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<p>以内容“一 Bilingual word embedding for phrase-based machine translation: 1.获得思路： 以前是先分别训练词向量，再做transform.这篇文文章在...”创建新页面</p> <p><b>新页面</b></p><div>一 Bilingual word embedding for phrase-based machine translation:<br /> 1.获得思路：<br /> 以前是先分别训练词向量，再做transform.这篇文文章在训练词向量的同时，还利用了语料中的对齐信息.<br /> 1.1 学习对齐信息,即学习A（对齐矩阵）<br /> 1.2 先学习transform,在学习词向量，进行迭代学习。<br /> 1.3 将论文中的公式（5）和公式（6）同时考虑放在学习中。<br /> 二 Continuous space translation models with NN<br /> 1. 利用标准的wsj语料训练RNNLM，看测试结果是否变好.<br /> 1.1 训练语料：/nfs/disk/perm/data/corpora/wsj/data/wsj0/doc/lng_modl/lm_train<br /> 2. 标准化测试集和训练集<br /> 3. 查看邢超推荐的NNLM的训练流程<br /> <br /> <br /> Recorded by Rong Liu</div>

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