stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
Semit
Suku bangsa berbahasa Semit

Berikut ini adalah daftar suku bangsa pemakai rumpun bahasa Semit kuno dan modern.
Mandaen
Akkadia (Asyur/Babilonia) - bermigrasi ke Mesopotamia di milenium ke-4 SM dan bergabung dengan penduduk Mesopotamia non-Semit (Sumeria) menjadi bangsa Asyur dan Babel sejak Zaman Perunggu Akhir  Sisa keturunan orang-orang ini menjadi orang Asyur Kristen modern (juga dikenal sebagai "Chaldo-Assyrians") di Irak, Iran, Turki tenggara serta timur laut Suriah.
Ebla - abad ke-23 sebelum Masehi
Kasdim - muncul di selatan Mesopotamia sekitar tahun 1000 SM dan akhirnya melebur hilang ke dalam populasi umum Babel.
Aram: abad ke-16 sampai ke-8 SM  / Akhlames (Ahlamu) abad ke-14 SM.
Mhallami - Minoritas kecil Asiria yang masuk Islam sekuler tetapi mempertahankan identitas Suryani.
Ugarit - abad ke-14 sampai ke-12 SM
Sutean - abad ke-14 SM
Suku-suku bangsa pemakai bahasa Kanaan pada zaman Besi awal:
Amori — abad ke-20 SM
Amon
Edom
Amalek
Ibrani/Israel — mendirikan negara kerajaan Israel yang kemudian terpecah menjadi Kerajaan Samaria dan Kerajaan Yehuda. Sisa-sisa keturunannya menjadi bangsa Yahudi dan Samaria.
Moab
Fenisia/Kartago — mendirikan koloni-koloni di sekitar Laut Tengah termasuk Tirus, Sidon dan Kartago. Sisa-sisa keturunannya menjadi orang Maronit modern di Libanon.
penduduk berbahasa Arab Selatan Tua
Sabean di Yaman — abad ke-9 sampai ke-1 SM
Sheba
Ubarit (Iram of the Pillars)
Magan (atau "Majan")
penduduk berbahasa Etio-Semitik di Etiopia
Kerajaan Aksum (Aksumit) — abad ke-4 SM sampai abad ke-7 M
Arab, Bedouin berbahasa Arab Utara Kuno
Arab Gindibu - abad ke-9 SM
Suku Kedar abad ke-7 SM keturunan Ismael dan keturunan dari Kedar, putra leluhur Ismael
Lihyan — abad ke-6 sampai ke-1 SM
Thamud — abad ke-2 sampai ke-5 M
Ghassanid — abad ke-3 sampai ke-7 M
Nabath — Campuran pemakai bahasa Aram dan Arab.
Orang Malta
Bahasa

Makna linguistik modern "Semit" berasal dari Alkitab meskipun kata "Semit" sendiri tidak sesuai dengan penggambaran dengan Alkitab. Dalam konteks linguistik bahasa Semit adalah subkelompok dari keluarga besar bahasa "Afro-asiatik" (menurut klasifikasi Joseph Greenberg yang diterima secara luas) dan termasuk, antara lain: bahasa Akkadia, yaitu bahasa kuno Babel dan Asyur, bahasa orang Amori, Amharik, bahasa resmi Ethiopia, Tigrinya, bahasa diucapkan di Eritrea dan di utara Ethiopia, bahasa Arab; bahasa Aram, masih digunakan di Irak, Iran, Suriah, Turki dan Armenia oleh orang Kristen Asyur-Kasdim dan Mandean, Kanaan, bahasa Ge'ez, bahasa kuno dari Eritrea dan Ortodoks Ethiopia yang berasal dari Yaman, bahasa Ibrani, Maltese, Fenisia atau Punisia, Suryani (suatu bentuk bahasa Aram), dan Arab Selatan, bahasa kuno Sheba / Saba, yang saat ini termasuk Mehri, dituturkan hanya oleh minoritas kecil di bagian selatan Semenanjung Arab.
Pranala luar

