迈尔斯·奥斯本
人员信息
优化列表
2010 – 2019
2018 [公元68年] 尼科斯·沃斯卡里季斯 , 埃德加·梅吉 , 里多·雷南达 , 阿比纳夫·凯坦 , 迈尔斯·奥斯本 , 乔治·斯特凡诺尼 , Prabhanjan Kambadur公司 , 马尔滕岛 :
知识图事实的弱监督上下文化。 SIGIR公司 2018 : 765-774 [i8] 尼科斯·沃斯卡里季斯 , 埃德加·梅吉 , 里多·雷南达 , 阿比纳夫·凯坦 , 迈尔斯·奥斯本 , 乔治·斯特凡诺尼 , Prabhanjan Kambadur公司 , 马尔滕岛 :
知识图事实的弱监督上下文化。 CoRR公司 abs/1805.02393 ( 2018 ) 2017 【r2】 迈尔斯·奥斯本 :
统计机器翻译。 机器学习和数据挖掘百科全书 2017 : 1173-1177年 2016 [公元67年] 马克·德雷泽 , Prabhanjan Kambadur公司 , 加里·卡赞塞夫 , 吉迪恩·曼 , 迈尔斯·奥斯本 :
推特如何改变金融新闻发现的本质。 DSMM@SIGMOD公司 2016 : 2:1-2:5 【c66】 马克·德雷泽 , 迈尔斯·奥斯本 , Prabhanjan Kambadur公司 :
推特地理位置:时间问题。 HLT-NAACL公司 2016 : 1064-1069 [公元65年] 迭戈·塞卡雷利 , 弗朗西斯科·尼迪托 , 迈尔斯·奥斯本 :
金融推文排名。 SIGIR公司 2016 : 第527页至第528页 [i7] 多米尼克·维尔泽 , 迈尔斯·奥斯本 , 维克托·拉夫伦科 :
随机相关性模型。 CoRR公司 abs/1607.02641 ( 2016 ) 2015 [公元10年] 准钦罗 , 杨瑜 , 迈尔斯·奥斯本 , 王婷(Ting Wang) :
构建推文以改进推特搜索。 J.协会信息科学。 Technol公司。 66 ( 12 ) : 2522-2539年 ( 2015 ) [公元9年] 准钦罗 , 迈尔斯·奥斯本 , 王婷(Ting Wang) :
一种有效的推特意见检索方法。 万维网 18 ( 三 ) : 545-566 ( 2015 ) [公元64年] 多米尼克·沃泽 , 维克托·拉夫连科 , 迈尔斯·奥斯本 :
跟踪无限主题流。 ACL(1) 2015 : 1765-1773 [公元63年] 多米尼克·沃泽 , 维克托·拉夫伦科 , 迈尔斯·奥斯本 :
通过K-term Hashing检测推特尺度的新事件。 EMNLP公司 2015 : 2584-2589 [公元62年] 卢克·施林普顿 , 维克托·拉夫伦科 , 迈尔斯·奥斯本 :
流式处理跨文档引用解析的采样技术。 HLT-NAACL公司 2015 : 1391-1396 2014 [第61条] 迈尔斯·奥斯本 , 肖恩·莫兰 , 理查德·麦克里迪 , 亚历山大·冯·吕宁 , 马丁·西科拉 , Amparo伊丽莎白·卡诺 , 尼尔·艾尔森 , 克雷格·麦克唐纳 , 伊德·乌尼斯 , 何玉兰 , 汤姆·杰克逊 , 法比奥·西拉维尼亚 , 安·奥布莱恩 :
社交媒体中自动发现事件的实时检测、跟踪和监控。 ACL(系统演示) 2014 : 37-42 [公元60年] 迈尔斯·奥斯本 , 阿什温·拉尔 , 本杰明·范·杜姆 :
流语言模型的指数水库采样。 ACL(2) 2014 : 687-692 [公元59年] 迈尔斯·奥斯本 , 马克·德雷泽 :
Facebook、Twitter和Google Plus的突发新闻:有赢家吗? ICWSM公司 2014 2013 [公元58年] 肖恩·莫兰 , 维克托·拉夫伦科 , 迈尔斯·奥斯本 :
LSH的可变比特量化。 ACL(2) 2013 : 753-758 [公元57年] 理查德·麦克雷迪 , 克雷格·麦克唐纳 , 伊德·乌尼斯 , 迈尔斯·奥斯本 , 萨沙·皮特洛维奇 :
