SGNMT is a decoding platform for machine translation which allows paring various modern neural models of translation with different kinds of constraints and symbolic models. In this paper, we describe three use cases in which SGNMT is currently playing an active role: (1) teaching as SGNMT is being used for course work and student theses in the MPhil in Machine Learning, Speech and Language Technology at the University of Cambridge, (2) research as most of the research work of the Cambridge MT group is based on SGNMT, and (3) technology transfer as we show how SGNMT is helping to transfer research findings from the laboratory to the industry, eg. into a product of SDL plc.


翻译:SGNMT是一个机器翻译解码平台,它使各种现代神经翻译模型与各种限制和象征性模型相区别,在本文中,我们描述了SGNMT目前正在发挥积极作用的三个使用案例:(1) 剑桥大学机器学习、语言和语言技术的MPhil课程和学生论文使用SGNMT教学和学生论文,(2) 研究,因为剑桥MT小组的大多数研究工作都以SGNMT为基础,(3) 技术转让,因为我们展示SGNMT如何帮助将实验室的研究成果转移到该行业,例如SDL plc的产品。

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机器翻译(Machine Translation)涵盖计算语言学和语言工程的所有分支,包含多语言方面。特色论文涵盖理论,描述或计算方面的任何下列主题:双语和多语语料库的编写和使用,计算机辅助语言教学,非罗马字符集的计算含义,连接主义翻译方法,对比语言学等。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/mt/
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