Modele emploi du temps en arabe

Les chambres doivent être réservées par l`intermédiaire du Conseil national sur les relations américano-arabes afin de recevoir un tarif de groupe réduit de 189.00 $/nuit. Les demandes de chambres après la date limite peuvent être rejetées. Pour réserver des chambres d`hôtel pour le modèle de l`Université nationale, s`il vous plaît e-mail Emily Bless qui fera le suivi avec les instructions. Le modèle de MTL proposé dans cette recherche s`est avéré être une approche efficace pour améliorer la performance de la tâche de traduction de dialecte arabe avec l`aide d`autres tâches connexes. En partageant un décodeur entre toutes les tâches et en utilisant des encodeurs distincts pour chaque langue source, le modèle MTL proposé est capable de tirer parti des informations utiles contenues dans plusieurs tâches connexes. En outre, le modèle de MTL proposé peut apprendre à générer la phrase dans un ordre de langue cible droit et à rendre la traduction plus claire et plus fluide. Aucun travail de recherche précédent n`a porté sur l`utilisation d`un décodeur pour effectuer plusieurs tâches de traduction pour les dialectes arabes en fonction de l`approche d`apprentissage multitâche. Dans cette recherche, un modèle unifié de traduction de machine neuronale a été formé dans lequel le décodeur est partagé sur toutes les paires de langue et chaque langue source a un codeur distinct, puisque chaque dialecte arabe a ses propres particularités et orthographie. Pour autant que nous le savons, un des modèles de traduction de machine neuronale du dialecte arabe à la forme standard moderne n`ont pas été étudiés. Les expériences démontrent que, compte tenu de petites données d`entraînement parallèles, le modèle de traduction automatique neuronale multitâche est efficace pour générer la séquence correcte, produit des traductions de haute qualité et apprend la structure prédictive de plusieurs cibles. De plus, notre modèle d`apprentissage multitâche proposé est capable de résoudre le problème de la rareté des données et du problème de l`insuffisance des orthographes calomniées pour les dialectes arabes. Notre modèle de traduction de machine neuronale proposé est pratique et efficace et est trouvé pour fournir une convergence plus rapide et meilleure pour les langues à faible ressource et les langages riches en ressources dans le cadre d`apprentissage multitâche.

Dans cet article, les performances de la tâche de traduction automatique ont été améliorées en utilisant l`approche d`apprentissage multitâche. À l`avenir, nous poursuivrons nos travaux dans des contextes plus pratiques.