Wikisource memiliki teks artikel New International Encyclopedia 1905  .
Semitic genetics
Semitic language family tree included under "Afro-Asiatic" in SIL's Ethnologue.
The south Arabian origin of ancient Arabs
The Edomite Hyksos connection Diarsipkan 2012-10-06 di Wayback Machine.
The perished Arabs
The Midianites of the north
Ancient Semitic peoples (video)
| Pengawasan otoritas  |
| --- | --- |
Umum:  Integrated Authority File (Jerman) 
Perpustakaan nasional:  Prancis (data)  Amerika Serikat  Republik Ceko 
Peta yang menunjukkan distribusi bahasa Semit
Perkiraan distribusi rumpun bahasa Semit pada sekitar abad ke-1 Masehi
Harvard Semit Museum di Harvard University
Send Me a Lover

| "Send Me a Lover" |
| --- | --- |

Singel oleh Taylor Dayne
dari album Soul Dancing
Dirilis: 6 September 1993 (1993-09-06)
Format: CD single
Genre: Pop
Durasi: 4:28
Label: Arista
Pencipta: Richard Hahn, George Thatcher
Produser: Humberto Gatica
| "Send Me a Lover"> Singel oleh Céline Dion.dari album Women for Women, Vol. 2 |
| --- | --- |
Dirilis: 30 Desember 1996 (1996-12-30)
Format: Promotional recording
Genre: Pop
Durasi: 4:31
Label: Columbia, Epic
Pencipta: Richard Hahn, George Thatcher
Produser: Humberto Gatica
"Send Me a Lover" adalah singel yang ditampilkan oleh Taylor Dayne, ditulis oleh Rick Hahn dan George Thatcher, dan dirilis pada 6 September 1993 dari album Soul Dancing (12 Juli 1993). Album ini meraih peringkat 50 pada Billboard Hot 100 dan peringkatr 19 pada Lagu Hot Adult Contemporary.
Format dan Daftar lagu

Maxi singel CD A.S.
"Send Me a Lover" – 4:28
"With Every Beat of My Heart" – 4:22
"Love Will Lead You Back" – 4:37
"If You Were Mine" – 5:01
"Someone Like You" – 3:50
Tangga lagu

| Tangga lagu (1993) | Posisi Peringkat |
| --- | --- |
Australian Singles Chart: 42
U.S. Billboard Hot 100: 50
U.S. Billboard Hot Adult Contemporary Tracks: 19
Versi Céline Dion

Versi Dion (dengan versi banyak direvisi dan lirik paduan suara yang sedikit berubah) adalah "leftover" dari sesi rekaman Celine Dion album tahun 1992, yang masih belum pernah dirilis sampai tahun 1994. Album itu kemudian ditawarkan untuk dikoleksi beragam keuntungan, terutama kaum wanita. Pertama dirilis pada Kumbaya Album 1994. Semua hasil dari CD ini dilanjutkan untuk mendukung kesadaran dan layanan AIDS. Album ini juga muncul di In Between Dances (tahun 1995) (keuntungan yang diberikan kepada penelitian tentang kanker payudara), The Power of Peace (tahun 1996) (untuk merayakan 50 tahun CARA), dan Women for Women, Vol. 2 (tahun 1996) (album lain untuk mendapatkan dana bagi penelitian tentang kanker payudara). Album itu juga termasuk sebagai sisi B dari singel Inggris "Pour que tu m'aimes encore" pada tahun 1995.
Versi Dion dikeluarkan di AS pada bulan Desember 1996, sebagai singel radio dari album Women for Women, Vol. 2, yang dirilis pada 17 September 1996. Album ini meraih peringkat ke 23 pada Lagu Hot Adult Contemporary.
Versi Céline Dion > Format dan Daftar lagu

Promosi CD single A.S.
"Send Me a Lover" – 4:31
Versi Céline Dion > Tangga lagu

| Tangga lagu (1996) | Posisi Peringkat |
| --- | --- |
US Billboard Hot Adult Contemporary Tracks: 23
Manthous

