使用变压器对长文档进行有效分类。 CoRR公司 abs/2203.11258 ( 2022 ) 2021 [j3] 保拉·查诺夫斯卡 , Yogarshi Vyas公司 , 卡希夫·沙阿 :
量化NLP中的社会偏见:外部公平度量的概括和实证比较。 变速器。 关联计算。 语言学 9 : 1249-1267 ( 2021 ) [i2] 保拉·沙诺夫斯卡 , Yogarshi Vyas公司 , 卡希夫·沙阿 :
量化NLP中的社会偏见:外部公平度量的概括和实证比较。 CoRR公司 abs/2106.14574 ( 2021 ) 2020 [公元25年] 卡希夫·沙阿 , 洛伊克·巴罗 , 霍尔格·施文克 :
统计机器翻译中用于模型调整的异构并行数据加权的通用框架。 AMTA公司 2020
2010 – 2019
2018 [公元24年] 卡希夫·沙阿 , Selçuk Köprü , 让-大卫·鲁维尼 :
基于神经网络的产品匹配极端分类和相似模型。 NAACL-HLT(3) 2018 : 8-15 2016 【c23】 雷蒙德·W.M.Ng , 卡希夫·沙阿 , 露西娅·斯佩西亚 , 托马斯·海恩 :
口语翻译中ASR k最佳列表重排的分组学习。 ICASSP公司 2016 : 6120-6124年 [公元22年] 穆拉德·阿博阿姆 , 卡希夫·沙阿 , 艾哈迈特·阿克 :
为英语、阿拉伯语、波斯语创建可比较的语料库。 LREC公司 2016 【c21】 卡希夫·沙阿 , 露西娅·斯佩西亚 :
机器翻译质量评估的大规模多任务学习。 HLT-NAACL公司 2016 : 558-567 [公元20年] 艾哈迈德·阿克尔 , 弗雷德里克·布莱恩 , 安德烈斯·杜克 , 玛丽娜·福米切娃 , 尤里卡·塞瓦 , 卡希夫·沙阿 , 丹尼尔·贝克 :
美国食品和药物管理局在2016年第二季度的任务1:将不同的现状放在一个盒子里。 塞米瓦尔@NAACL-HLT 2016 : 609-613 [第19条] 卡希夫·沙阿 , 约西亚·王 , 露西娅·斯佩西亚 :
SHEF-Multimodal:基于图像的机器翻译。 WMT公司 2016 : 660年至665年 [第18条] 卡罗琳娜·斯卡顿 , 丹尼尔·贝克 , 卡希夫·沙阿 , 卡琳·西姆·史密斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
用于质量评估的单词嵌入和话语信息。 WMT公司 2016 : 831-837 [第17条] 卡希夫·沙阿 , 费提·布加雷斯 , 洛伊克·巴罗 , 露西娅·斯佩西亚 :
SHEF-LIUM-NN:使用神经网络特征进行句子级质量估计。 WMT公司 2016 : 838-842 2015 [注2] 卡希夫·沙阿 , 特雷弗·科恩 , 露西娅·斯佩西亚 :
一种用于机器翻译质量估计中特征选择的贝叶斯非线性方法。 机器。 Transl.公司。 29 ( 2 ) : 101-125 ( 2015 ) [第16条] 卡希夫·沙阿 , 雷蒙德·W.M.Ng , 费提·布加雷斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
研究机器翻译质量评估的连续空间语言模型。 EMNLP公司 2015 : 1073-1078 [第15条] 雷蒙德·W.M.Ng , 卡希夫·沙阿 , 威尔克·阿齐兹 , 露西娅·斯佩西亚 , 托马斯·海恩 :
口语翻译中asr k最佳列表重排序的质量评估。 ICASSP公司 2015 : 5226-5230 [第14条] 雷蒙德·W.M.Ng , 卡希夫·沙阿 , 露西娅·斯佩西亚 , 托马斯·海恩 :
