【机器翻译】

大语模型前世今生

这迅速成为了社会各界关注的焦点，ChatGPT能够如此快速，准确的完成文本生成，信息抽取，机器翻译，甚至代码生成等复杂任务，甚至具有长期记忆。
shining_yyds·2023-08-05 02:35

【10NOIP提高组】机器翻译

题目描述小晨的电脑上安装了一个机器翻译软件，他经常用这个软件来翻译英语文章。这个翻译软件的原理很简单，它只是从头到尾，依次将每个英文单词用对应的中文含义来替换。
Shimmer_ocean·2023-08-04 22:03

自然语言处理与其Mix-up数据增强方法报告

自然语言经典知识简介2.1贝叶斯算法2.2最大熵模型2.3神经网络模型3DataAugmentationforNeuralMachineTranslationwithMix-up3.1数据增强3.2对于神经机器翻译的软上下文的数据增强
原创小白变怪兽·2023-08-04 01:29

人工智能发展的五个主要技术方向是什么？

人工智能主要分支介绍通讯、感知与行动是现代人工智能的三个关键能力，在这里我们将根据这些能力/应用对这三个技术领域进行介绍：·计算机视觉(CV)·自然语言处理(NLP)·在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别
传智教育·2023-08-03 19:10

【NLP概念源和流】 06-编码器-解码器模型（6/20 部分）

一、说明在机器翻译等任务中，我们必须从一系列输入词映射到一系列输出词。读者必须注意，这与“序列标记”不同，在“序列标记”中，该任务是将序列中的每个单词映射到预定义的类，如词性或命名实体任务。
无水先生·2023-08-03 14:22

【NLP】训练chatglm2的评价指标BLEU，ROUGE

这些指标原先都是用来度量机器翻译结果质量的，并且被证明可以很好的反映待评测语句的准确性，主要包含4种：BLEU，METEOR，ROUGE，CIDEr。
aglo·2023-08-03 11:41

微调BaiChuan13B来做命名实体识别

NLU侧重于如何理解文本，包括文本分类、命名实体识别、指代消歧、句法分析、机器阅读理解等；NLG则侧重于理解文本后如何生成自然文本，包括自动摘要、机器翻译、问答系统、对话机器人等。
算法美食屋·2023-08-02 20:43

Transformer深入浅出

输入输出类似如下：输入："12345+54321"输出："66666"我们把这个任务当做一个机器翻译任务来进行。输入是一个字符序列，输出也是一个字符序列(seq-to-s
算法美食屋·2023-08-02 20:12

注意力机制（二）

其本质都是通过一个Encoder和一个Decoder实现机器翻译、文本转换、机器问答等功能。传送门：序列处理之RNN模型、注意力机制（一）里面的网络结构通常是循环网络或卷积网络。
整得咔咔响·2023-08-02 12:11

NLP-机器翻译 名词解释

TMS:翻译项目管理系统LSP:语言服务提供商CAT：计算机辅助翻译MT：机器翻译MTPE：机器翻译+译后编辑SDK：软件开发工具包QA：质量检测持续更新中...
王小野·2023-08-02 09:09

【ChatGPT】ChatGPT是如何训练得到的？

GPT是一种使用Transformer编码器和解码器的预训练模型，它已被广泛用于生成自然语言文本的各种应用程序，例如文本生成，机器翻译和语言理解。
卑微阿文·2023-08-02 04:56

自然语言处理（NLP）技术

NLP技术包括文本分类、情感分析、机器翻译、语音识别、语音合成、信息检索、信息抽取、问答系统等。
Dream SYC_UCC·2023-08-01 18:46

埃尔特教育张释文：语言会成为控制思想的终极武器吗？

既然学习语言不能带来新的思维方式，既然语言是我们人类的本能而不是社会文化造就的，而且机器翻译已经逐渐代替人类了，我们为什么还要学习外语?
埃尔特教育·2023-08-01 14:21

[玩转AIGC]sentencepiece训练一个Tokenizer(标记器)

目录一、前言二、安装三、自己训练一个tokenizer四、模型运行五、拓展一、前言前面我们介绍了一种字符编码方式【如何训练一个中英翻译模型】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）这种方式是对一个一个字符编码
六五酥·2023-07-30 16:20

机器翻译及相关技术

机器翻译（MT）：将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。
Yif18·2023-07-29 11:19

第四次打卡-2020-02-17

学习笔记一、机器翻译及相关技术机器翻译（MT）将一段文本从一种语言自动翻译为另一种语言，用神经网络解决这个问题通常称为神经机器翻译（NMT）。主要特征：输出是单词序列而不是单个单词。
Vivus·2023-07-29 02:06

多语言翻译，人工翻译的优势你了解多少？

我们知道，机器翻译具有成本低、速度快的优势，但大部分人都偏向于人工翻译。那么，人工翻译的优势是什么？人工翻译哪个公司比较专业？首先、人工翻译的专业性更强。
英信翻译公司·2023-07-28 21:36

