【机器翻译】

如何利用chatgpt提升工作效率

ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，它可以进行自然语言生成、文本分类、机器翻译等任务。通过利用ChatGPT，可以提高工作效率，使得工作更加高效、智能和便捷。
人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:08

OpenAI API 中的 system、user 和 assistant 什么意思？

这三个概念在OpenAI的各种应用场景中都发挥着重要作用，如聊天机器人、文本生成、机器翻译等。system（系统）在OpenAI的技术框架中
路多辛·2024-02-07 02:12

机器学习概述及流程

三、人工智能主要分支1、计算机视觉（CV）2、自然语言处理（NLP）：文本挖掘/分类、机器翻译、语音识别3、机器人四、机器学习工作流程简介从数据中自动分析获得模型，再利用模型对未知数据进行预测。
机智的冷露·2024-02-06 19:36

PyTorch（超详细）部署与激活 举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生
心安成长·2024-02-06 14:04

gerrit(3) | gerrit code review 产品概况

gerrit(3)|gerritcodereview产品概况本文是对GerritCodeReviewProductOverview的机器翻译，然后增加了一点个人的看法。
baiyu33·2024-02-06 11:38

Pytorch学习记录-卷积Seq2Seq（模型训练）

这个项目主要包括了6个子项目使用神经网络训练Seq2Seq使用RNNencoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译使用共同学习完成NMT的堆砌和翻译打包填充
我的昵称违规了·2024-02-06 03:47

Transformer的PyTorch实现之若干问题探讨（一）

《Transformer的PyTorch实现》这篇博文以一个机器翻译任务非常优雅简介的阐述了Transformer结构。在阅读时存在一些小困惑，此处权当一个记录。
微凉的衣柜·2024-02-05 13:24

机器翻译后的美赛论文怎么润色

但是这么做是有风险的：翻译质量的不稳定：机器翻译往往不能准确地捕捉原文的意思，特别是对于那些比较复杂的学术概念和专业术语，机器翻译可能会对文本内容本身产生误解或者转化成不正确的表达。语法和
小树modelwiki·2024-02-05 11:14

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

NLP包括文本预处理、自然语言理解、文本分类、情感分析、机器翻译、自然语言生成等各种技术。这些技术都是为了使计算机更好地处理自然语言并实现自然的人机交互。1.3.1NLP的应用NLP技术可以应用于以
Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

【NLP入门教程】二、分词

分词在许多NLP任务中都有重要应用，如文本分类、情感分析和机器翻译等。2.2.1英文分词英文分词相对简单，因为单词之间通常由空格分隔。然而，仅仅依靠空格进行分词可能导致一些问题，如标点符号和缩写等。
晨星同行·2024-02-05 09:21

ChatGPT高效提问—基础知识（LM、PLM以及LLM）

这些模型属于自然语言处理领域中最强大、最先进的技术之列，并广泛用于各种NLP任务，例如文本生成、文本分类、情感分析和机器翻译等
Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 08:11

RNN(神经网络)

这使得它在处理语音识别、自然语言处理、机器翻译等任务时表现出色。RNN的核心
取名真难.·2024-02-04 17:47

未来5年内，人工智能将彻底改变你的商业模式

2、在自然语言处理、对话系统、机器翻译、摘要生成、问题解答、文本分类等领域有广泛的应用，为用户提供了强大的语言交互和智能化的服务。构建和训练这些大模
郭靖守襄阳【软芯民用】·2024-02-04 09:52

深度学习和大数据技术的进步在自然语言处理领域的应用

人们正在积极研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，并且在搜索引擎、语音助手、机器翻译
想你依然心痛·2024-02-04 06:41

有哪些流行的中文开源语言模型？

支持中文的流行开源语言模型有很多，这些模型在自然语言处理领域的中文任务上表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。以下是一些支持中文的流行开源语言模型：1.
qq_20984273·2024-02-04 06:41

举例说明自然语言处理（NLP）技术

机器翻译：将一种语言
做一个AC梦·2024-02-04 04:26

python 大模型生成任务中的贪婪解码和集束搜索，贪婪解码和集束搜索和区别，大模型中贪婪解码的实现；用贪婪解码实现机器翻译任务；transformer模型源码；LLMs的贪婪解码