Twitter的可扩展分布式事件检测。 IEEE大数据 2013 : 543-549 [公元56年] 萨沙·皮特洛维奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 理查德·麦克里迪 , 克雷格·麦克唐纳 , 伊德·乌尼斯 , 卢克·施林普顿 :
推特能代替新闻专线报道突发新闻吗? ICWSM公司 2013 [公元55年] 准钦罗 , 迈尔斯·奥斯本 , 唐锦涛 , 王婷(Ting Wang) :
谁会转发给我 在推特上寻找转发者。 SIGIR公司 2013 : 869-872 [公元54年] 肖恩·莫兰 , 维克托·拉夫伦科 , 迈尔斯·奥斯本 :
LSH的邻域保持量化。 SIGIR公司 2013 : 1009-1012 [i6] 萨沙·皮特洛维奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 维克托·拉夫伦科 :
我真希望我没那么说! 分析和预测推特中删除的消息。 CoRR公司 abs/1305.3107 ( 2013 ) [i5] 萨沙·皮特洛维奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 维克托·拉夫连科 :
最近是好消息:通过新消息扩展可以提高推特中的事件检测。 微型变速器。 计算。 科学。 2 ( 2013 ) 2012 [公元53年] 准钦罗 , 迈尔斯·奥斯本 , 萨沙·皮特洛维奇 , 王婷(Ting Wang) :
通过利用结构信息改进Twitter检索。 AAAI公司 2012 : 648-654 [第52条] 准钦罗 , 迈尔斯·奥斯本 , 王婷(Ting Wang) :
推特上的意见检索。 ICWSM公司 2012 [第51条] 萨沙·皮特洛维奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 维克托·拉夫伦科 :
使用释义来改进新闻和推特中的第一个故事检测。 HLT-NAACL公司 2012 : 338-346 [公元50年] 马特·波斯特 , 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 :
通过众包构建六种印度语言的平行语料库。 NAACL-HLT的WMT 2012 : 401-409年 2011 [公元49年] 亚历山大·伯奇 , 迈尔斯·奥斯本 :
重新排序MT指标。 国际计算语言学协会 2011 : 1027-1035 [公元48年] 萨沙·皮特洛维奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 维克托·拉夫伦科 :
RT获胜! 预测推特中的消息传播。 ICWSM公司 2011 [公元47年] 艾比·莱文伯格 , 迈尔斯·奥斯本 , 大卫马修斯 :
统计机器翻译的多流语言模型。 WMT@EMNLP 2011 : 177-186 2010 [j8] 亚历山大·伯奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 菲尔·布隆森 :
机器翻译评估指标:评估重新排序。 机器。 Transl.公司。 24 ( 1 ) : 15-26 ( 2010 ) [j7] 迈尔斯·奥斯本 :
学习机器翻译 由西里尔·古特、尼古拉·坎塞达、马克·戴米特曼和乔治·福斯特编辑。 麻省理工学院出版社,2009年。 自然语言工程。 16 ( 1 ) : 99-100 ( 2010 ) [公元46年] 萨沙·皮特洛维奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 维克托·拉夫伦科 :
通过推特应用程序进行流媒体首播检测。 HLT-NAACL公司 2010 : 181-189 [公元45年] 艾比·莱文伯格 , 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 :
