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概率非规则时间序列预测的边缘化一致可分离流混合
混合可分离流的边际一致性混合物模型 (MosES) 是一种新颖的不规则时间序列概率预测模型，它将多个可分离流、具有完全协方差矩阵的高斯过程和可分离可逆变换相结合，旨在结合了归一化流的表达能力和高斯的边际一致性。通过对四个不同数据集的实验，我
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25 days ago
印度语言的统计机器翻译
本文介绍了使用 SMT 技术和 MOSES 工具包开发双语 SMT 模型，实现英语和十五种低资源印度语言之间的翻译，包括使用 BLEU，METEOR 和 RIBES 等标准指标对翻译质量进行评估。
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2 years ago
AAAI
在多模态对话中解释（讽刺性）话语以提高情感理解能力
本文介绍了使用 MOSES 模型对于含有讽刺言语的对话进行 Sarcasm Explanation，以及在此基础上实现的 Sarcasm detection, humour identification, 和 emotion recogni
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2 years ago
MM
使用新的命名实体翻译方案改善 MT 输出的质量
本文通过将当前最先进的名词实体翻译方案与转音符号结合，引入了一个新的机器翻译方法。作者通过构建多种基于统计规则的音节分隔规则，借助概率计算得到一个英语到旁遮普语的名词实体翻译与转音符翻译系统，通过调用统计机器翻译工具 MOSES 提高了翻译
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11 years ago
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