Shankar Kumar公司
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2020年–今天
2023 [公元10年] CJ凯里 , 特拉维斯·迪克 , 亚历山德罗·埃帕斯托 , 阿德尔·贾马德 , 乔什·卡林 , Shankar Kumar公司 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 , 瓦哈卜镜尼 , 加布里埃尔·恩里克·努斯 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 , 钟培林 :
衡量重新识别风险。 程序。 ACM管理。 数据 1 ( 2 ) : 149:1-149:26 ( 2023 ) [公元37年] 阿丽亚·麦卡锡 , 张浩 , Shankar Kumar公司 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , 柯武 :
在大型语言模型上通过有限状态解码约束的分段进行长格式语音翻译。 EMNLP(调查结果) 2023 : 247-257 [公元36年] 王伟然 , 丁昭 , 丁少进 , 张浩 , 张朔义 , 大卫·瑞巴赫 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 何燕章 , 伊恩·麦格劳 , Shankar Kumar公司 :
ASR和辅助任务多任务学习的多输出RNN-T联合网络。 ICASSP公司 2023 : 1-5 [公元35年] 埃里克·马尔米 , 粤东 , 乔纳森·马林森 , 亚历克桑德·丘克林 , 雅库布·阿达梅克 , 丹尼尔·米利连卡 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , 塞巴斯蒂安·克劳斯 , Shankar Kumar公司 , Aliaksei Severyn公司 :
使用文本编辑模型快速生成文本。 KDD公司 2023 : 5815-5816 [i31] CJ凯里 , 特拉维斯·迪克 , 亚历山德罗·埃帕斯托 , 阿德尔·贾马德 , 乔什·卡林 , Shankar Kumar公司 , 安德烈斯·穆尼奥斯·麦地那 , 瓦哈卜镜尼 , 加布里埃尔·恩里克·努斯 , 谢尔盖·瓦西尔维茨基 , 钟培林 :
衡量重新识别风险。 CoRR公司 abs/2304.07210 ( 2023 ) [i30] W.Ronny Huang先生 , 张浩 , Shankar Kumar公司 , 张朔义 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) :
使用双向语言模型的语义分割改进了长形式ASR。 CoRR公司 abs/2305.18419 ( 2023 ) [i29] 朱云(Yun Zhu) , 刘银晓 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 , 陈玉慧 , 罗良晨 , 雷书 , 刘仁杰 , 陈金东 , 雷蒙 :
面向文本重写的On-device Agent。 CoRR公司 abs/2308.11807 ( 2023 ) [第28条] 贾里德·利希塔奇 , 埃桑·阿米德 , Shankar Kumar公司 , 田菊阳 , 罗汉·阿尼尔 , 拉吉夫·马修斯 :
使用知识协同识别的异构联合学习。 CoRR公司 abs/2310.02549 ( 2023 ) [i27] 艾莉亚·麦卡锡 , 张浩 , Shankar Kumar公司 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , 柯武 :
在大型语言模型上通过有限状态解码约束的分段进行长格式语音翻译。 CoRR公司 abs/2310.13678 ( 2023 ) 2022 [公元34年] 费利克斯·斯塔尔伯格 , 伊利亚·库利科夫 , Shankar Kumar公司 :
不确定性决定了序列对序列模型中解码模式的充分性和可跟踪性。 ACL(1) 2022 : 8634-8645 [公元33年] 张浩 , 游志成 , Shankar Kumar公司 , W.Ronny Huang先生 , 陈明清 , 拉吉夫·马修斯 :
