前两天，UdeM的结果显示pure RNN机器翻译系统没有能超过基于moses的baseline 。来看看google做的 http://t.cn/RhIJEFI，用同样的LSTM RNN，他们的pure RNN系统超过了moses baseline，如果用做rescoring特征，rescoring LIUM的1000best，则超过了WMT14最好的结果。看来google的工程能力要强不少。 展开全文 旁观者的冷漠源于“旁观者效应”，道德谴责无济于事，科学研究给出了解释，也给出了解决方案。当你急需帮助时，要勇敢地求救；要引起他人注意，告诉对方发生了什么；要克服向众人求救的心理，从人群中指定一个人帮助你，并且告诉他应该做什么；要尽量降低他帮助你的成本和风险。 🔗 网页链接 AMTA2014 (Association for Machine Translation in the Americas) 🔗 网页链接 于10月底在温哥华举行。我同事Michel是Research Program Co-Chairs之一。虽然国内对这个会议的关注不多，但还是替他做一下广告，希望大家投文章。(已经连续两届由我们组同事担任Research Program Co-Chair了) 展开全文 @刘洋THU，我同事已经决定第一时间把你今年的ACL paper：A Shift-Reduce Parsing Algorithm for Phrase-based String-to-Dependency Translation 🔗 网页链接 加入我们的系统。google scholar推荐给他的，他只看了头3页就做了决定并向我们宣布了。呵呵。展开全文 （TiTi的故事）--妈妈，我要离开地球（估计是想起了巴巴爸爸离开地球的故事）。--好啊，那你将来当宇航员吧。--雨航员，是会下雨的吗？--不是下雨的雨，是宇宙的宇。--哦。我离开地球，想看看地球是什么样子的。（这么小就知道“不识庐山真面目，只缘身在此山中”的道理！） 