ViT-vision transformer

起源：从机器翻译的角度来看，一个句子想要翻译好，必须考虑上下文的信息！
路过的风666·2023-07-28 19:11

【NLP入门教程】十九、隐马尔科夫模型（Hidden Markov Models）

它在自然语言处理领域中被广泛应用于语音识别、语言生成、机器翻译等任务。HMM的基本思想是将系统建模为一个马尔科夫过程，其中系统的状态不可见（隐藏状态），但可以通过观测到的数据（观测状态）进行间接推断。
晨星同行·2023-07-28 19:08

Python调用各大机器翻译API大全

过去的二三年中，我一直关注的是机器翻译API在自动化翻译过程中的应用，包括采用CAT工具和Python编程语言来调用机器翻译API，然后再进行译后编辑，从而达到快速翻译的目的。
PythonFun·2023-07-28 14:23

文本生成评估指标：ROUGE、BLEU详谈

目录1、自动摘要与机器翻译1）自动摘要和机器翻译的定义和目标2）自动摘要和机器翻译领域的挑战2、ROUGE（Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation）1
syfly2014·2023-07-28 09:05

挑战Open AI！马斯克宣布成立xAI

这种模型在机器翻译、文本摘要、对话生成等任务中展示出了惊人的表现。其次，大模型的发展正处于蓬勃发展阶段。越来越多的研究机构和公司致力于开发更大、更强大的模型。
一只贴代码君·2023-07-27 20:13

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之onnx（python）（四）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:05

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署之ncnn（python）（五）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:05

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:35

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:34

【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）

系列文章【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译seq2seq字符编码（一）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型训练与保存（二）【如何训练一个中译英翻译器】LSTM机器翻译模型部署（三）
六五酥·2023-07-26 11:32

【NLP】图解变压器（transformer）

转换器在特定任务中优于谷歌神经机器翻译模型。然而，最大的好处来自变压器如何适应并行化。事实上，谷歌云建议使用TheTransformer作为参考模型来使用他们的CloudTPU产品。
无水先生·2023-07-25 15:11

X - Transformer

回顾Transformer的发展Transformer最初是作为机器翻译的序列到序列模型提出的，而后来的研究表明，基于Transformer的预训练模型（PTM）在各项任务中都有最优的表现。
银晗·2023-07-25 12:50

PyTorch使用Transformer进行机器翻译

文章目录简介数据集环境要求实验代码实验结果参考来源简介本文使用PyTorch自带的transformer层进行机器翻译：从德语翻译为英语。
阿正的梦工坊·2023-07-25 04:47

【NLP】使用变压器（tranformer）和自动编码器

它使计算机能够处理和分析大量的人类语言数据，并执行机器翻译、
无水先生·2023-07-24 21:03

人工翻译的职业会在未来消亡吗？

很多人认为，人工翻译这个职业在未来一定会消亡，原因有二：1、随着人们的外语水平（本文以英语为例）越来越高，将来人人都可以做翻译，因此翻译这个职业必定会消亡；2、随着人工智能变得越来越聪明，机器翻译将来必定能取代人工翻译
有悬念的人生·2023-07-23 09:13

BLUE 评价指标

BLEU：用于机器翻译任务的评价。根据n-gram可以划分为多个评价指标。常见的有BLUE-1、BLUE-2、BLUE-3、BLUE-4四种，其中的数字表示连续单词的个数。
孤舟独钓寒江雪·2023-07-22 10:11

Attention is all you need (一)

2、适用的任务是sequencemodeling(例语言模型)和sequencetransduction(例机器翻译)。
W&J·2023-07-22 07:54

ACL 2023 | 通过语音离散表示统一语音翻译和机器翻译

前言在当今全球化和多元文化的时代，语音翻译技术正成为我们跨越语言障碍的得力助手！语音翻译（SpeechTranslation,ST）旨在将源语言语音翻译成目标语言文本，广泛应用于会议演讲翻译、视频字幕翻译、AR增强翻译等各种场景。语音翻译可以提高沟通效率和便利性，无论是在商务会议还是旅行中的日常交流，我们不再需要手忙脚乱地翻阅词典，或用肢体语言沟通，只需用自己的语言说出来，它就会帮我们实时翻译，让
TechBeat人工智能社区·2023-07-22 04:00

举例说明低代码思想如何处理多语言问题

需要连接国外客户与国内工厂，未来还会连接东南亚工厂，那这就对平台提出了多语言的要求，不仅是简单的页面国际化，还有内容的多国语言翻译，这是一个比较大的挑战，因为ToB的业务信息对准确传达要求很高，所以不能简单的使用机器翻译
低代码平台开发·2023-07-21 17:59

NLP学习笔记二（机器翻译）

机器翻译一.主要思想机器翻译的基本原理：简单来说，机器翻译就是将一种语言（一句话或者一段话或者一篇文章，篇章翻译也是机器翻译长期存在的挑战）翻译成另外一种语言，它所面临的挑战主要有三个：（1）译文选择，
SWUFE_SC·2023-07-21 11:44

自然语言处理技术的工作原理与应用

搜索引擎、机器翻译以及语音助理均由该技术提供支持。自然语言处理技术的工作原理与应用自然语言处理(NLP)的工作原理：自然语言处理(NLP)通过机器学习进行工作。
kaikeba·2023-07-21 11:14

【NLP】机器翻译相关原理

一、说明对于机器翻译中的seq2seq有哪些技术特点，本文将对这个技术的系列技术，以及其transformer机制进行叙述。
无水先生·2023-07-21 11:13

翻译

像这种情况，要么是翻译组偷懒，用机器翻译，要么是翻译人员偷懒，不看剧情直接翻译。“wonkabar”在这部剧里可以翻译成两种意思，因为它在两种剧情里出现过。
立月·2023-07-20 19:29

基于Pytorch实现Seq2Seq模型进行机器翻译（实现了Attention机制、编码器&解码器的多层双向结构）

比如在机器翻译任务中：☀训练阶段：
#苦行僧·2023-07-19 23:18

[nlp] 自动文摘评测 Rouge-1、Rouge-2、Rouge-L、Rouge-S

ROUGE或Recall-OrientedUnderstudyforGistingEvaluation是一组指标和软件包，用于评估自然语言处理中的自动摘要和机器翻译软件。
心心喵·2023-07-19 21:09

PyTorch实战：Seq2seq模型完成机器翻译任务(详细注释版)

简要本博客以《PyTorch自然语言处理入门与实战》第九章的Seq2seq模型处理英译中翻译任务作为基础，给出自己的理解及代码的详细注释。数据预处理在数据预处理中，用到了train.tags.zh-en.en和train.tags.zh-en.zh两个文件，第一个文件包含英译中任务的英文内容，第二个文件包含英译中任务的中文内容(数据集下载链接)。两个文件来自IWSLT2015数据集(提供了一些TE
高斯小哥·2023-07-18 23:43

Seq2Seq -- 循环神经网络

1、Seq2Seq出现解决的问题上文针对于LSTM进行了讲解，随着发展，在机器翻译领域，普通的LSTM优势渐渐就追不上人们内心对准确率增长的期待；借鉴LSTM的思想，达到期待，在机器领域应运而生了--Seq2Seq
元宝的技术日常·2023-07-18 23:37

003_wz_wed_深度学习概论-用神经网络进行监督学习

监督学习应用1.通过房屋特点预测价格2.对用户投放指定在线广告3.给图像打标签4.语音识别（语音-->文本）5.机器翻译6.无人驾驶监督学习应用对于1和2，我们常用标准神经网络，对于3常用CNN，对于4
王泽0106·2023-07-18 15:42

学界 | 百度AAAI 2018论文提出新型NMT模型，性能堪比深层模型

姓名：张萌学号17021211113转自:http://mp.weixin.qq.com/s/4fYvp9XFyJP4fE9BYvYLBw【嵌牛导读】：近日，AAAI2018公布论文接收列表，百度机器翻译团队的论文
虾滑蟹棒面筋泡·2023-07-17 23:39

【Python入门系列】第十六篇：Python人工智能和深度学习

6、机器翻译：使用神经
JosieBook·2023-07-17 21:13

自然语言处理(NLP)-下游任务&数据集：语言模型、机器翻译、问答、文本分类、情感分析、文本生成、自动摘要、命名实体识别、阅读理解、自然语言推理、信息提取、词性标注、共指消解、实体链接【＞200项】

一、高频任务LanguageModelling【语言模型】MachineTranslation【机器翻译】QuestionAnswering【问答】TextClassification【文本分类】SentimentAnalysis
u013250861·2023-07-17 05:41

Hugging Face实战（NLP实战/Transformer实战/预训练模型/分词器/模型微调/模型自动选择/PyTorch版本/代码逐行解析）上篇之模型调用

这个流程熟悉了，NLP领域的很多问题都可以按照这个流程去做了，比如对话生成、机器翻译、文本摘要等任务，你脑海中就会浮现出一个通用模板了，你不需要在做所有的子任务之前都需要再熟悉一遍了。
会害羞的杨卓越·2023-07-16 12:49

2020-3-5 深度学习笔记12 - 深度学习应用 4（其他应用-推荐系统 / 知识表示、推理和回答）

深度学习笔记12-深度学习应用2（计算机视觉，语音识别）2020-3-2深度学习笔记12-深度学习应用3（自然语言处理NLP-n-gram/神经语言模型NNLM/高维输出/结合n-gram和神经语言模型/神经机器翻译
没人不认识我·2023-07-16 12:31
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