利用准确高效的层次RNN模型进行语言建模的资本化规范化。 ICASSP公司 2022 : 6097-6101 [公元32年] W.Ronny Huang先生 , 卡尔·佩瑟 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 彭若明 , 特雷弗·D·斯特罗曼 , Shankar Kumar公司 :
句子选择:用于Rare-Word语音识别的大规模语言模型数据选择。 INTERSPEECH公司 2022 : 689-693 [公元31年] 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
先吃果酱还是奶油? 用SCONES建模神经机器翻译中的歧义。 NAACL-HLT公司 2022 : 4950-4961 [i26] 在洪罗 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , 柯武 , Shankar Kumar公司 :
语音应用中基于变换的文本规范化模型。 CoRR公司 abs/2202.00153 ( 2022 ) [i25] 张浩 , 游志成 , Shankar Kumar公司 , W.Ronny Huang先生 , 陈明清 , 拉吉夫·马修斯 :
利用准确高效的层次RNN模型进行语言建模的资本化规范化。 CoRR公司 abs/2202.08171 ( 2022 ) [i24] W.Ronny Huang先生 , 卡尔·佩瑟 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 彭若明 , 特雷弗·斯特罗曼 , Shankar Kumar公司 :
句子选择:用于Rare-Word语音识别的大规模语言模型数据选择。 CoRR公司 abs/2203.05008 ( 2022 ) [第23条] 费利克斯·斯塔尔伯格 , 伊利亚·库利科夫 , Shankar Kumar公司 :
不确定性决定了序列对序列模型中解码模式的充分性和可跟踪性。 CoRR公司 腹肌/2204.00471 ( 2022 ) [i22] 在洪罗 , 特蕾莎·布莱纳 , Lara McConnaughey , 陈明清 , 阿南达·瑟塔·苏雷什 , Shankar Kumar公司 , 拉吉夫·马修斯 :
跨设备联合学习中语言模型大小的缩放。 CoRR公司 abs/2204.09715 ( 2022 ) 【i21】 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
先吃果酱还是奶油? 用SCONES建模神经机器翻译中的歧义。 CoRR公司 abs/2205.00704 ( 2022 ) [i20] 埃里克·马尔米 , 粤东 , 乔纳森·马林森 , 亚历克桑德·丘克林 , 雅库布·阿达梅克 , 丹尼尔·米利连卡 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , 塞巴斯蒂安·克劳斯 , Shankar Kumar公司 , Aliaksei Severyn公司 :
使用文本编辑模型生成文本。 CoRR公司 abs/2206.07043 ( 2022 ) [i19] 贾里德·利希塔奇 , 克里斯·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 :
序列到序列模型的简单有效的基于梯度的调整。 CoRR公司 腹肌/2209.04683 ( 2022 ) [i18] 费利克斯·斯塔尔伯格 , 阿什什·库马尔 , 克里斯·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 :
简洁:一项被忽视的语言任务。 CoRR公司 abs/2211.04126 ( 2022 ) [i17] 艾莉亚·麦卡锡 , 张浩 , Shankar Kumar公司 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , 阿克塞尔·H·Ng :
使用大型语言模型改进了长篇口语翻译。 CoRR公司 abs/2212.09895 ( 2022 ) 2021 [公元30年] 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
使用标记腐败模型进行语法错误纠正的合成数据生成。 EACL的BEA 2021 : 37-47 [公元29年] 西蒙·弗拉奇 , 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