| Manthous |
| --- | --- |
Lahir: Anto Sugiartono (1950-04-10)10 April 1950 Playen, Gunungkidul, Daerah Istimewa Yogyakarta, Indonesia
Meninggal: 9 Maret 2012(2012-03-09) (umur 61) Tangerang, Banten, Indonesia
Kebangsaan: Indonesia
Pekerjaan: Penyanyi-penulis lagu
Tahun aktif: 1969–2001
Suami/istri:   Utasih Kusumawati  ​ ​(m. 1972⁠–⁠2012)​  Deasy Liana ​(m. 1982⁠–⁠2012)​ 
Anak:  Tatut Dian Ambarwati  Ade Dian Chrismastuti  Denny Dian Nawanina  Anindya Janu Wardhany  Sabrina Andes Putri Anto 
Orang tua: Wiryo Atmodjo (ayah)  Sumartinah (ibu)
Karier musik
Asal: Gunungkidul, Yogyakarta, Indonesia
Genre: Campursari keroncong langgam Jawa pop Jawa
Label: Dasa Musica Studio's G&P Triple S
 

 
Anto Sugiartono (10 April 1950 – 9 Maret 2012
), dikenal dengan nama panggung Manthous adalah seorang penyanyi-penulis lagu, seniman dan musisi berkebangsaan Indonesia. Ia dianggap sebagai pembuat genre musik populer Jawa yang dikenal dengan istilah campursari. Pengalaman di Jakarta bersama B. J. Soepardi, Benyamin Sueb, Idris Sardi, Bing Slamet, Grup Kwartet Jaya, dan lain-lain. Ia kemudian mendirikan Grup Campursari Maju Lancar di Gunungkidul.
Kehidupan awal

Manthous lahir di Desa Playen, Gunung Kidul, pada tahun 1950. Pada tahun 1966, ketika berusia 16 tahun, Manthous memberanikan diri pergi ke Jakarta. Tentu saja dengan latar belakang pendidikan SMP, pilihan utamanya adalah hidup ngamen, yang ia anggap mewakili bakatnya.
Karier > Karier awal

Pada tahun 1969, dia bergabung dengan Orkes Keroncong Bintang Jakarta pimpinan B. J. Soepardi sebagai pemain cello petik. Namun kemudian, pada tahun tahun 1976, Manthous yang juga piawai bermain bass mendirikan grup band Bieb Blues berciri funky rock bersama dengan Bieb anak Benyamin Sueb. Bieb Blues bertahan hingga tahun 1980. Ia adalah juru rekam Musica Studio. Kemudian, Manthous bergabung dengan Idris Sardi, dalam grup Gambang Kromong Benyamin Sueb. Selain itu, sebelumnya ia pernah juga menjadi pengiring Bing Slamet ketika tampil melawak dalam Grup Kwartet Jaya. Tahun 1990, ia berkenalan dengan A. Riyanto yang memiliki studio di Cepete, dan sering membuat rekaman di studio ini.
Karier > Menciptakan genre campursari

Kelihatannya semua pengalaman inilah yang membuat Manthous menguasai aliran musik apa pun. Dalam khazanah dangdut, bahkan, dia juga menjadi panutan karena mampu mencipta trik-trik permainan bas, yang kemudian ditiru oleh para pemain bas dangdut sekarang.
Pada tahun 1993, Manthous mendirikan Grup Musik Campursari Gunung Kidul Maju Lancar. Garapannya menampilkan kekhasan campursari dengan langgam-langgam Jawa yang sudah ada. Ada warna rock, reggae, gambang kromong, dan lainnya. Ada juga tembang Jawa murni seperti Kutut Manggung, atau Bowo Asmorondono, dengan gamelan yang diwarnai keyboard dan gitar bas. Bersama grup musik yang berdiri tahun 1993 dan beranggotakan saudara atau rekan sedaerah di Playen, Gunungkidul, Yogyakarta itu.
Manthous menyelesaikan sejumlah volume rekaman di Semarang. Omzet penjualan mencapai 50.000 kaset setiap volume, tertinggi dibanding kaset langgam atau keroncong umumnya pada tahun-tahun pertengahan 1990-an. Di samping menyanyi sendiri dalam kegiatan rekaman itu Manthous juga menampilkan suara penyanyi Sulasmi dari Sragen, Minul dari Gunungkidul, dan Sunyahni dari Karanganyar. Beberapa lagunya yang populer di antaranya Anting-anting, Nyidamsari, Gandrung, dan Kutut Manggung. Namun, karya besarnya yang banyak dikenal oleh orang Indonesia adalah Getuk yang pertama kali dipopulerkan oleh Nurafni Octavia.
Kematian

