【机器翻译】第16页

ChatGPT：基于深度学习的自然语言处理模型

自然语言处理技术已经广泛应用于搜索引擎、语音识别、机器翻译、情感分析、问答系统、自动摘要、文本分类等众多领域，极大地丰富了我们的生活和工作。在自然语言处理领域，深度学习技术已经取得了很多重大突破。

尚可签·2023-04-04 19:34

《动手学深度学习》第四天2020-02-15

www.boyuai.com/elites/2)第二次打卡内容（2月15日-17日）截止打卡时间：2/17-22:00Task03：过拟合、欠拟合及其解决方案；梯度消失、梯度爆炸；循环神经网络进阶（1天）Task04：机器翻译及相关技术

_a30a·2023-04-04 14:54

【前沿技术】文心一言 PK Chat Gpt

目录写在前面一、文心一言二、ChatGPT三、对比四、总结写在前面随着人工智能技术的不断发展和普及，越来越多的智能应用走入了人们的日常生活，如智能语音助手、智能客服、机器翻译等等。

颜淡慕潇·2023-04-04 12:36

ChatGPT中文方式写作-chatgpt中文生成

ChatGPT是一种强大的自然语言处理技术，可以帮助人们进行各种语言任务，包括机器翻译、问答系统、自然语言生成等。

147SEO·2023-04-04 01:51

transformer编码层-Bert底层介绍

内容抄自：视频从中文Transformer到BERT的模型精讲,以及基于BERT情感分类实战代码文本来自：github讲解和内容介绍一、简介说到自然语言处理、语言模型、命名实体识别、机器翻译，可能很多人想到的

骆旺达·2023-04-04 01:58

如何使用机器学习自动修复bug: 上手指南

我们把有bug的代码片断和修复之后的代码片断做成数据集，使用类似机器翻译的技术进行训练。然后我们用训练好的模型去预测新代码如何修复。这个思想和数据集都来自论文《AnEmpiricalStudyonL

Jtag特工·2023-04-03 12:15

PaddleNLP加载数据集和自定义数据数据集

加载数据集快速加载内置数据集目前PaddleNLP内置20余个NLP数据集，涵盖阅读理解，文本分类，序列标注，机器翻译等多项任务。目前提供的数据集可以在数据集列表中找到。

阳光男孩小宁·2023-04-03 12:32

如何使用 Memsource 机器翻译词汇表?

编者荐语：在往期推文中我们介绍了小牛翻译Trados插件新增的术语词典功能，本期推送将介绍另外一款CAT工具Memsource的MT术语词汇表功能，与小牛翻译术语词典功能类似。以下文章来源于烟台译博云天公司，作者MemsourceMemsource是一款在线计算机辅助翻译软件，操作简便，功能齐全，编辑器、记忆库、术语库、QA等基本功能一应俱全。同时，Memsource还提供了多个MT引擎集成，并能

翻译技术点津·2023-04-03 10:54

云架构师SAA360道试题

声明：题目来自网上，机器翻译可能不太准确，答案来自网友投票，仅供学习交流参考。个别答案有争议。仅供学习交流参考。仅供学习交流参考。Q1。面向Internet的多层Web应用程序必须具有高可用性。

香水有毒吖·2023-04-03 04:20

工业界求解NER问题的12条黄金法则

JayLou娄杰，夕小瑶编|可盐可甜兔子酱美|Sonata众所周知，命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER）是一项基础而又重要的NLP词法分析任务，也往往作为信息抽取、问答系统、机器翻译等方向的或显式或隐式的基础任务

夕小瑶·2023-04-02 16:54

Transformer在计算机视觉中的应用-VIT、TNT模型

上期介绍了Transformer的结构、特点和作用等方面的知识，回头看下来这一模型并不难，依旧是传统机器翻译模型中常见的seq2seq网络，里面加入了注意力机制，QKV矩阵的运算使得计算并行。