低资源语法错误纠正的数据策略。 EACL的BEA 2021 : 117-122 [公元28年] W.Ronny Huang先生 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 卡尔·佩瑟 , Shankar Kumar公司 , 大卫·瑞巴赫 , 特雷弗·斯特罗曼 :
长尾语音识别的查找表递归语言模型。 Interspeech公司 2021 : 2002-2006 [i16] W.Ronny Huang先生 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 卡尔·佩瑟 , Shankar Kumar公司 , 大卫·瑞巴赫 , 特雷弗·斯特罗曼 :
长尾语音识别的查找表递归语言模型。 CoRR公司 abs/2104.04552 ( 2021 ) 【i15】 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
使用标记腐败模型进行语法错误纠正的合成数据生成。 CoRR公司 abs/2105.13318 ( 2021 ) [第14条] 张浩 , 游志成 , Shankar Kumar公司 , 陈明清 , 拉吉夫·马修斯 :
基于文字和字符层次递归神经网络的位置变换截断。 CoRR公司 abs/2108.11943 ( 2021 ) 2020 [公元9年] 贾里德·利希塔奇 , 克里斯·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 :
语法错误纠正的数据加权训练策略。 事务处理。 关联计算。 语言学 8 : 634-646 ( 2020 ) [公元27年] 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
Seq2Edits:使用跨度级编辑操作的序列转换。 EMNLP(1) 2020 : 5147-5159 [公元26年] 钱章 , 韩璐 , 哈西姆·萨克 , 安舒马·特里帕西 , 埃里克·麦克德莫特 , 古天乐(Stephen Koo) , Shankar Kumar公司 :
Transformer Transformer:一种带有Transformer编码器和RNN-T损耗的流式语音识别模型。 ICASSP公司 2020 : 7829-7833 [公元25年] 卡尔·佩瑟 , 塞潘·马万达迪 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 詹姆斯·阿普费尔 , 彭若明 , Shankar Kumar公司 :
使用大文本语料库改进审议E2E ASR模型的尾部性能。 INTERSPEECH公司 2020 : 4921-4925 [i13] 钱章 , 韩璐 , 哈西姆·萨克 , 安舒马·特里帕西 , 埃里克·麦克德莫特 , 古天乐(Stephen Koo) , Shankar Kumar公司 :
Transformer Transformer:一种带有Transformer编码器和RNN-T损耗的流式语音识别模型。 CoRR公司 abs/2002.02562 ( 2020 ) [i12] 贾里德·利希塔奇 , 克里斯·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 :
语法错误纠正的数据加权训练策略。 CoRR公司 abs/2008.02976 ( 2020 ) [i11] 卡尔·佩瑟 , 塞潘·马万达迪 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 詹姆斯·阿普费尔 , 彭若明 , Shankar Kumar公司 :
使用大文本语料库改进审议E2E ASR模型的尾部性能。 CoRR公司 2008年10月491日 ( 2020 ) [i10] 费利克斯·斯塔尔伯格 , Shankar Kumar公司 :
Seq2Edits:使用跨度级编辑操作的序列转换。 CoRR公司 abs/2009.11136 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元24年] 贾里德·利希塔奇 , 克里斯·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 , 萨泽尔 , 尼基·帕马尔 , 西蒙·唐 :