用于统计机器翻译的基于流的翻译模型。 HLT-NAACL公司 2010 : 394-402 [公元44年] 亚历山大·伯奇 , 迈尔斯·奥斯本 :
MT中评估词汇和重排质量的LRscore。 WMT@ACL 2010 : 327-332 [r1] 迈尔斯·奥斯本 :
统计机器翻译。 机器学习百科全书 2010 : 912-915
2000 – 2009
2009 [c43] 菲尔·布隆森 , 特雷弗·科恩 , 克里斯·戴尔 , 迈尔斯·奥斯本 :
短语同步语法归纳的吉布斯采样器。 ACL/IJCNLP 2009 : 782-790 [公元42年] 艾比·莱文伯格 , 迈尔斯·奥斯本 :
SMT的基于流的随机语言模型。 EMNLP公司 2009 : 756-764 [公元41年] 亚历山大·伯奇 , 菲尔·布隆森 , 迈尔斯·奥斯本 :
重新排序现象的定量分析。 EACL的WMT 2009 : 197-205 2008 [j6] 杰森·鲍德里奇 , 迈尔斯·奥斯本 :
HPSG解析选择的主动学习和对数意见库。 自然语言工程。 14 ( 2 ) : 191-222年 ( 2008 ) [公元40年] 菲尔·布隆森 , 特雷弗·科恩 , 迈尔斯·奥斯本 :
统计机器翻译的判别潜在变量模型。 国际计算语言学协会 2008 : 200-208 [公元39年] 菲尔·布隆森 , 迈尔斯·奥斯本 :
机器翻译的概率推理。 EMNLP公司 2008 : 215-223 [公元38年] 亚历山大·伯奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 菲利普·科恩 :
预测机器翻译的成功。 EMNLP公司 2008 : 745-754 [公元37年] 菲尔·布隆森 , 特雷弗·科恩 , 迈尔斯·奥斯本 :
贝叶斯同步语法归纳法。 钳口 2008 : 161-168 2007 [公元36年] 大卫·塔尔博特 , 迈尔斯·奥斯本 :
统计机器翻译的随机语言建模。 国际计算语言学协会 2007 [公元35年] 大卫·塔尔博特 , 迈尔斯·奥斯本 :
平滑Bloom过滤器语言模型:廉价的Tera-Scale LM。 EMNLP-CoNLL公司 2007 : 468-476 [公元34年] 亚历山大·伯奇 , 迈尔斯·奥斯本 , 菲利普·科恩 :
因子统计机器翻译中的CCG超标记。 WMT@ACL 2007 : 9-16 2006 [公元33年] 大卫·塔尔博特 , 迈尔斯·奥斯本 :
机器翻译的词汇冗余建模。 国际计算语言学协会 2006 [公元32年] 亚历山大·伯奇 , 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 :
约束基于短语的联合概率统计翻译模型。 AMTA公司 2006 : 10-18 [公元31年] 安德鲁·史密斯 , 迈尔斯·奥斯本 :
在鉴别信息提取中使用地名索引。 CoNLL公司 2006 : 133-140 [公元30年] 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 , 菲利普·科恩 :
重新评估布鲁在机器翻译研究中的作用。 EACL公司 2006 [公元29年] 克里斯·卡利森·布尔赫 , 菲利普·科恩 , 迈尔斯·奥斯本 :
使用段落改进统计机器翻译。 HLT-NAACL公司 2006 [公元28年] 亚历山大·伯奇 , 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 , 菲利普·科恩 :
约束基于短语的联合概率统计翻译模型。 WMT@HLT-NAACL 2006 : 154-157 2005 [j5] 迈尔斯·奥斯本 :