老师我作业忘带了·2023-04-01 15:29

论文精读：Attention Is All You Need

这篇文章主要介绍了一种新的神经网络架构——Transformer，它使用自注意力机制来计算输入和输出的表示，相比传统序列转换模型具有更高的并行性和更快的训练速度，并在机器翻译等序列转换任务中实现了最先进的性能

gnudennis·2023-04-01 14:32

转《深度学习中的注意力机制》

本文以机器翻译为例，深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制，同时也抽象出其本质思想，并介绍了注意力模型在图像及语音等领域的典型应用场景。注意力模型最近几年在深度学习各

井底蛙蛙呱呱呱·2023-04-01 12:16

探索自然语言处理：理解、分析和生成人类语言

NLP的应用场景非常广泛，包括机器翻译、语音识别、情感分析、信息检索、智能客服等领域。在过去的几十年里，NLP技术已经取得了显著的进展，尤其是在深度学习的推动下。

程序猿-饭饭·2023-04-01 10:28

FEW-SHOT LEARNING WITH GRAPH NEURAL NETWORKS翻译

介绍:监督端到端学习是在CV,speech,机器翻译任务中是非常成功的，

L793404933·2023-04-01 01:20

QCon2018上海会议分享

下面是我所听的并认为比较好的演讲：深度学习在推荐系统的进展及在微博的应用让商业没有语言障碍-深度学习在阿里机器翻译的应用端侧AI及其在蚂蚁金服场景的落地爱奇艺视频任务识别技术及应用数字营销领域的千人千面只能投放算法研究及应用

Cloudox_·2023-04-01 01:56

翻译硕士MTI66所高校的百科大作文都在这里啦！

对外经济贸易大学：社会科学和自然科学两种文化的冲突与融合首都经济贸易大学：论剁手者与极限民浙江工商大学：昆山反杀案北京工商大学：AI翻译如何和人工翻译共存西南政法大学：成绩单寄给家长之我见，1500字苏州大学：机器翻译的未来暨南大学

弈秋007·2023-03-31 07:23

不用建模渲染自动生成效果图？！StyleGan除了画萌妹子还能做什么--在 CG 中使用 GAN：概念艺术工作流程

机器翻译，原文请见UsingGANinCG:ConceptArtWorkflows机器翻译，原文请见https://80.lv/articles/using-gan-in-cg-concept-art-workflows

哲远Echo·2023-03-31 01:38

关于最近爆火的chatGPT大型语言模型人工智能介绍

能够自动完成文本生成、文本分类、文本摘要、机器翻译、问答系统和对话生成等任务。chatGPT不断学习新知识，以便更好地服务用户。可以在各种平台

super5⁢·2023-03-30 22:08

Sequence to Sequence模型笔记

之后广泛应用于机器翻译中，该论文提出了一种新的Encoder-Decoder模型。

ioiogoo·2023-03-30 18:27

2020语言服务展望之七|李光华：神经网络机器翻译时代，我们需要一款什么样的笔译产品？

“预测未来最好的方式是创造未来”——彼得·德鲁克人机合译路漫漫基于深度神经网络算法带来的机器翻译质量大幅跃升已成为业内共识。

阿韶华·2023-03-30 15:42

Transformer模型简介：一种革命性的深度学习模型

Transformer模型是一种革命性的深度学习模型，最初用于自然语言处理任务，如机器翻译和语言建模。

程序猿-饭饭·2023-03-30 10:31

入门神器！PyTorch教程合集，让你快速掌握深度学习框架

程序猿-饭饭·2023-03-30 10:30

2021-11-20 【全文翻译】植物基因组测序二十年：成就与挑战 ----植物基因组测序20周年重要综述文章

大致机器翻译+人工纠错，简单过了一下，供大家参考Twentyyearsofplantgenomesequencing:achievementsandchallenges-ScienceDirect植物基因组测序二十年

老_Z·2023-03-30 09:56

机器翻译及相关技术注意力机制与Seq2seq模型 Transformer 2020-02-19

机器翻译和数据集机器翻译（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。

allen成·2023-03-30 02:20

python 程序常驻任务栏右下角显示图标

代码中我写了很多备注,可以粘贴回去研究.里面也推荐win32api的学习和查询网站.仅用最少的代码独立实现了右下角图标功能,要实现右键菜单什么的,读懂了代码应该不难.不是大礼包.最烦大礼包.不是外国网站抄写的.最烦机器翻译