用于语法错误更正的语料库生成。 NAACL-HLT(1) 2019 : 3291-3301 [i9] 乔纳森·沈 , 帕特里克·阮 , 吴永辉 , 陈志峰 , Mia Xu Chen女士 , 叶佳 , 安朱利·坎南 , 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 袁操 , Chung-Cheng Chiu公司 , 何燕章 , 扬·乔洛夫斯基 , 史密特·欣苏 , 斯特拉·劳伦佐 , 詹姆斯·秦 , 奥汉·菲拉特 , 沃尔夫冈·马切里 , 苏约格·古普塔 , 安库尔·巴纳 , 张淑媛 , 彭若明 , 罗恩·韦斯 , 罗希特·帕巴瓦尔卡 , 乔亮 , 贝努瓦雅各布 , 梁伯文(Bowen Liang) , 李贤重 , 西普里安·切尔巴 , 塞巴斯蒂安·让 , 李波(Bo Li) , 梅尔文·约翰逊 , 罗汉·阿尼尔 , 拉贾特·蒂布雷瓦尔 , 刘晓兵 , 沟口昭子 , 纳维德普·贾特利 , 纳文·阿里 , 科林·切里 , 帕里萨·哈哈尼 , Otavio好 , 程友龙 , 拉齐尔·阿尔瓦雷斯 , 艾萨克·卡斯维尔 , 徐伟宁 , 杨宗衡 , 王宽谦 , 叶卡捷琳娜·戈尼娜 , 凯特琳·托马内克 , 本·瓦尼克 , 吴泽林 , 利昂·琼斯 , 迈克·舒斯特 , 黄燕平 , 陈德豪 , Kazuki Irie公司 , 乔治·福斯特 , 约翰·理查德森 , 克劳斯·马切里 , 安托万·布鲁吉尔 , Heiga Zen先生 , 科林·拉斐尔 , Shankar Kumar公司 , 卡尼什卡·饶 , 大卫·瑞巴赫 , 马修·默里 , 维贾亚迪提亚·佩丁蒂 , 马克西姆·克里坤 , 米歇尔·巴奇亚尼 , 托马斯·贾布林 , 罗伯特·苏德曼 , 伊恩·威廉姆斯 , 李湛忞 , 迪普蒂·巴蒂亚 , 贾斯汀·卡尔森 , 塞米赫·亚武兹 , 于章 , 伊恩·麦格劳 , 马克斯·高尔金 , 齐戈 , 戈兰-蓬达 , 查德·威普基 , 托德·王 , 乌里·阿隆 , 德米特里·勒皮钦 , 叶田 , 萨拉·萨布尔 , 威廉·陈 , 舒巴姆·托什尼瓦尔 , 廖宝华 , 迈克尔·尼施尔 , Pat Rondon公司 :
Lingvo:用于序列到序列建模的模块化和可扩展框架。 CoRR公司 abs/1902.08295 ( 2019 ) [i8] 安东尼奥斯·阿纳斯塔索普洛斯 , Shankar Kumar公司 , 刘汉克(Hank Liao) :
具有视觉特征的神经语言建模。 CoRR公司 abs/1903.02930 ( 2019 ) [i7] 贾里德·利希塔奇 , 克里斯托弗·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 , 萨泽尔 , 尼基·帕马尔 , 西蒙·唐 :
用于语法错误更正的语料库生成。 CoRR公司 abs/1904.05780 ( 2019 ) 2018 【c23】 赵恩忠 , Shankar Kumar公司 :
数字助理中语音识别的会话神经语言模型。 ICASSP公司 2018 : 5784-5788 [公元22年] 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 罗希特·帕巴瓦尔卡 , Shankar Kumar公司 , Seungji Lee先生 , 安朱利·坎南 , 大卫·瑞巴赫 , 弗拉德·肖戈里 , 帕特里克·阮 , 李波(Bo Li) , 吴永辉 , 陈志峰 , Chung-Cheng Chiu公司 :
不需要词典? 评估语音词典在端到端模型中的价值。 ICASSP公司 2018 : 5859-5863 【c21】 Kazuki Irie公司 , Shankar Kumar公司 , 迈克尔·尼施尔 , 刘汉克(Hank Liao) :
RADMM:递归自适应混合模型及其在领域稳健语言建模中的应用。 ICASSP公司 2018 : 6079-6083 [公元20年] 马敏儿(Min Ma) , Shankar Kumar公司 , 法迪偏见 , 迈克尔·尼施尔 , 托马斯·维克鲁塔 , 佩德罗·莫雷诺 :
通过域自适应在LSTM语言模型中建模非语言上下文信号。 ICASSP公司 2018 : 6094-6098 [i6] 贾里德·利希塔奇 , 克里斯托弗·阿尔贝蒂 , Shankar Kumar公司 , 萨泽尔 , 尼基·帕马尔 :
使用迭代解码的弱监督语法错误纠正。 CoRR公司 abs/1811.01710 ( 2018 ) 2017 [第19条] Shankar Kumar公司 , 迈克尔·尼施尔 , 丹尼尔·尼尔斯·霍特曼·瑞斯 , 刘汉克(Hank Liao) , 阿南达·瑟塔·苏雷什 , 费利克斯·X·余 :