Manny Rayner、David Carter、Pierrette Bouillon、Vassilis Digalakis和Mats Wiren,编辑。 口语翻译家 剑桥大学出版社,2000年。 ISBN 0-521-77077-7价格70美元(精装本)。 xvii+337页。 自然语言工程。 11 ( 4 ) : 440-442 ( 2005 ) [公元27年] 特雷弗·科恩 , 安德鲁·史密斯 , 迈尔斯·奥斯本 :
使用纠错代码缩放条件随机字段。 国际计算语言学协会 2005 : 10-17 [公元26年] 安德鲁·史密斯 , 特雷弗·科恩 , 迈尔斯·奥斯本 :
条件随机域的对数意见池。 国际计算语言学协会 2005 : 18-25 [公元25年] 马库斯·贝克尔 , 迈尔斯·奥斯本 :
主动学习统计语法的两阶段方法。 国际JCAI 2005 : 991-996年 [公元24年] 安德鲁·史密斯 , 迈尔斯·奥斯本 :
条件随机域的正则化技术:参数化与无参数化。 国际JCNLP 2005 : 896-907 【c23】 菲利普·科恩 , 阿米泰·阿克塞尔罗德 , 亚历山大·伯奇 , 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 , 大卫·塔尔博特 :
2005年IWSLT语音翻译评估的爱丁堡系统描述。 IWSLT公司 2005 : 68-75 2004 [公元22年] 克里斯·卡利森·布尔赫 , 大卫·塔尔博特 , 迈尔斯·奥斯本 :
使用词和句子对齐的平行语料库进行统计机器翻译。 国际计算语言学协会 2004 : 175-182 【c21】 杰森·鲍德里奇 , 迈尔斯·奥斯本 :
主动学习和注释的总成本。 EMNLP公司 2004 : 9-16 [公元20年] 迈尔斯·奥斯本 , 杰森·鲍德里奇 :
基于集成的分析选择主动学习。 HLT-NAACL公司 2004 : 89-96 2003 [j4] 迈尔斯·奥斯本 :
Jean-Claude Junqa和Gertjan van Noord,编辑。 语言和语音技术的健壮性。 Kluwer学术出版社,2001年。 ISBN 0-7923-6790-1价格100美元(精装本)。 x+269页。 自然语言工程。 9 ( 4 ) : 425-427 ( 2003 ) [第19条] 杰森·鲍德里奇 , 迈尔斯·奥斯本 :
HPSG解析选择的主动学习。 CoNLL公司 2003 : 17-24 [第18条] 祈立德 , 詹姆斯·柯伦 , 迈尔斯·奥斯本 :
使用未标记的数据引导POS标记。 CoNLL公司 2003 : 49-55 [第17条] 马克·斯蒂德曼 , 阿诺普·萨卡尔 , 迈尔斯·奥斯本 , 丽贝卡·华 , 祈立德 , 朱莉娅·霍肯迈尔 , 保罗·鲁伦 , 斯蒂芬·贝克尔 , 耶利米亚·克里姆 :
从小型数据集引导统计解析器。 EACL公司 2003 : 331-338 [第16条] 克里斯·卡利森·布尔赫 , 迈尔斯·奥斯本 :
引导平行语料库。 NAACL-HLT的平行文本 2003 [第15条] 马克·斯蒂德曼 , 丽贝卡·华 , 祈立德 , 迈尔斯·奥斯本 , 阿诺普·萨卡尔 , 朱莉娅·霍肯迈尔 , 保罗·鲁伦 , 斯蒂芬·贝克尔 , 耶利米亚·克里姆 :
引导统计分析器的示例选择。 HLT-NAACL公司 2003 [第14条] 迈尔斯·奥斯本 , 马克·卡明斯基 , 盖尔·辛克莱 , 马修·斯迈利 , 邦妮·韦伯 , 杰弗里·T·张 , 尼普·梅赫拉 , 维罗妮卡·罗滕伯格 , 俄罗斯·B·奥尔特曼 :
爱丁堡-斯坦福TREC-2003基因组追踪。 TREC公司 2003 : 622-630 [电子2] 沃尔特·戴尔曼斯 , 迈尔斯·奥斯本 :
第七届自然语言学习会议记录,CoNLL 2003,与HLT-NAACL 2003合作举行,加拿大埃德蒙顿,2003年5月31日至6月1日。 国际计算语言学协会 2003 [目录] 2002 [j3] 詹姆斯·阿里斯泰尔·哈默顿 , 迈尔斯·奥斯本 , 苏珊·阿姆斯特朗 , 沃尔特·戴尔曼斯 :