Sampai sebelum akhirnya terkena serangan stroke pada pertengahan tahun 2001, Manthous bersama Grup Campursari Maju Lancar Gunungkidul menjadi kiblat bagi para pencinta lagu-lagu langgam Jawa dan campursari. Tahun 2002, ia mulai memakai kursi roda akibat stoke, tetapi hingga akhir hayatnya ia masih aktif bernyanyi meski memakai kursi roda. Terakhir ia tinggal di Perumahan Bukit Pamulang, Tangerang. Ia meninggal setelah dirawat di Rumah Sakit Bhakti Husada pada tanggal 9 Maret 2012, dan tanggal 10 Maret 2012, jenazah dibawa dengan menempuh perjalanan darat hingga tiba dirumah duka bertempat di Desa Playen, Gunung Kidul, Yogyakarta pada tanggal 11 Maret 2012.
Terjemahan mesin statistik

Terjemahan mesin statistik (SMT) adalah pendekatan terjemahan mesin, yang menggantikan pendekatan berbasis aturan sebelumnya karena pendekatan ini membutuhkan deskripsi eksplisit dari setiap aturan linguistik, yang memakan banyak biaya, dan sering kali tidak dapat digeneralisasi ke bahasa lain. Sejak tahun 2003, pendekatan statistik itu sendiri secara bertahap digantikan oleh pendekatan pembelajaran mendalam berbasis jaringan saraf.
Gagasan pertama penerjemahan mesin statistik diperkenalkan oleh Warren Weaver pada tahun 1949, termasuk ide-ide untuk menerapkan teori informasi Claude Shannon. Penerjemahan mesin statistik diperkenalkan kembali pada akhir tahun 1980-an dan awal tahun 1990-an oleh para peneliti di IBM Pusat Penelitian Thomas J. Watson.
Basis

Ide di balik penerjemahan mesin statistik berasal dari teori informasi. Sebuah dokumen diterjemahkan menurut sebaran probabilitas  p(e|f) bahwa string  e dalam bahasa target (misalnya, bahasa Inggris) adalah terjemahan dari sebuah string  f dalam bahasa sumber (misalnya, Prancis).
Masalah pemodelan sebaran probabilitas  p(e|f)  telah didekati dengan beberapa cara. Salah satu pendekatan yang cocok untuk implementasi komputer adalah dengan menerapkan Teorema Bayes, yaitu  p(e|f)\propto p(f|e)p(e), di mana model terjemahannya  p(f|e) adalah probabilitas bahwa string sumber adalah terjemahan dari string target, dan model bahasa  p(e) adalah probabilitas untuk melihat string bahasa target tersebut. Dekomposisi ini menarik karena membagi masalah menjadi dua submasalah. Menemukan terjemahan terbaik  {\tilde {e}} dilakukan dengan mengambil salah satu yang memberikan probabilitas tertinggi:
Untuk implementasi yang ketat, kita harus melakukan pencarian yang menyeluruh dengan menelusuri semua string  e^{*} dalam bahasa asli. Melakukan pencarian secara efisien adalah pekerjaan decoder terjemahan mesin yang menggunakan string asing, heuristik, dan metode lain untuk membatasi ruang pencarian dan pada saat yang sama menjaga kualitas yang dapat diterima. Pertukaran antara kualitas dan penggunaan waktu ini juga dapat ditemukan dalam pengenalan suara.
Karena sistem penerjemahan tidak dapat menyimpan semua string asli dan terjemahannya, sebuah dokumen biasanya diterjemahkan kalimat demi kalimat, tetapi ini pun tidak cukup. Model bahasa biasanya didekati dengan model n-gram yang dihaluskan, dan pendekatan serupa telah diterapkan pada model penerjemahan, tetapi ada kerumitan tambahan karena panjang kalimat dan urutan kata yang berbeda dalam bahasa.
Model penerjemahan statistik pada awalnya berbasis kata (Model 1-5 dari IBM Model Markov Tersembunyi dari Stephan Vogel dan Model 6 dari Franz-Joseph Och), tetapi kemajuan yang signifikan dibuat dengan diperkenalkannya model berbasis frase.  Pekerjaan selanjutnya menggabungkan sintaksis atau struktur kuasi-sintaksis.
Kelemahan

