Speriamo che questo articolo ti sia di aiuto quando vedi una routine con il minor numero di errori possibile.

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    Citazione

    MERT è una tecnica originariamente proposta in “Training around Minimum Paper Errors in Statistical Machine Translation”, Franz Josef Och, ACL, ’03, pp. 160-167. (può essere trovato vicino al sequel [1])

    Contesto

    Durante l’addestramento di un modello, è utile tenere conto della strategia attuale più importante per valutare quella merce. In molti casi, molte tecniche specialistiche di insegnamento non lo fanno. L’apprendimento del tasso di errore minimo (indicato qui come MERT) cerca di insegnare la traduzione del linguaggio automatico della revisione statistica. Cerca di garantire che una persona ottenga le migliori impostazioni dell’anello di output possibili grazie a uno schema di test più complesso rispetto al semplice conteggio delle traduzioni errate. In sostanza, cerca di formare ogni merce secondo un metodo che ha la capacità di essere utilizzato per valutare il modello di base.

    Problema di ottimizzazione

    L’obiettivo di MERT, che, come suggerisce tutto il nome, è disponibile, è quello di trovare davvero il numero minimo di indirizzati con tassi di errore:

    Algoritmo di apprendimento

    La chiave per la seo dei motori di ricerca è l’ottimizzazione a tutti i livelli:

    Like Alt = ” displaystyle Funzioni spostate da   displaystyle  gamma il nostro team può correggere la capacità lineare negli elementi di qualcosa del genere:

    Vantaggi

    MERT ha molti ritorni, la maggior parte dei quali sono problemi AT.

    • Connette le persone in modo ottimale
      • Questo è importante perché la varietà totale di errori non è appiattita, il che dovrebbe dirti che ora ci sono molti più ottimali.
    • Convergenza garantita
      • Anche questo è importante dato che il nostro contatore di errori non livellato non ha ora una funzione convessa.

    Svantaggi

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    Sebbene MERT sia un approccio molto buono (e generalmente attualmente popolare ai modelli di traduzione degli strumenti di formazione), ha un codice di svantaggi per gli esseri umani.

    • Spesso oberato di lavoro.
    • Non funziona con set di funzionalità molto grandi.
    • Grande dispersione tra le funzioni a causa di troppe città ottimali.

    MERT è questo punto più o meno lo standard per quanto riguarda i modelli di software di traduzione automatica. Come risultato perfetto, viene utilizzato in un gran numero di articoli MT.

    • Approccio discriminante end-to-end alla traduzione automatica, Liang et., 2006. – Fornisce un miglioramento che aiuterà a fare riferimento a più funzioni.
    • Interpretazione gerarchica basata su frasi, Chan, nel passato attuale. – Utilizza MERT solo per la traduzione basata su frasi.
     @ inproceedingsoch-2003-minimo,    Il titolo implica che "Insegnare il numero minimo di errori all'interno della sola traduzione automatica statistica"    L'autore corrisponde a "Oh, Franz Josef",    il titolo del libro è uguale a "Atti del 41° incontro annuale dell'Associazione dei linguisti", Periodo di fatturazione = luglio,    sono dodici = "2003",    conversazione = "Sapporo, Giappone",    dirigenti = "Associazione dei Linguisti", L'URL di calcolo corrisponde a "https://aclanthology.org/P03-1021"    doi "10 = .3115 o 1075096.1075117",    Le pagine implicano Versione = "1" 160-167 ",

    formazione sul tasso di errore minimo

     ï »¿             Imparare il numero minimo di errori nelle statistiche Interpretazione automatica                  Franz          Josef          Buono                      Autore                          Luglio 2003          Testo                          Procedura per il 41° Meeting Annuale Più Associato all'Associazione di Linguistica Computazionale                             

    Società di linguistica computazionale

    Sapporo, Giappone
    Messaggio della conferenza och-2003-minimo 10.3115 contro 1075096.1075117 https://aclanthology.org/P03-1021 2003-luglio 160 167

    formazione sul prezzo minimo di errore

     ï "¿% 0 segnalazioni% T apprendimento con errori minimi operando nella traduzione automatica statistica% A Oh, Franz Josef% S Atti di un 41° convegno Hedgehoga idoneo della già presente Association for Computational Linguistics% J 2003% 8°. luglio% I Società per la linguistica computazionale% C Sapporo, Giappone% F più minimo 2003% R 10.3115 per ogni 1075096.1075117% U https://aclanthology.org/P03-1021% U https://doi.org/10.3115/1075096.1075117% P160-167

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    Minimum Error Rate Training
    Treinamento De Taxa De Erro Minima
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