1.贪婪解码和集束搜索贪婪解码和集束搜索都是用于生成文本的解码算法。它们在效果和计算复杂度上有所区别。贪婪解码是一种简单直接的方法，每次选择具有最高概率的下一个字符或单词作为输出。它的优点是计算效率高，因为只需进行一次预测，而不需要考虑其他可能的路径。然而，贪婪解码可能会导致输出不够流畅和连贯，因为它只关注当前步骤的最佳选择，而忽略了整体的序列优化。相比之下，集束搜索考虑了多个可能的路径。它维护一
医学小达人·2024-02-04 03:45

探索自然语言处理在改善搜索引擎、语音助手和机器翻译中的应用

文章目录每日一句正能量前言文本分析语音识别机器翻译语义分析自然语言生成情感分析后记每日一句正能量努力学习，勤奋工作，让青春更加光彩。
想你依然心痛·2024-02-03 02:28

机器翻译在各领域的应用

你知道机器翻译有哪些应用领域吗？机器翻译在多个领域都有应用场景，最常见的是商业领域。机器翻译在商业领域中的应用如下：产品说明书：通过机器翻译，用户可以快速获取产品说明书中的内容，提高使用效率。
不吃榴莲千层·2024-02-02 18:00

基于Transformer结构的扩散模型综述

这一类模型，如GPT系列，以其强大的语言理解和生成能力，成功地应用于自然语言处理、文本生成、机器翻译等多个领域。扩散模型通常使用一个基于卷积的
张小殊.·2024-02-02 17:14

一文读懂大语言模型

Pre-trainedLargeLanguageModels）凭借其强大的语言理解和生成能力，逐渐成为了研究和应用的热点，越来越多的企业开始将其应用于实际场景，如智能客服、虚拟助手、内容创作、内容审核、机器翻译等
virtaitech·2024-02-02 16:20

语言革命：NLP与GPT-3.5如何改变我们的世界

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。本文
屿小夏·2024-02-01 06:51

初识attention

  近年来，attention机制在机器视觉和机器翻译领域受到了广泛的关注，有很多文章都是融合attention来提高性能。
DWQY·2024-02-01 02:35

网课：机器翻译——牛客（题解）

链接：登录—专业IT笔试面试备考平台_牛客网来源：牛客网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。
2301_80718054·2024-01-31 21:10

2024/1/29 备战蓝桥杯 2（队列+数组）

目录约瑟夫问题P1996约瑟夫问题-洛谷|计算机科学教育新生态(luogu.com.cn)餐厅排队0餐厅排队-蓝桥云课(lanqiao.cn)小桥的神秘礼盒0小桥的神秘礼物盒-蓝桥云课(lanqiao.cn)机器翻译
极度的坦诚就是无坚不摧·2024-01-31 13:55

Contrastive Preference Optimization Pushing the Boundaries of LLM Performance in Machine Translation

对比偏好优化：突破机器翻译LLM性能的边界摘要1引言2镀金还是镀金？审查黄金参考质量3对比偏好优化4实验5分析6结论摘要中等大小的大型语言模型（LLM）——那些具有7B或13B参数的
UnknownBody·2024-01-30 18:52

洛谷P1540 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。
我好弱啊啊·2024-01-30 08:41

自然语言处理，基于预训练语言模型的方法，车万翔，引言部分

文章目录自然语言处理应用任务1.信息抽取2.情感分析3.问答系统4.机器翻译5.对话系统自然语言处理应用任务1.信息抽取信息抽取（InformationExtraction,IE），是从非结构化的文本中
iKang_dlut·2024-01-29 14:01

自然语言处理发展(自然语言处理发展经历了哪些阶段)

此后，人们开始尝试使用统计学习方法来解决NLP中的一些关键问题，例如机器翻译和文本分类等。到了2000年代，随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP进一步获得
2301_76571514·2024-01-29 14:25

