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Neural Models for Measuring Confidence on Interactive Machine Translation Systems

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Neural Models for Measuring Confidence on Interactive Machine Translation Systems

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Navarro-Martínez, Á.; Casacuberta Nolla, F. (2022). Neural Models for Measuring Confidence on Interactive Machine Translation Systems. Applied Sciences. 12(3):1-16. https://doi.org/10.3390/app12031100

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/194175

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Metadatos del ítem

Título: Neural Models for Measuring Confidence on Interactive Machine Translation Systems
Autor: Navarro-Martínez, Ángel Casacuberta Nolla, Francisco
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Escola Tècnica Superior d'Enginyeria Informàtica
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] Reducing the human effort performed with the use of interactive-predictive neural machine translation (IPNMT) systems is one of the main goals in this sub-field of machine translation (MT). Prior works have focused ...[+]
Palabras clave: Machine translation , Confidence measures , Neural model , Quality estimation , Interactive machine translation
Derechos de uso: Reconocimiento (by)
Fuente:
Applied Sciences. (eissn: 2076-3417 )
DOI: 10.3390/app12031100
Editorial:
MDPI AG
Versión del editor: https://doi.org/10.3390/app12031100
Coste APC: 1750
Código del Proyecto:
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/RTI2018-095645-B-C22/ES/TRANSCRIPCION DE DOCUMENTOS CON PLATAFORMAS INTERACTIVAS UBICUAS MULTIMODALES/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//PROMETEOII%2F2014%2F030//Adaptive learning and multimodality in machine translation and text transcription/
info:eu-repo/grantAgreement/GENERALITAT VALENCIANA//PROMETEO%2F2019%2F121//DEEP LEARNING FOR ADAPTATIVE AND MULTIMODAL INTERACTION IN PATTERN RECOGNITION/
info:eu-repo/grantAgreement/GVA//IDIFEDER%2F2018%2F025//SISTEMAS DE FABRICACIÓN INTELIGENTES PARA LA INDUSTRIA 4.0/
Agradecimientos:
This work received funds from the Comunitat Valenciana under project EU-FEDER (ID-IFEDER/2018/025), Generalitat Valenciana under project ALMAMATER (PrometeoII/2014/030), and Ministerio de Ciencia e Investigacion/Agencia ...[+]
Tipo: Artículo

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