口语翻译质量评估中特征的稳定性和有效性研究。 INTERSPEECH公司 2015 : 2257-2261 [第13条] 卡希夫·沙阿 , 瓦瓦拉·洛加切娃 , 古斯塔沃·帕特佐德 , 弗雷德里克·布莱恩 , 丹尼尔·贝克 , 费提·布加雷斯 , 露西娅·斯佩西亚 :
SHEF-NN:利用神经网络进行翻译质量估计。 WMT@EMNLP 2015 : 342-347 [i1] 雷蒙德·W.M.Ng , 莫塔扎·杜拉蒂 , 拉玛·多迪帕特拉 , 威尔克·阿齐兹 , 卡希夫·沙阿 , 奥斯卡·萨兹 , 马迪娜·哈桑 , 加达·阿尔哈比 , 露西娅·斯佩西亚 , 托马斯·海恩 :
2014年IWSLT USFD口语翻译系统。 CoRR公司 abs/1509.03870 ( 2015 ) 2014 [第12条] 露西娅·斯佩西亚 , 卡希夫·沙阿 :
预测人类翻译质量。 AMTA公司 2014 : 288-300 [第11条] 露西娅·斯佩西亚 , 卡希夫·沙阿 :
QuEst:翻译质量评估框架。 ATMA的WPTP 2014 [第10条] 卡希夫·沙阿 , 露西娅·斯佩西亚 :
翻译选择的质量评估。 EAMT公司 2014 : 109-116 【c9】 雷蒙德·W.M.Ng , 莫塔扎·杜拉蒂 , 拉玛·多迪帕特拉 , 威尔克·阿齐兹 , 卡希夫·沙阿 , 奥斯卡·萨兹 , 马迪娜·哈桑 , 加达·阿利比 , 露西娅·斯佩西亚 , 托马斯·海恩 :
2014年IWSLT的USFD SLT系统。 IWSLT(评估活动) 2014 【c8】 卡希夫·沙阿 , 马可·图尔奇 , 露西娅·斯佩西亚 :
一个高效且用户友好的机器翻译质量评估工具。 LREC公司 2014 : 3560-3564 【c7】 丹尼尔·贝克 , 卡希夫·沙阿 , 露西娅·斯佩西亚 :
SHEF-Lite 2.0:翻译质量评估的稀疏多任务高斯过程。 WMT@ACL 2014 : 307-312 2013 [j1] 卡希夫·沙阿 , Eleftherios Avramidis公司 , 埃尔贡·比奇 , 露西娅·斯佩西亚 :
QuEst-机器翻译质量评估框架的设计、实现和扩展。 布拉格公牛。 数学。 语言学 100 : 19-30 ( 2013 ) 【c6】 露西娅·斯佩西亚 , 卡希夫·沙阿 , 何塞·G·C·德·苏扎 , 特雷弗·科恩 :
QuEst-翻译质量评估框架。 ACL(会议系统演示) 2013 : 79-84 【c5】 卡希夫·沙阿 , 特雷弗康涅狄格州 , 露西娅·斯佩西亚 :
特征对翻译质量评估的有效性研究。 M总结 2013 【c4】 丹尼尔·贝克 , 卡希夫·沙阿 , 特雷弗·科恩 , 露西娅·斯佩西亚 :
SHEF-Lite:翻译质量评估的“少即是多”。 WMT@ACL 2013 : 337-342 2012 【b1】 卡希夫·沙阿 :
机器翻译中的模型自适应技术。 (自动适应技术)。 缅因大学,法国勒芒, 2012 2011 【c3】 卡希夫·沙阿 , 洛伊克·巴罗 , 霍尔格·施文克 :
统计机器翻译中并行数据的参数加权。 国际JCNLP 2011 : 1323-1331 【c2】 霍尔格·施文克 , 帕特里克·兰伯特 , 洛伊克·巴罗 , 克里斯托夫·塞万 , 萨达夫·阿卜杜勒·劳夫 , 海特姆·阿夫利 , 卡希夫·沙阿 :
LIUM为WMT 2011提供的SMT机器翻译系统。 WMT@EMNLP 2011 : 464-469 2010 【c1】 卡希夫·沙阿 , 洛伊克·巴罗 , 霍尔格·施文克 :
通过重采样调整翻译模型。 WMT@ACL 2010 : 392-399