哼哼哈哈呀·2023-03-30 00:16

NLP&深度学习：近期趋势概述

本文的重点介绍是对各种NLP任务（如视觉问答（QA）和机器翻译）最新技术（SOTA）结果的回顾和比较。在这篇

喜欢打酱油的老鸟·2023-03-29 05:39

神经翻译笔记5. 序列到序列模型与注意力机制

文章目录神经翻译笔记5.序列到序列模型与注意力机制机器翻译概论编码器-解码器结构集束搜索注意力机制结语其它参考文献备注神经翻译笔记5.序列到序列模型与注意力机制本系列笔记从2018年3月开始编写，虽然题名为

TimsonShi·2023-03-29 02:45

第三周：序列模型和注意力机制

第三周：序列模型和注意力机制3.1基础模型SequencetosequencemodelImageCaptioning3.2选择最可能的句子语言模型和机器翻译的比较：3.3束搜索(BeamSearch)

SuperFeHanHan·2023-03-29 02:35

序列模型与注意力机制

很久以前看吴恩达老师的视频和西瓜书时用jupyter写的，今天想起来就把它转到这里，真的挺方便基础模型：Sequencetosequence（序列）模型在机器翻译和语音识别方面都有着广泛的应用。

目睹闰土刺猹的瓜·2023-03-29 02:35

序列模型第三周序列模型和注意力机制

3.1基础模型sequencetosequence模型在机器翻译和语音识别方面都有着广泛的应用。

Yumi Mammy·2023-03-29 02:29

吴恩达深度学习第五课第三周序列模型和注意力机制

文章目录基础模型概述选择最可能的句子集束搜索(beamsearch)改进集束搜索集束搜索的误差分析机器翻译评估(bleuscore)注意力模型直观理解语音识别CTC算法触发字检测(triggerworddetection

得克特·2023-03-29 02:28

吴恩达深度学习第五章序列模型——第三周序列模型和注意力机制

序列模型和注意力机制Seq2Seq模型Seq2Seq（Sequence-to-Sequence）模型能够应用于机器翻译、语音识别等各种序列到序列的转换问题。

倚剑笑紅尘·2023-03-29 01:36

《深度学习工程师-吴恩达》05序列模型—序列模型和注意力机制学习总结

blog.csdn.net/jliang31.重点归纳1）基础模型（1）Sequencetosequence翻译模型（2）Imagetosequence图像描述模型：输入一张图片，它能自动地输出图片的描述2）机器翻译

J-JunLiang·2023-03-29 01:23

AI之NLP：自然语言处理技术简介(是什么/学什么/怎么用)、常用算法、经典案例之详细攻略(建议收藏)daiding

1、NLP前置技术解析2、python中NLP技术相关库3、NLP案例实践3.1、机器翻译3.2、语音识别(AutomaticSpeechRecognition)3.3、中文分词3.4、词件标注与命名实体识别

一个处女座的程序猿·2023-03-27 16:44

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）

第十二章应用中文官网英文原版2020-2-29深度学习笔记12-深度学习应用1（大规模深度学习）2020-3-1深度学习笔记12-深度学习应用2（计算机视觉，语音识别）自然语言处理NLP统计语言建模的目标是学习语言中单词序列的联合概率函数。自然语言处理让计算机能够使用人类语言，例如英语或法语。为了让简单的程序能够高效明确地解析，计算机程序通常读取和发出特殊化的语言。而自然的语言通常是模糊的，并且可

没人不认识我·2023-03-27 07:23

Github ChatGPT-Web：了解最新AI技术的前沿应用！

ChatGPT不仅可以用于生成对话和文本摘要等任务，还可以用于机器翻译、问答系统、情感分析等多个领域。ChatGPT已经成为自然语言处理领域的一个重要里程碑，并带来了许多新的应用场景和技术挑战。

