斯坦尼斯拉斯·劳利
人员信息
优化列表
2020年–今天
2022 【c6】 绘者 , 玛丽亚·纳德杰德 , 拉格汉德拉·雷迪·帕帕加里 , 米亚·迈耶 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 杏牛 , 徐本杰明 , 乔治亚娜·迪努 :
MT-GenEval:用于评估机器翻译中性别准确性的反事实和上下文数据集。 EMNLP公司 2022 : 4287-4299 [i7] Suvodeep Majumder公司 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 玛丽亚·纳德杰德 , 马塞洛·费德里科 , 乔治安娜·迪努 :
重新审视基线:突破多段模型在上下文软件翻译中的局限性。 CoRR公司 abs/2210.10906 ( 2022 ) [i6] 绘者 , 玛丽亚·纳德杰德 , 拉格汉德拉·雷迪·帕帕加里 , 米亚·迈耶 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 杏牛 , 徐本杰明 , 乔治亚娜·迪努 :
MT-GenEval:用于评估机器翻译中性别准确性的反事实和上下文数据集。 CoRR公司 abs/2211.01355 ( 2022 ) 2020 【c5】 乔治亚娜·迪努 , 普拉桑特·马图尔 , 马塞洛·费德里科 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 亚瑟·奥奈赞 :
用于端到端本地化的联合翻译和单位转换。 IWSLT公司 2020 : 265-271 [i5] 乔治亚娜·迪努 , 普拉桑特·马图尔 , 马塞洛·费德里科 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 亚瑟·阿勒奥奈赞 :
用于端到端本地化的联合翻译和单位转换。 CoRR公司 abs/2004.05219 ( 2020 )
2010 – 2019
2018 【c4】 凯萨琳娜·卡恩 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , Kyunghyun Cho(赵京贤) :
2018年CoNLL-SIGMORPHON纽约大学系统共享通用形态学再反射任务。 CoNLL共享任务(1) 2018 : 58-63 2017 [j1] 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 尹政 , 亚历山大·阿劳岑 , 雨果·拉罗谢尔 :
记录神经自回归分布估计。 J.马赫。 学习。 物件。 18 : 113:1-113:24 ( 2017 ) 【c3】 塞巴斯蒂安·让 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 奥汉·菲拉特 , Kyunghyun Cho(赵京贤) :
跨语言代词预测的神经机器翻译。 EMNLP折扣 2017 : 54-57 [i4] 塞巴斯蒂安·让 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 奥汉·菲拉特 , Kyunghyun Cho(赵京贤) :
神经机器翻译是否受益于更大的语境? CoRR公司 abs/1704.05135 ( 2017 ) 2016 [i3] 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 尹政 , 亚历山大·阿劳岑 , 雨果·拉罗谢尔 :
记录神经自回归分布估计。 CoRR公司 abs/1603.05962 ( 2016 ) 2014 【c2】 A.P.萨拉斯·钱达尔 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 雨果·拉罗谢尔 , 米特斯·卡普拉 , 巴拉拉曼·拉文德兰 , 维卡斯·雷卡尔 , 阿姆里塔·萨哈 :
一种学习双语单词表示的自动编码器方法。 NIPS公司 2014 : 1853-1861 [i2] 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 亚历克斯·布朗格 , 雨果·拉罗谢尔 :
使用单词打包自动编码器学习多语言单词表示法。 CoRR公司 abs/1401.1803 ( 2014 ) [i1] A.P.萨拉斯·钱达尔 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 , 雨果·拉罗谢尔 , 米特斯·卡普拉 , 巴拉拉曼·拉文德兰 , 维卡斯·雷卡尔 , 阿姆里塔·萨哈 :
学习双语单词表示的自动编码方法。 CoRR公司 abs/1402.1454 ( 2014 ) 2012 【c1】 雨果·拉罗谢尔 , 斯坦尼斯拉斯·劳利 :
神经自回归主题模型。 NIPS公司 2012 : 2717-2725