介绍机器学习浅层分析方法专题。 J.马赫。 学习。 物件。 2 : 551-558 ( 2002 ) [注2] 迈尔斯·奥斯本 :
使用噪声和非静态训练材料进行浅层解析。 J.马赫。 学习。 物件。 2 : 695-719 ( 2002 ) [第13条] 伊恩·班卡兹 , 迈尔斯·奥斯本 :
改进的迭代缩放可以产生多个性能水平截然不同的全局最优模型。 冷却 2002 [第12条] 詹姆斯·柯伦 , 迈尔斯·奥斯本 :
一个非常大的语料库并不总是能产生可靠的估计。 CoNLL公司 2002 [第11条] 杰斯珀·所罗门 , 西蒙·京治 , 迈尔斯·奥斯本 :
使用支持向量机的框架式电话分类。 INTERSPEECH公司 2002 : 2645-2648 2001 [第10条] 约翰·内波恩 , 安贾·贝尔兹 , 尼古拉·坎塞达 , 埃尔维·德让 , 詹姆斯·阿利斯泰尔·哈默顿 , 罗布·科林 , 康斯坦托普洛斯体育场 , 迈尔斯·奥斯本 , 弗兰克·托拉德 , 埃里克·F·宗·金相 :
学习计算语法。 CoNLL公司 2001 [i4] 约翰·内波恩 , 安贾·贝尔兹 , 尼古拉·坎塞达 , 埃尔维·德让 , 詹姆斯·阿里斯泰尔·哈默顿 , 罗布·科林 , 康斯坦托普洛斯体育场 , 迈尔斯·奥斯本 , 弗兰克·托拉德 , 埃里克·F·Tjong Kim Sang :
学习计算语法。 CoRR公司 反恐精英。 CL/0107017号 ( 2001 ) 2000 【c9】 迈尔斯·奥斯本 :
使用信息样本估计随机属性值语法。 冷却 2000 : 586-592 【c8】 托尼·马伦 , 迈尔斯·奥斯本 :
属性值语法随机建模的过度避免。 CoNLL/LLL公司 2000 : 49-54 【c7】 迈尔斯·奥斯本 :
作为部分语言标记的浅层分析。 CoNLL/LLL公司 2000 : 145-147 [i3] 迈尔斯·奥斯本 :
使用信息样本估计随机属性值语法。 CoRR公司 反恐精英。 CL/0008024号 ( 2000 )
1990 – 1999
1999 【c6】 迈尔斯·奥斯本 :
基于MDL的DCG诱导用于NP识别。 CoNLL公司 1999 : 61-68 【c5】 迈尔斯·奥斯本 :
使用MDL和Pased语料库进行DCG诱导。 学习逻辑语言 1999 : 184-198 [电子1] 迈尔斯·奥斯本 , 埃里克·F·Tjong Kim Sang :
1999年计算自然语言学习研讨会论文集,CoNLL-99,与EACL'99合作举办,挪威卑尔根,1999年6月12日。 国际计算语言学协会 1999 [目录] 1998 [j1] 迈尔斯·奥斯本 :
莉拉·格雷特曼和芭芭拉·兰道, 词汇的获取 麻省理工学院出版社,1994年。 国际标准图书编号:9 780262 571099,价格:33.95英镑。 自然语言工程。 4 ( 2 ) : 175-190 ( 1998 ) 1997 【c4】 迈尔斯·奥斯本 , 特德·布里斯科 :
学习随机分类语法。 CoNLL公司 1997 : 80-87 1996 【c3】 迈尔斯·奥斯本 , 克雷格·麦克尼什 :
处理自然语言软件需求规范。 ICRE公司 1996 : 229-237 1995 【c2】 迈尔斯·奥斯本 :
标点符号能帮助学习吗? 自然语言处理学习 1995 : 399-412 [i2] 迈尔斯·奥斯本 :
学习基于统一的自然语言语法。 CoRR公司 cmp-lg/9502002 ( 1995 ) 1994 【b1】 迈尔斯·奥斯本 :
学习基于统一的自然语言语法。 英国约克大学, 1994 【c1】 迈尔斯·奥斯本 , 德里克·G·布里奇 :
使用英语口语语料库学习基于统一的语法。 ICGI公司 1994 : 260-270 [i1] 迈尔斯·奥斯本 , 德里克·G·布里奇 :
使用英语口语语料库学习基于统一的语法。 CoRR公司 abs/cmp-lg/9406040 ( 1994 )