Fugu-MT 論文翻訳(概要): External knowledge transfer deployment inside a simple double agent Viterbi algorithm

論文の概要: External knowledge transfer deployment inside a simple double agent Viterbi algorithm

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.00433v1
Date: Mon, 6 Sep 2021 07:24:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-10 11:42:39.034549
Title: External knowledge transfer deployment inside a simple double agent Viterbi algorithm
Title（参考訳）: 単純二重エージェントviterbiアルゴリズムにおける外部知識伝達の展開
Authors: Zied Baklouti (ENIT, UP)
Abstract要約: 本稿では,単純な二重エージェントであるビタビアルゴリズムの内部に外部知識伝達を展開させる手法について考察する。この研究の重要な課題は、我々の古いモデルが未知の単語の成分状態の推定に直面すると、パフォーマンスが悪くなる理由を見つけることである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We consider in this paper deploying external knowledge transfer inside a simple double agent Viterbi algorithm which is an algorithm firstly introduced by the author in his preprint "Hidden Markov Based Mathematical Model dedicated to Extract Ingredients from Recipe Text". The key challenge of this work lies in discovering the reason why our old model does have bad performances when it is confronted with estimating ingredient state for unknown words and see if deploying external knowledge transfer directly on calculating state matrix could be the solution instead of deploying it only on back propagating step.
Abstract（参考訳）: 本稿では,著者がレシピテキストから成分を抽出するためのhidden markov based mathematical model (hidden markov based mathematical model dedicated to extract materials from recipe text) という序文で最初に紹介したアルゴリズムである,単純な二重エージェントビタビアルゴリズムの中に外部知識伝達を展開する。この研究の重要な課題は、未知の単語の成分状態の推定に直面すると、古いモデルがパフォーマンスが悪い理由を発見し、外部の知識を計算された状態行列に直接配置することが、バック伝播ステップのみにデプロイする代わりに解決策になるかどうかを確認することです。

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