Pembuatan korpus bisa jadi mahal.
Kesalahan spesifik sulit diprediksi dan diperbaiki.
Hasil mungkin memiliki kefasihan dangkal yang menutupi masalah terjemahan.
Terjemahan mesin statistik biasanya bekerja kurang baik untuk pasangan bahasa dengan urutan kata yang sangat berbeda.
Manfaat yang diperoleh untuk terjemahan antara bahasa-bahasa Eropa Barat tidak dapat mewakili hasil untuk pasangan bahasa lain, karena korpus pelatihan yang lebih kecil dan perbedaan tata bahasa yang lebih besar.
Terjemahan berbasis frasa

Dalam terjemahan berbasis frasa, tujuannya adalah untuk mengurangi batasan penerjemahan berbasis kata dengan menerjemahkan seluruh rangkaian kata, yang panjangnya mungkin berbeda. Urutan kata disebut blok atau frasa, namun, biasanya bukan frasa linguistik, tetapi frasa yang ditemukan menggunakan metode statistik dari korpora. Telah terbukti bahwa membatasi frasa pada frasa linguistik (kelompok kata yang termotivasi secara sintaksis, lihat kategori sintaksis) menurunkan kualitas terjemahan.
Frasa yang dipilih selanjutnya dipetakan satu-ke-satu berdasarkan tabel terjemahan frasa, dan dapat disusun ulang. Tabel ini dapat dipelajari berdasarkan penjajaran kata, atau langsung dari korpus paralel. Model kedua dilatih menggunakan algoritma ekspektasi-maksimisasi, mirip dengan Model IBM berbasis kata..
Terjemahan berbasis sintaks

Penerjemahan berbasis sintaksis didasarkan pada gagasan untuk menerjemahkan unit sintaksis, bukan kata tunggal atau rangkaian kata (seperti pada MT berbasis frasa), yaitu pohon urai (parsial) dari kalimat/ucapan. Hingga tahun 1990-an, dengan munculnya pengurai stokastik yang kuat, mitra statistik dari ide lama penerjemahan berbasis sintaksis tidak berkembang. Contoh dari pendekatan ini termasuk DOP berbasis MT dan kemudian tata bahasa bebas konteks sinkron.
Terjemahan berbasis frasa hierarkis

Penerjemahan berbasis frasa hirarkis menggabungkan pendekatan berbasis frasa dan berbasis sintaksis dalam penerjemahan. Sistem ini menggunakan aturan tata bahasa bebas konteks sinkron, tetapi tata bahasa dapat dibangun dengan perluasan metode untuk penerjemahan berbasis frasa tanpa mengacu pada konstituen sintaksis yang termotivasi secara linguistik. Ide ini pertama kali diperkenalkan dalam sistem Hiero Chiang (2005).
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik

Masalah yang tidak dapat diselesaikan oleh penerjemahan mesin statistik antara lain:
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik > Penyelarasan kalimat

Dalam korpora paralel, kalimat tunggal dalam satu bahasa dapat ditemukan diterjemahkan ke dalam beberapa kalimat dalam bahasa lain dan begitu sebaliknya. Kalimat yang panjang dapat dipecah, kalimat yang pendek dapat digabungkan. Bahkan ada beberapa bahasa yang menggunakan sistem penulisan tanpa indikasi yang jelas tentang akhir kalimat (misalnya, bahasa Thailand). Penyelarasan kalimat dapat dilakukan melalui algoritma penyelarasan Gale-Church. Melalui ini dan model matematika lainnya, pencarian dan pengambilan yang efisien dari perataan kalimat dengan nilai tertinggi dapat dilakukan.
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik > Penyelarasan kata