语音识别中长短记忆语言模型的格重排序策略。 ASRU公司 2017 : 165-172 [第18条] 马敏儿(Min Ma) , 迈克尔·尼施尔 , 法迪偏见 , Shankar Kumar公司 :
神经网络语言模型自适应方法。 INTERSPEECH公司 2017 : 259至263 [i5] Shankar Kumar公司 , 迈克尔·尼施尔 , 丹尼尔·霍尔特曼·瑞斯 , 刘汉克(Hank Liao) , 阿南达·瑟塔·苏雷什 , 费利克斯·X·余 :
语音识别中长短期记忆语言模型的格点重存策略。 CoRR公司 腹肌/1711.05448 ( 2017 ) [i4] 塔拉·N·赛纳(Tara N.Sainath) , 罗希特·帕巴瓦尔卡 , Shankar Kumar公司 , Seungji Lee先生 , 安朱利·坎南 , 大卫·瑞巴赫 , 弗拉德·肖戈里 , 帕特里克·阮 , 李波(Bo Li) , 吴永辉 , 陈志峰 , Chung-Cheng Chiu公司 :
不需要词典? 评估语音词典在端到端模型中的价值。 CoRR公司 abs/1712.01864 ( 2017 ) 2016 [第17条] 巴巴克·达马瓦迪 , Shankar Kumar公司 , 萨泽尔 , 安托万·布鲁吉尔 :
NN-Grams:统一神经网络和n-Gram语言模型用于语音识别。 INTERSPEECH公司 2016 : 3499-3503 [i3] 巴巴克·达马瓦迪 , Shankar Kumar公司 , 萨泽尔 , 安托万·布鲁吉尔 :
NN-grams:统一语音识别的神经网络和n-gram语言模型。 CoRR公司 abs/1606.07470 ( 2016 ) 2015 [第16条] 马纳尔·法鲁基 , Shankar Kumar公司 :
基于跨语言投影的多语言开放关系提取。 HLT-NAACL公司 2015 : 1351-1356年 [i2] 马纳尔·法鲁基 , Shankar Kumar公司 :
基于跨语言投影的多语言开放关系提取。 CoRR公司 abs/1503.06450 ( 2015 ) 2012 [i1] 西普里安·切尔巴 , 丹·比克尔 , 玛丽亚·舒格丽娜 , 帕特里克·阮 , Shankar Kumar公司 :
自动语音识别中的大规模语言建模。 CoRR公司 abs/1210.8440 ( 2012 ) 2010 [第15条] 西里尔·阿劳赞(Cyril Allauzen) , Shankar Kumar公司 , 沃尔夫冈·马切里 , 梅赫亚尔·莫赫里 , 迈克尔·莱利 :
期望序列相似性最大化。 HLT-NAACL公司 2010 : 957-965年 [第14条] 约翰·德尼罗 , Shankar Kumar公司 , 西普里安·切尔巴 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 :
机器翻译的模型组合。 HLT-NAACL公司 2010 : 975-983
2000 – 2009
2009 [j8] 托尼·英格姆 , 桑迪普·拉汉斯 , 迪拉杰·库马尔·辛哈 , Kalyani Sastry公司 , Shankar Kumar公司 :
使用建模和仿真对服务交付平台进行设计验证。 IEEE通信。 美格。 47 ( 三 ) : 135-141 ( 2009 ) [第13条] Shankar Kumar公司 , 沃尔夫冈·马切里 , 克里斯·戴尔 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 :
翻译超图和格的高效最小错误率训练和最小贝叶斯风险解码。 ACL/IJCNLP 2009 : 163-171 2008 [第12条] 罗伊·特朗布尔 , Shankar Kumar公司 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 , 沃尔夫冈·马切里 :
统计机器翻译的格型最小贝叶斯风险解码。 EMNLP公司 2008 : 620-629 [第11条] Shumet Baluja公司 , 罗汉·塞思 , D.西瓦库马尔 , 《玉石经》 , 杰伊·亚格尼克 , Shankar Kumar公司 , 迪帕克·拉维坎德兰 , 穆罕默德·阿里 :
