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这篇文章介绍了一个交互式机器翻译系统的主要功能和技术实现。系统的核心功能包括词级和句子级自动补全、增强翻译记忆等,采用了通用翻译模型、词汇约束、基于图的翻译记忆等技术。评估结果显示,该系统在词级准确率和BLEU分数上都有显著提升。

这篇文章主要介绍了频率派和贝叶斯派对概率的不同诠释。频率派认为参数θ是常量，通过最大似然估计求解；贝叶斯派则认为θ满足先验分布，通过最大后验估计求解。文章还简要对比了两种方法的发展方向，频率派演变为优化问题，贝叶斯派发展为概率图模型。

这篇文章提出了一种结合短语统计机器翻译(SMT)来改进神经机器翻译(NMT)解码的混合方法。在beam search过程中,如果SMT翻译的token存在于beam中,就将其概率提升至beam中的最大概率。实验结果显示,该方法在某些策略下可以小幅提升BLEU和METEOR分数。

这篇文章提出了一种动态术语集成方法,用于提高新兴领域如COVID-19的机器翻译准确率。作者通过术语过滤、识别和集成等步骤,在不干扰训练过程的情况下提高了术语翻译的准确性,在测试集上实现了94%的COVID-19术语准确率。文章强调了高质量术语集的重要性,并指出术语改进对BLEU分数影响不大可能导致这方面研究被忽视。

本文介绍了cuDNN的安装步骤,包括下载对应版本压缩包、解压文件、配置环境变量、复制头文件等操作。文章还提供了查看cuDNN版本的方法,以及CUDA、NVIDIA驱动和cuDNN之间的版本兼容性查询链接。