Artwork

Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Thesis Review and Sean Welleck. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Thesis Review and Sean Welleck ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Player FM - Εφαρμογή podcast
Πηγαίνετε εκτός σύνδεσης με την εφαρμογή Player FM !

[22] Graham Neubig - Unsupervised Learning of Lexical Information

1:02:30
 
Μοίρασέ το
 

Manage episode 302418423 series 2982803
Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Thesis Review and Sean Welleck. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Thesis Review and Sean Welleck ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Graham Neubig is an Associate Professor at Carnegie Mellon University. His research focuses on language and its role in human communication, with the goal of breaking down barriers in human-human or human-machine communication through the development of NLP technologies. Graham’s PhD thesis is titled "Unsupervised Learning of Lexical Information for Language Processing Systems", which he completed in 2012 at Kyoto University. We discuss his PhD work related to the fundamental processing units that NLP systems use to process text, including non-parametric Bayesian models, segmentation, and alignment problems, and discuss how his perspective on machine translation has evolved over time. Episode notes: http://cs.nyu.edu/~welleck/episode22.html Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter, and find out more info about the show at http://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html Support The Thesis Review at www.patreon.com/thesisreview or www.buymeacoffee.com/thesisreview
  continue reading

47 επεισόδια

Artwork
iconΜοίρασέ το
 
Manage episode 302418423 series 2982803
Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Thesis Review and Sean Welleck. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Thesis Review and Sean Welleck ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Graham Neubig is an Associate Professor at Carnegie Mellon University. His research focuses on language and its role in human communication, with the goal of breaking down barriers in human-human or human-machine communication through the development of NLP technologies. Graham’s PhD thesis is titled "Unsupervised Learning of Lexical Information for Language Processing Systems", which he completed in 2012 at Kyoto University. We discuss his PhD work related to the fundamental processing units that NLP systems use to process text, including non-parametric Bayesian models, segmentation, and alignment problems, and discuss how his perspective on machine translation has evolved over time. Episode notes: http://cs.nyu.edu/~welleck/episode22.html Follow the Thesis Review (@thesisreview) and Sean Welleck (@wellecks) on Twitter, and find out more info about the show at http://cs.nyu.edu/~welleck/podcast.html Support The Thesis Review at www.patreon.com/thesisreview or www.buymeacoffee.com/thesisreview
  continue reading

47 επεισόδια

همه قسمت ها

×
 
Loading …

Καλώς ήλθατε στο Player FM!

Το FM Player σαρώνει τον ιστό για podcasts υψηλής ποιότητας για να απολαύσετε αυτή τη στιγμή. Είναι η καλύτερη εφαρμογή podcast και λειτουργεί σε Android, iPhone και στον ιστό. Εγγραφή για συγχρονισμό συνδρομών σε όλες τις συσκευές.

 

Οδηγός γρήγορης αναφοράς