保護中: 機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ アルゴリズム:Algorithms Twitter Facebook はてブ Pocket LINE コピー 2024.01.24 2022.10.15 このコンテンツはパスワードで保護されています。閲覧するには以下にパスワードを入力してください。 パスワード: {{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は失敗しました。 サーバーから「{{status_text}}」というレスポンスがありました（コード: {{status_code}}）。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}{{#message}}{{{message}}}{{/message}}{{^message}}送信は成功したようです。 サーバーのレスポンスが OK でも、送信が処理されていない場合があります。 このフォーム処理機能の開発者に連絡して、このメッセージを改善してください。 さらに詳しく{{/message}}送信しています…
コメント
[…] なる。多言語モデル（例：mBERT、XLM-R）は、多言語語彙学習の例となる。多言語対応に関しては”機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ“も参照のこと。 […]
[…] 自然言語処理のタスクでは、ソフトマックス関数がテキストの分類、”自然言語処理技術を用いてテキスト情報から感情コンテキストを抽出する“で述べている感情分析、”機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ“で述べている機械翻訳などの出力層で使用されている。モデルは、文章が各クラスや単語などに属する確率を予測する。自然言語処理の詳細は”自然言語処理の概要と各種実装例について“を参照のこと。 […]
[…] で使われる場合、その単語の正しい訳語を特定することが翻訳の品質向上に寄与する。詳細は”機械翻訳の現在と将来- 自然言語のさまざまな機械学習アプローチ“も参照のこと。 […]