where wi ranges over V t3 .stop. an

where wi ranges over V t3 .stop. and {wi-l,wi-2,attri} is the history, where wi de-
notes the ith word in the phrase, and attri denotes the attributes that remain to be generated at position i in the phrase. The fj, where fj(a, b) E {0, 1}, are called features and capture any information in the history that might be useful for estimating p(wi[wi-1, wi-2, attri). The features used in NLG2 are described in the next section, and the feature weights aj, obtained from the Improved Iterative
Scaling algorithm (Berger et al., 1996), are set to maximize the likelihood of the training data. The probability of the sequence W = wl ... wn, given the attribute set A, (and also given that its length is n) is:

Kết quả (Việt) 2:

nơi wi chạy trên V t3 .stop. và {wi-l, wi-2, attri} là lịch sử, nơi wi de-
ghi nhận từ thứ i trong cụm từ, và attri biểu thị các thuộc tính còn lại được tạo ra tại vị trí i trong các cụm từ. Các fj, nơi fj (a, b) E {0, 1}, được gọi là các tính năng và nắm bắt thông tin trong lịch sử có thể có ích cho việc ước lượng p (wi [wi-1, wi-2, attri). Các tính năng được sử dụng trong NLG2 được mô tả trong phần tiếp theo, và các trọng số tính năng AJ, thu được từ việc cải tiến lặp đi lặp lại
thuật toán Scaling (Berger et al., 1996), được thiết lập để tối đa hóa khả năng của dữ liệu huấn luyện. Xác suất của chuỗi W = wl ... wn, với thuộc tính thiết lập A, (và cũng cho rằng chiều dài của nó là n) là: