【机器翻译】第13页

【NLP入门教程】目录

NLP的应用范围广泛，涵盖机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统、语音识别等诸多领域。本教程旨在为初学者提供一份全面而系统的NLP入门指南，探索NLP的核心概念、方法和技术。无论您是计

晨星同行·2023-07-16 07:58

从零实现深度学习框架——带Attentiond的Seq2seq机器翻译

引言本着“凡我不能创造的，我就不能理解”的思想，本系列文章会基于纯Python以及NumPy从零创建自己的深度学习框架，该框架类似PyTorch能实现自动求导。要深入理解深度学习，从零开始创建的经验非常重要，从自己可以理解的角度出发，尽量不使用外部完备的框架前提下，实现我们想要的模型。本系列文章的宗旨就是通过这样的过程，让大家切实掌握深度学习底层实现，而不是仅做一个调包侠。本文我们为seq2seq

愤怒的可乐·2023-07-16 04:07

《自然语言处理》第二次实验：机器翻译（Transformer中英文翻译实验）

文章目录任务三：按照实验手册进行Transformer中英文翻译实验步骤1OBS创建项目文件夹步骤2下载自然语言处理包步骤3上传实验源码及数据步骤4进入ModelArts开发环境步骤1上传源码和数据至本地容器步骤2导入依赖库步骤3设置运行环境步骤4定义数据处理相关参数步骤5定义数据处理函数步骤6数据处理，选择20%作为验证集步骤7定义数据加载函数步骤8定义训练相关配置参数步骤9定义训练过程函数步骤

MAVER1CK·2023-07-15 21:29

Seq2Seq(Attention)的PyTorch实现

本文为转载，原文链接:https://wmathor.com/index.php/archives/1451/本文主要介绍一下如何使用PyTorch复现Seq2Seq(withAttention)，实现简单的机器翻译任务

Jarkata·2023-07-15 17:46

一种机器翻译的评估方法 BLEU

title:BLEUdate:2021-08-1718:23:27tags:NLP的一些收获论文链接BLEU:aMethodforAutomaticEvaluationofMachineTranslation首先给出一组reference和candidate：Candidate1：Itisaguidetoactionwhichensuresthatthemilitaryalwaysobeysthe

hhy不许摸鱼·2023-07-15 12:23

【如何在深度学习的道路上越走越远？——《深度学习模式与实践》】

深度学习架构(例如深度神经网络、深度信念网络、递归神经网络和卷积神经网络)已应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理、机器翻译等领域并取得初步成效。

清图·2023-07-15 02:24

Tansformer-GPT-1,GPT-2,GPT-3,BERT&Instruct-GPT简介

•自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)领域的一个重要分支，它涉及处理自然语言文本的各种任务，包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。

吴晓Q·2023-07-14 23:08

2013年机器翻译实验

因为使用了一段antlr构建行业语言，想想人类语言也要语法结构。那么antlr能否构建并识别人类语言呢？我利用空余时间尝试了点，下面是2013年我的英汉翻译程序运行结果：

xinglijun1973·2023-07-14 18:39

NLP学习—23.基于Transformer的机器翻译实战

文章目录Transformer理论部分Transformer代码实现基于Transformer的机器翻译实战在Transformer的代码实现的基础上，采用机器翻译数据，进行基于Transformer

哎呦-_-不错·2023-07-14 18:38

2021哈工大机器翻译实验室经验贴(回忆版)

哈工大机器翻译实验室有两轮一轮笔试一轮面试第一轮笔试题（根据本人的回忆)3道简答5道编程题60分钟一简答题1.Windows下的软件Office在Ubuntu环境下能否运行说明理由2.已知账户名和账户密码说明登录到

Jacky James·2023-07-14 18:07

机器翻译

机器翻译链接:数据集提取码:6cgu《NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate》—基于联合学习对齐和翻译的神经机器翻译作者

*Major*·2023-07-14 18:03

使用Moses搭建一个机器翻译系统及实验记录

一.搭建实验环境：ubuntu系统可以直接下载安装deb包即可，需要安装的deb包有Srilm,GIZA++,mkcls以及从http://www.statmt.org/wmt08/scripts.tgz上获得的一些脚本文件。如果不是ubuntu系统的话，需要下载这些工具的源代码进行编译安装。下面简述使用源代码编译的方法搭建环境中的步骤，直接使用deb安装的可以跳过：1.安装Srilm：下载Sri

csdidi·2023-07-14 18:56

简易机器翻译器

一、课程实习目的本课程的教学目标是训练学生综合运用程序设计语言进行问题描述和设计完整的程序解决实际应用问题的能力。通过本课程的实习，能够将程序设计中多个知识点有机地串连起来，学会将现实中的具体问题建模，并最终通过程序实现来解决相应的问题。本课程的基本要求是：实习前做好预习，对实习目的、要求、流程等方面有清楚的了解；要求独立完成实习，实习过程中仅选用最基本的库函数，不得调用未经允许的库函数来求解相应

思指动·2023-07-14 18:25

《自然语言处理》第二次实验：机器翻译（Seq2Seq中英文翻译实验）

文章目录任务一：按照实验手册进行Seq2Seq中英文翻译实验步骤1进入ModelArts开发环境步骤2下载自然语言处理包步骤3上传实验数据步骤4进入Notebook实验环境步骤1导入实验所需的第三方模块步骤2设置运行环境步骤3查看数据内容步骤4定义数据预处理函数步骤5获得mindrecord文件步骤6超参数设置步骤7定义读取mindrecord函数步骤8定义GRU单元步骤9定义Encoder步骤1

MAVER1CK·2023-07-14 18:53

深度学习神经网络学习笔记-论文研读-transformer及代码复现参考

在两个机器翻译任务上的实验表明，这些模型可以质量优越，同时具有更强的并行性和显著的要求训练时间更少。我们的模型在WMT2014英语-上达到28.4BLEU

丰。。·2023-07-14 12:34

为什么需要多语言并行机器翻译？

随着全球化的加速和不同语言之间的交流需求不断增长，多语言机器翻译（MultilingualParallelMachineTranslation）成为一个备受关注的领域。

Fsafn·2023-07-14 04:11

wordpress关于翻译的那些事

这种方式不涉及使用机器翻译服务或付费API，而是依靠人工的翻译工作。对于手动翻译，您可以使用一些免费的WordPress插件，如Polylang、TranslatePress等。

Robin罗兵·2023-07-14 03:49

自然语言处理复习

一、NLP的应用场景：问答系统（智能客服）、情感分析、机器翻译、文本自动摘要、聊天机器人、信息抽取二、NLP的主要任务：文本分类：新闻分类、垃圾邮件识别、情感分析、意图识别文本匹配：query-doc搜索

饭饭童鞋·2023-07-13 18:58

【新手上路常见问答】关于自然语言处理（NLP）

自然语言处理系统包括机器翻译系统自然语言理解系统信息自动检索系统信息自动抽取系统文本信息挖掘系

苹果二·2023-06-24 05:50

注意力机制——transformer模型代码解析（机器翻译）

注意力机制——transformer模型代码解析1transformer图解分析（论文）1.1论文中的模型图1.2分模块解释1.2.1单词、位置编码模块1.2.2Encoder模块1.2.3Decoder模块1.2.4输出全连接层2transformer代码分析2.1模型代码分析2.1.1Embedding（单词、位置编码）2.1.2Multi-Head-Attention（多路注意力）2.1.3

scl52tg·2023-06-24 02:34

Transformer Vit Bert 的定义，区别和联系

它最初被用于机器翻译任务，但后来被证明在各种NLP任务中都非常有效。Transformer模型由编码器和解码器

图 (TU商兴)·2023-06-22 10:24

GPT内幕机制及源码实现逐行解析 300行源码实现GPT逐行解析

300行源码实现GPT逐行解析Gavin老师：NLP_Matrix_Space4.5300行源码实现GPT逐行解析GPT-2使用12层解码器Transformer架构，在自然语言处理任务中，例如问答、机器翻译

段智华·2023-06-21 23:51

NLP科普文1——应用场景

自然语言生成（NLG）包括：机器翻译、对话问答系统、自动摘要等。NLG应用场景自动摘要形式：给定输入的文本，输出包含输入文本关键判决信息的摘要内容。

王小野·2023-06-21 17:36

Transformer详解（三）：Transformer 结构

论文中提出了transformer这么一种新的结构，将其应用在机器翻译的领域上，取得了很好的效果。本文将分析一下Transformer结构的具体组成部分。

Sophia$·2023-06-21 09:02

torchtext学习03-联合学习对齐和翻译的神经机器翻译

NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate1项目介绍本项目采用Pytorch和Torchtext来构建seq2seq模型，以实现论文NeuralMachineTranslationbyJointlyLearningtoAlignandTranslate的模型。2Introduction和之前的项目一样，我们先给出一个通用

Anathema_b5dc·2023-06-21 04:12

Python文本挖掘笔记：1.2文本挖掘的基本流程和任务

、信息的转换…）3.内在信息挖掘与展示（词云、关键词提取、自动摘要、文档聚类、情感分析、文章推荐…)常见的TM分析任务1.亚洲语言分词（及结果展示）2.自动摘要3.指定消解例：他对她说它的尾巴很短4.机器翻译

流光2021·2023-06-20 14:21

大型语言模型（LLM）技术的精要

目前，LLM已经被广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。涌现（e

AI架构师易筋·2023-06-20 08:22

自然语言处理: 第三章NPLM(Neural Probabilistic Language Mode)

这种模型在机器翻译、文

曼城周杰伦·2023-06-19 16:59

vscode 插件「会了吧」，英语不好的赶紧下载～自动分析源码中的陌生单词、点击朗读单词

还在因为各种机器翻译的内容云里雾里吗？您的救星来了！！！

·2023-06-19 13:08

百度倾力出品｜《神经网络机器翻译技术及产业应用》正式上线

《神经网络机器翻译技术及产业应用》以产业需求为牵引，分析了新时期机器翻译的产业需求特点和挑战，介绍了神经网络翻译的基本理论、前沿技术以及面向产业应用的实用系统开发方法。

·2023-06-19 10:54

基于安卓的智能语音识别系统

语音识别技术与其他自然语言处理技术如机器翻译及语音合成技术相结合，可以构建出更加复杂的应用，例如语音到语音的翻译[5]。

图灵软件设计·2023-06-18 23:15

deephub·2023-06-18 14:05

华为云，人工智能入门开发认证试题和答案，HCCDA，AI

TrueFalse正确5.BLEU指标常用在机器翻译的技术领域中。True正确False6.Modelarts自

weixin_46124467·2023-06-18 14:11

·2023-06-18 10:45

关于分词的一些思考

而在机器翻译领域，则

云时之间·2023-06-18 05:03

openpnp - 软件版本的更新记录(机器翻译)

文章目录openpnp-软件版本的更新记录(机器翻译)概述openpnp更新历史记录机翻了一个版本,大概齐参考一下.ENDopenpnp-软件版本的更新记录(机器翻译)概述卡在底部相机矫正上,底部相机的硬件安装已经很精确了

LostSpeed·2023-06-17 20:44

注意力机制和Transformer

注意力机制和Transformer机器翻译是NLP领域中最重要的问题之一，也是Google翻译等工具的基础。

学习好烦啊·2023-06-17 09:32

6月5日，香港科技大学（广州）面向全校上线GPT服务

GPT作为目前最先进的生成式AI模型之一，可以生成人类可理解的自然语言文本，应用于自然语言处理、对话系统、文本摘要、机器翻译等各种场景，在多项专业和学术基准测

手把手教你学AI·2023-06-17 03:27

【文本生成评价指标】文本生成客观评价指标总结py

1.基于词重叠的评价指标基于词重叠的评价指标关注词汇分布的相似性，主要包括BLEU、ROUGE、METEOR、NIST和distinct.其中BLEU和METEOR常用于机器翻译任务，ROUGE常用于自动文本摘要

zz_Lambda·2023-06-17 01:38

【论文】中文论文翻译英文论文

一般是自己写句子，结合着机器翻译的结果。因为机翻的太生硬了。润色软件QuillBot：普通版的就能满足需求。按照自己的喜欢换词，换句子结构。语法纠错Grammarly。

Lydia.na·2023-06-16 21:28

NLP——Translation 机器翻译

文章目录为什么翻译任务困难StatisticalMachineTranslationAlignment对齐summaryNeuralMachineTranslation如何训练NeuralMTloss设定TrainingdecodingatTestTimeExposureBiasExhaustiveSearchDecodingBeamSearchDecoding什么时候解码停止summaryAtt

暖仔会飞·2023-06-16 19:24

·2023-06-16 11:39

循环神经网络

为什么需要循环神经网络$CNN$的数据表示能力已经非常强悍了，但是世界是复杂的，对于很多数据，如文本，语音，视频，机器翻译等，数据的输入顺序非常重要，而卷积是不在乎文本顺序的。

·2023-06-15 23:38

seq2seq attention

seq2seqattention模型seq2seq是NLP（自然语言处理）中非常经典的模型之一，用途很广，可以用于机器翻译，自动摘要，对话系统等。

MLPlatform·2023-06-15 18:55

GitHub 2800颗星，支持GPT/Transformer，字节跳动这个开源项目是怎么来的？

AI绘画、机器翻译、多轮对话……对于各类AI相关的功能来说，总有一个痛点，困扰着所有训模型的算法工程师们：想要效果更好，那么AI模型一般都很大，耗费的算力更多不说，运行起来还更费时间；如果希望模型小、运行快

字节跳动技术范儿·2023-06-15 00:15

注意力机制简单介绍

文章目录注意力机制简单介绍什么是注意力机制注意力机制的工作原理注意力机制的类型在神经网络中应用注意力机制实例：使用注意力机制进行机器翻译总结注意力机制简单介绍注意力机制是一种在深度学习领域中的重要技术，

百年孤独百年·2023-06-14 18:05

人工智能的预训练基础模型的分类

在自然语言处理（NLP）领域，这些模型通常是基于深度神经网络的语言模型，可以用于各种任务，如文本分类、命名实体识别、机器翻译等。

·2023-06-14 18:15

Vocabulary Learning via Optimal Transport for Neural Machine Translation论文解读

abstracttokenvocabulary的选择对机器翻译结果的影响比较大本文研究什么样才是好的词表，并且能不能不通过训练直接找到最优的词表首先提供一种从信息理论的角度来分析词表的作用通过optimaltransport

HxShine·2023-06-14 08:01

NLP学习笔记九-机器翻译-seq2seq模型

NLP学习笔记九-机器翻译-seq2seq模型seq2seq模型是做机器翻译任务的，根据名字其实我们也能有一些推测seq2seq，其实就是sequencetosequence，从一个序列到另一个序列，所以

Mr Gao·2023-06-13 16:00

NLP 学习笔记十-simple RNN+attention（注意力机制）

紧接上一回，我们谈到seq2seq模型解决用于机器翻译的问题。其中seq其实是采用lstm作为自己的基础记忆网络实现的，当然也可以用RNN实现实现seq2seq模型。

Mr Gao·2023-06-13 16:27

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