稲岡 夢人‎ > ‎

読了論文

  1. 大山 浩美, 小町 守, 松本 裕治. 日本語学習者の作文における 誤用タイプの階層的アノテーションに基づく機械学習による自動分類. 自然言語処理, Vol. 23, No.2, pp.195-225, 2016.
  2. 菊池 悠太. et al. 入れ子依存木の刈り込みによる単一文書要約手法. 自然言語処理, Vol. 22, No. 3, pp. 197-217, 2015.
  3. Takako Aikawa. et al.  Impact of controlled language on translation quality and post-editing in a statistical machine translation environment. MT Summit XI, 1–7, 2007.
  4. 宮西 由貴, 山本 和英. 表記ゆれのまとめ上げによる統計的機械翻訳の改善. 言語処理学会第22回年次大会, pp. 613-616, 2016.
  5. 関沢 祐樹, 梶原 智之, 小町 守. 目的言語の低頻度語の高頻度語への言い換えによるニューラル機械翻訳の改善. 言語処理学会第23回年次大会, pp. 982-985, 2017.
  6. 今村 賢治, 隅田 英一郎, 松本 裕治. 直訳性を利用した機械翻訳知識の自動構築. 自然言語処理, Vol. 11, No. 2, pp. 85-99, 2004.
  7. Josep Crego, Jean Senellart, Neural Machine Translation from Simplified Translations. arXiv, 2016. (Submitted to EACL 2017 Short paper)
  8. 吉見 毅彦. et al. 単語アライメントを用いた英日機械翻訳文の流暢さの自動評価. 自然言語処理, Vol. 17, No. 1, pp. 7-28, 2010.
  9. Junhui Li. et al. Modeling Source Syntax for Neural Machine Translation. arXiv, 2017. (Accepted by ACL 2017)
  10. Jan Niehues, Eunah Cho, Thanh-Le Ha and Alex Waibel. Pre-Translation for Neural Machine Translation. Proceedings of COLING 2016, the 26th International Conference on Computational Linguistics: Technical Papers, pages 1828–1836, 2016.
  11. Rico Sennrich, Barry Haddow, and Alexandra Birch. Controlling Politeness in Neural Machine Translation via Side Constraints. In Proceedings of Proceedings of the 2016 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies. Association for Computational Linguistics, pages 35–40, 2016. 
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