youtube的视频建议和发现:在视图图中随机漫步。 万维网 2008 : 895-904 2007 [j7] 邓永刚 , Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
统计机器翻译中平行文本的分割和对齐。 自然语言工程。 13 ( 三 ) : 235-260 ( 2007 ) [第10条] Shankar Kumar公司 , 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 , 沃尔夫冈·马切里 :
使用桥接语言改进单词对齐。 EMNLP-CoNLL公司 2007 : 42-50 2006 [j6] Shankar Kumar公司 , 邓永刚 , 威廉·伯恩 :
用于统计机器翻译的加权有限状态传感器翻译模板模型。 自然语言工程。 12 ( 1 ) : 35-75 ( 2006 ) [j5] 瓦比哈瓦·戈尔 , Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
对“自动语音识别的分段最小贝叶斯风险解码”的更正。 IEEE传输。 语音音频处理。 14 ( 1 ) : 356-357 ( 2006 ) 2005 [c9] Shankar Kumar公司 , 威廉·拜恩 :
统计机器翻译的局部短语重新排序模型。 HLT/EMNLP公司 2005 : 161-168 2004 【j4】 瓦比哈瓦·戈尔 , Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
用于自动语音识别的分段最小贝叶斯风险解码。 IEEE传输。 语音音频处理。 12 ( 三 ) : 234-249 ( 2004 ) 【c8】 弗朗茨·约瑟夫·奥赫 , 丹尼尔·吉尔迪 , 桑吉夫·库丹普尔 , 阿诺普·萨卡尔 , 山田贤治 , 亚历山大·弗雷泽 , Shankar Kumar公司 , 沈立斌 , 大卫·史密斯 , 凯瑟琳·恩格 , 维伦·耆那 , 甄进 , 德拉戈米尔·拉德夫 :
统计机器翻译的功能自助餐。 HLT-NAACL公司 2004 : 161-168 【c7】 Shankar Kumar公司 , 威廉·拜恩 :
用于统计机器翻译的最小贝叶斯风险解码。 HLT-NAACL公司 2004 : 169-176 2003 【c6】 Shankar Kumar公司 , 威廉·拜恩 :
统计机器翻译校准模板模型的加权有限状态传感器实现。 HLT-NAACL公司 2003 2002 【c5】 Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
双语文本的最小贝叶斯风险词对齐。 EMNLP公司 2002 : 140-147 【c4】 Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
基于风险的格切割用于分段最小贝叶斯风险解码。 INTERSPEECH公司 2002 : 373-376 2001 [j3] 史伯乐 , 艾伦·W·布莱克 , 斯坦利·F·陈 , Shankar Kumar公司 , 玛丽·奥斯滕多夫 , 克里斯托弗·理查兹 :
非标准单词的规范化。 计算。 语音语言。 15 ( 三 ) : 287-333 ( 2001 ) 【c3】 瓦比哈瓦·戈尔 , Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
基于置信度的格分割和最小贝叶斯风险解码。 INTERSPEECH公司 2001 : 2569-2572 2000 【c2】 瓦比哈瓦·戈尔 , Shankar Kumar公司 , 威廉·伯恩 :
分段最小贝叶斯风险ASR投票策略。 INTERSPEECH公司 2000 : 139-142 【c1】 肖文洪 , Shankar Kumar公司 , 王宽三 :
统一HMM和电话对段模型。 INTERSPEECH公司 2000 : 286-289
1990 – 1999
1996 [注2] Shankar Kumar公司 , 菲利普·佩恩 , 马克西米利亚诺·瓦斯奎兹 :
使用迭代技术的自由能计算方法。 J.计算。 化学。 17 ( 10 ) : 1269-1275 ( 1996 ) 1995 [j1] Shankar Kumar公司 , 约翰·罗森博格 , 贾马尔·布齐达 , 罗伯特·H·斯温森 , 彼得·科尔曼 :
使用加权直方图分析方法进行多维自由能计算。 J.计算。 化学。 16 ( 11 ) : 1339-1350 ( 1995 )