Penyelarasan kalimat biasanya disediakan oleh korpus atau diperoleh dengan algoritma penjajaran Gale-Church. Namun, untuk mempelajari model penerjemahan, kita perlu mengetahui kata-kata mana yang sejajar dalam pasangan kalimat sumber-target. IBM-Models atau pendekatan HMM adalah upaya untuk memecahkan tantangan ini.
Kata-kata fungsi yang tidak memiliki padanan yang jelas dalam bahasa target merupakan tantangan lain bagi model statistik. Misalnya, saat menerjemahkan dari bahasa Inggris ke bahasa Jerman, kalimat "John does not live here," kata "does" tidak memiliki keselarasan yang jelas dalam kalimat yang diterjemahkan "John wohnt hier nicht." Melalui penalaran logis, hal ini dapat diselaraskan dengan kata-kata "wohnt" (seperti dalam bahasa Inggris, ini berisi informasi tata bahasa untuk kata "live") atau "nicht" (karena hanya muncul dalam kalimat karena dinegasikan) atau mungkin tidak selaras.
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik > Anomali statistik

Contoh dari anomali tersebut adalah "I took the train to Berlin" salah diterjemahkan menjadi "I took the train to Paris" karena banyaknya statistik "train to Paris" dalam set pelatihan.
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik > Idiom

Tergantung pada korpus yang digunakan, idiom tidak dapat diterjemahkan secara "idiomatis". Misalnya, dengan menggunakan Hansard Kanada sebagai korpus dua bahasa, "hear" hampir selalu diterjemahkan menjadi "Bravo!" karena di Parlemen "Hear, Hear!" menjadi "Bravo!".
Masalah ini terkait dengan penyelarasan kata, karena dalam konteks yang sangat spesifik, ekspresi idiomatik disejajarkan dengan kata-kata yang menghasilkan ekspresi idiomatik dengan makna yang sama dalam bahasa target. Namun, hal ini tidak mungkin terjadi, karena penyelarasan biasanya tidak berfungsi dalam konteks lain. Oleh karena itu, idiom hanya dapat disejajarkan dengan frasa, karena idiom tidak dapat diuraikan lebih lanjut tanpa kehilangan maknanya. Masalah ini khusus untuk penerjemahan berbasis kata.
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik > Susunan kata yang berbeda

Urutan kata dalam bahasa berbeda-beda. Beberapa klasifikasi dapat dilakukan dengan menyebutkan urutan khas subjek (S), kata kerja (V), dan objek (O) dalam sebuah kalimat dan seseorang dapat berbicara, misalnya, tentang bahasa SVO atau VSO. Ada juga perbedaan tambahan dalam urutan kata, misalnya, di mana pengubah untuk kata benda berada, atau di mana kata-kata yang sama digunakan sebagai pertanyaan atau pernyataan.
Dalam pengenalan ucapan, sinyal ucapan dan representasi tekstual yang sesuai dapat dipetakan satu sama lain dalam blok-blok secara berurutan. Hal ini tidak selalu terjadi pada teks yang sama dalam dua bahasa. Untuk SMT, penerjemah mesin hanya dapat mengelola urutan kata yang kecil, dan urutan kata harus dipikirkan oleh perancang program. Upaya untuk mencari solusi telah mencakup model pengurutan ulang, di mana distribusi perubahan lokasi untuk setiap item terjemahan ditebak dari dua teks yang disejajarkan. Perubahan lokasi yang berbeda dapat diurutkan dengan bantuan model bahasa dan yang terbaik dapat dipilih.
Tantangan dengan terjemahan mesin statistik > Kata-kata di luar kosakata (OOV)

Sistem SMT biasanya menyimpan bentuk kata yang berbeda sebagai simbol yang terpisah tanpa hubungan satu sama lain dan bentuk kata 
atau frasa yang tidak ada dalam data pelatihan tidak dapat diterjemahkan. Hal ini mungkin disebabkan oleh kurangnya data pelatihan, perubahan dalam domain manusia di mana sistem digunakan, atau perbedaan dalam morfologi.
Catatan dan referensi

