京都フリー翻訳タスク
京都フリー翻訳タスク (KFTT) by Graham NEUBIG (苗字 at gmail.com) English 京都フリー翻訳タスク(KFTT)は、日英機械翻訳システムのための評価タスクです。タスクはフリー、簡単、再現性のある、進化型の機械翻訳タスクを目指して設立されました。 基本概念 データセット 入手・使用法 データ＋システム学習 データのみ アライメントデータ トラック(順位表) 参考文献 バージョン歴 基本概念 京都フリー翻訳タスクは４つの概念に基づいて設立しました。 具体的には「フリー」、「簡単」、「再現性」、「進化」というキーワードを重視しました。 フリーはオープンソースソフトと同じく、「無料」と「自由」の二つの意味があります。このタスクはデータを無料で配布しており、所属や期間に関わらず誰でも自由に参加でき、既存手法より高い精度を挙げた場合、公式ページに載ることができ
KyTea (京都テキスト解析ツールキット)
English 京都テキスト解析ツールキット(KyTea、「キューティー」)は、日本語など、単語(または形態素)分割を必要とする言語のための一般的なテキスト解析器です。 特徴 ダウンロード・インストール プログラム仕様 解析：手法の詳細, 入出力の形式, API 学習：モデル学習, 入手可能なモデル KyTeaを使った分野適応 開発情報 特徴 KyTeaには以下の機能が揃っています： 単語分割：分かち書きされていないテキストを適当な単語または形態素に分割する。 読み推定・品詞推定：かな漢字変換や音声認識、音声生成のために単語の発音を推定することができ、品詞を推定することもできます。 線形SVMやロジスティック回帰などを用いてそれぞれの分割点や読みを個別に推定するため、部分的にアノテーションされたデータを利用してモデルを学習することも可能です。 分類器の学習にはLIBLINEARを使用してい
latticelm
日本語 This is the page for latticelm, a tool for Bayesian non-parametric word segmentation and language model learning using Pitman-Yor language models. The major point of the toolkit is that it is applicable to not only regular text, but also lattices. The motivation for the tool was research into the possibilities of learning language models from continuous speech, presented in the following paper
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