Word2Vec vs DBnary: Augmenting METEOR using ...

Document type :
Communication dans un congrès avec actes
Permalink :
http://hdl.handle.net/20.500.12210/24703
Title :
Word2Vec vs DBnary: Augmenting METEOR using Vector Representations or Lexical Resources?
Author(s) :
Servan, Christophe [Auteur]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP]
Bérard, Alexandre [Auteur]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP]
Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille [LIFL]
Sequential Learning [SEQUEL]
Elloumi, Zied [Auteur]
Laboratoire National de Métrologie et d'Essais [Trappes] [LNE ]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP]
Blanchon, Hervé [Auteur]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP]
Besacier, Laurent [Auteur]
Institut Universitaire de France [IUF]
Groupe d’Étude en Traduction Automatique/Traitement Automatisé des Langues et de la Parole [GETALP]
Conference title :
COLING 2016
Conference organizers(s) :
ANLP & ICCL
City :
Osaka
Country :
Japon
Start date of the conference :
2016-12-13
Book title :
26th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2016)
Publication date :
2016-09-30
English keyword(s) :
machine translation evaluation
word embeddings
lexical resources
METEOR
HAL domain(s) :
Informatique [cs]/Informatique et langage [cs.CL]
Language :
Anglais
Peer reviewed article :
Oui
Audience :
Internationale
Popular science :
Non
ANR Project :
Méthodes qualité avancées pour la post-édition de traduction automatique
Collections :
Source :
Harvested from HAL
Submission date :
2020-05-29T06:41:36Z
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