↑  W. Weaver (1955). Translation (1949). In: Machine Translation of Languages, MIT Press, Cambridge, MA.
↑  P. Brown; John Cocke; S. Della Pietra; V. Della Pietra; Frederick Jelinek; Robert L. Mercer; P. Roossin (1988). "A statistical approach to language translation". Coling'88. Association for Computational Linguistics. 1: 71–76. Diakses tanggal 22 March 2015.
↑  P. Brown; John Cocke; S. Della Pietra; V. Della Pietra; Frederick Jelinek; John D. Lafferty; Robert L. Mercer; P. Roossin (1990). "A statistical approach to machine translation". Computational Linguistics. MIT Press. 16 (2): 79–85. Diakses tanggal 22 March 2015.
↑  P. Brown; S. Della Pietra; V. Della Pietra; R. Mercer (1993). "The mathematics of statistical machine translation: parameter estimation". Computational Linguistics. MIT Press. 19 (2): 263–311. Diakses tanggal 22 March 2015.
↑  S. Vogel, H. Ney and C. Tillmann. 1996. HMM-based Word Alignment in Statistical Translation. In COLING ’96: The 16th International Conference on Computational Linguistics, pp. 836-841, Copenhagen, Denmark.
↑  Och, Franz Josef; Ney, Hermann (2003). "A Systematic Comparison of Various Statistical Alignment Models". Computational Linguistics. 29: 19–51. doi:10.1162/089120103321337421 .
↑  P. Koehn, F.J. Och, and D. Marcu (2003). Statistical phrase based translation. Dalam  Konferensi Bersama Lanjutan tentang Teknologi Bahasa Manusia dan Pertemuan Tahunan Asosiasi Linguistik Komputasi (HLT/NAACL) Cabang Amerika Utara.
1 2  D. Chiang (2005). A Hierarchical Phrase-Based Model for Statistical Machine Translation. Dalam Pertemuan Tahunan Lanjutan ke-43 Asosiasi Linguistik Komputasi (ACL'05).
↑  Zhou, Sharon (July 25, 2018). "Has AI surpassed humans at translation? Not even close!". Skynet Today. Diakses tanggal 2 August 2018.
↑  Philipp Koehn, Franz Josef Och, Daniel Marcu: Statistical Phrase-Based Translation (2003)
1 2 3  Koehn, Philipp (2010). Statistical Machine Translation. Cambridge University Press. ISBN 978-0-521-87415-1.
1 2  Philip Williams; Rico Sennrich; Matt Post; Philipp Koehn (1 August 2016). Syntax-based Statistical Machine Translation. Morgan & Claypool Publishers. ISBN 978-1-62705-502-4.
↑  W. J. Hutchins and H. Somers. (1992). An Introduction to Machine Translation, 18.3:322. ISBN 978-0-12-362830-5
Pranala luar

Annotated list of statistical natural language processing resources — Termasuk tautan ke perangkat lunak penerjemahan mesin statistik yang tersedia secara gratis
Tethis

Artikel ini bukan mengenai Thetis.
Untuk kegunaan lain, lihat Tetis.
Dalam mitologi Yunani, Tethis (bahasa Yunani: Τηθύς) adalah seorang Titan sekaligus dewi laut.
Etimologi

Meskipun ada ciri-ciri yang mengindikasikan adanya peran Tethis yang cukup kuat pada masa-masa yang sangat kuno, dia tidak banyak diceritakan dalam naskah Yunani kuno, atau catatan sejarah mengenai permujaan kuno. Walter Burkert mengamati kemunculan Tethis dalam bagian Iliad yang oleh orang Yunani kuno disebut "Muslihat untuk Zeus", yang menceritakan bahwa Hera berusaha menyesatkan Zeus, dan berkata bahwa dia ingin pergi menuju Okeanos, "asal mula para dewa" dan Tethis "sang ibu". Burkert  melihat dalam namanya ada transformasi dari bahasa Akkadia tiamtu atau tâmtu, "laut," yang dapat dikenali dalam Tiamat. Alternatif lain, namanya secara sederhana bermakna "perempuan tua"; secara jelas ini memiliki kemiripan dengan ἡ τήθη, yang bermakna "nenek", dan dia sering digambarkan sebagai dewi yang sangat kuno
Penggambaran

Satu dari sedikit penggambaran Tethis adalah mosaik lantai dari abad keempat Masehi di Antiokhus, dan kini berada di Harvard Business School di Boston, Massachusetts setelah sebelumnya dipindahkan dari Dumbarton Oaks. Di mosaik Dumbarton Oaks, kepala Tethis, yang dikelilingi ikan-ikan, muncul dari air. Di bahunya ada kemudi kapal, di dahinya terdapat spasang sayap abu-abu.