玄明Hanko·2023-03-26 17:59

transfomer复习

=4&spm_id_from=pageDriver1.位置编码2.多头注意力机制3.残差和layerNorm4.前馈神经网络5.面试题讲解TRM在做一个什么事情TRM11.transformer多用于机器翻译

许志辉Albert·2023-03-26 06:12

词向量word2vec学习记录

语言模型就是用来预测句子在语言中出现的概率(比如机器翻译)，假设一门语言中所有的可能的句子都服从某个概率分布，每个句子出现的概率加起来为1，语言模型的任务预测每个句子在语言中的概率。

曾飞廉·2023-03-26 00:23

【chatgpt】chatgpt APi使用 GPT3

语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。而chatgpt是其中最为优秀的语言模型之一。

你的心晨·2023-03-25 07:21

图解NLP模型发展：从RNN到Transformer

词嵌入可用于多种任务，例如情感分类、文本生成、名称实体识别或机器翻译等。它以一种巧妙的处理方式，让模型在某些

JarodYv·2023-03-25 07:35

高曝光率词汇之一：Attention Mechanism 注意力机制

AttentionMechanismAttentionMechanism，注意力机制，目前已经广泛应用在图像分类(ImageClassification)、图像问答(VisualQuestionAnswering)、机器翻译

张土豆·2023-03-25 07:28

【Keras】循环神经网络（RNN）

循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一种适宜于处理序列数据的神经网络，被广泛用于语言模型、文本生成、机器翻译等。这里，我们使用RNN来进行尼采风格文本的自动生成。

CC‘s World·2023-03-25 00:18

人工智能主要分支

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)、【人脸识别】自然语言处理(NLP)【语音识别、语义识别】在NLP领域中，将覆盖文本挖掘/分类、机器翻译和语音识别

IT之一小佬·2023-03-24 01:33

人工智能主要研究方向

主要分类包括机器翻译、文本分类、知识图谱、文本相似度计算、语音识别、情感计算、自动摘要、聊天机器人等等计算机视觉（CV）：一门研究如何使机器“看

我家住在罗马·2023-03-24 01:56

阿里云渴望“被集成”背后的妥协和无奈

新产品：包括神龙异构超算集群SCC-GN6，适用于无人驾驶、机器翻译自然

何玺·2023-03-23 19:33

透过机器翻译理解Transformer(三) : 理解 Transformer 之旅：跟着多维向量去冒险

编者按：年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文，在学习《AttentionIsAllYouNeed》时发现了一位现居日本的台湾数据科学家LeeMeng写的Transformer详解博客，理论讲解+代码实操+动画演示的写作风格，在众多文章中独树一帜，实为新手学习Transformer的上乘资料，在通读以及实操多遍之后，现在将其编辑整理成简体中文分享给大家。由于原文实在太长，为了便于阅读学习

博士伦2014·2023-03-23 08:42

Task04：机器翻译及相关技术；注意力机制与Seq2seq模型；Transformer

机器翻译机器翻译（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。输出序列的长度可能与源序列的长度不同。

Crystality·2023-03-23 08:08

透过机器翻译理解Transformer(二): 师傅引进门，修行在个人-建立输入管道

编者按：年初疫情在家期间开始大量阅读NLP领域的经典论文，在学习《AttentionIsAllYouNeed》时发现了一位现居日本的数据科学家LeeMeng写的Transformer详解博客，理论讲解+代码实操+动画演示的写作风格，在众多文章中独树一帜，实为新手学习Transformer的上乘资料，在通读以及实操多遍之后，现在将其编辑整理成简体中文分享给大家。由于原文实在太长，为了便于阅读学习，这

博士伦2014·2023-03-22 20:59

写给非专业的你——帮你在设计上偷懒的7条小建议

下面开始正文了哦，其实我在翻译方面也是才疏学浅，只求尽量避免机器翻译的腔调大概每一位开发者都会不可避免地陷入需要他们做出设计决策的场合，不管他们喜欢与否。

橙珏·2023-03-22 05:53

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