自然语言处理中的注意力机制与Transformer架构

自然语言处理的一个重要任务是机器翻译，即将一种自然语言翻译成另一种自然语言。传统的机器翻译方法通常使用规则引擎或统计模型，但这些方法在处理复杂句子和长文本时效果有限。
OpenChat·2024-01-29 00:24

2024寒假集训 进阶训练赛 （一）

目录问题A:校门外的树问题B:开关灯问题C:机器翻译问题D:素数对问题E:阿克曼函数问题F:甲流病人初筛问题G:【蓝桥杯2021初赛】空间问题H:【蓝桥杯2021初赛】卡片问题I:回到学校问题J:九九乘法表
Solen.&·2024-01-28 20:12

言传身留：NLP技术引领机器翻译革新

NLP技术引领机器翻译革新一.引言1.1背景介绍1.2目的和重要性1.2.1NLP技术在机器翻译中的关键作用1.2.2如何改善搜索引擎、语音助手等领域的应用二.NLP技术在机器翻译中的应用2.1文本理解
Jc.MJ·2024-01-28 18:20

自然语言处理（NLP）领域的应用和发展历程

从简单的文本分类到复杂的机器翻译，NLP技术正在不断突破，为人工智能领域带来更多可能性。本文将简要介绍自然语言处理技术的最新进展，并探讨其在搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域的应用。
白话Learning·2024-01-28 17:47

【文本到上下文 #7】探索 NLP 中的 Seq2Seq、编码器-解码器和注意力机制

这些概念是各种NLP应用的基础，从机器翻译到问答系统。这是可以期待的：Seq2Seq模型中的编码器-解码器框架：深入研究Seq2Seq模型的核心结构，其中我们解开了编码器和解码器的角色和功能。
无水先生·2024-01-28 12:43

1.27学习总结

[NOIP2010提高组]机器翻译(模拟队列)4.求m区间内的最小值(单调队列板子题)5.日志统计(滑动窗口，双指针)总结一下：单调队列使用STL的deque进行模拟，也可以用数组和双指针(head,tail
啊这泪目了·2024-01-28 03:46

Asynchronous Bidirectional Decoding for Neural Machine Translatio

用于神经机器翻译的异步双向解码Abstract主导神经机器翻译（NMT）模型应用统一注意力编码器-解码器神经网络进行翻译。
糖爰·2024-01-28 02:26

自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。方向一：技术进步自然语言处理技术的发展离不开各种关键技术的推动。
Dxy1239310216·2024-01-28 01:04

自然语言处理中的Transformer架构

在过去的几年里，深度学习技术在NLP领域取得了显著的进展，尤其是在语言模型和机器翻译等任务上。
OpenChat·2024-01-27 23:08

【自然语言处理的发展】

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
数据科学与艺术的贺公子·2024-01-27 19:22

人工智能时代的十大核心技术：重塑未来的无限可能 - 第五章 - 自然语言处理（NLP），让机器理解人类语言

NLP的发展使得机器能够理解和生成人类语言，进而实现人机自然交互，广泛应用于机器翻译、聊天机器人等领域。一、什么是NLP？自然语言处理（NLP）是一门让计算机理解和生成人类语言的科学。
百家峰会·2024-01-27 15:37

人工智能的未来展望：自然语言处理（NLP）与计算机视觉（CV）

NLP的任务包括但不限于文本分类、情感分析、问答系统、机器翻译等。CV（计算机视觉）则专注于让计算机能够理解和处理图像和视频。CV的主要任务包括图像
wd90119·2024-01-27 09:15

五大自然语言处理技术里程碑浅析

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
Syntax_CD·2024-01-26 21:54

Python NLP:自然语言入门（Python和Java）

它涉及将自然语言文本转换为计算机可以理解和处理的形式，以实现各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。Python和Java都是常用的编程语言，都有丰富的库和工具用于NLP任务。
独木人生·2024-01-26 17:54

机器翻译 | 从起源到今天

机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换为另一种自然语言（目标语言）的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。
不吃榴莲千层·2024-01-26 14:12

【前沿技术杂谈：NLP技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来

技术的发展与应用】探索自然语言处理的未来NLP技术的发展与应用：探索自然语言处理的未来方向一：技术进步词嵌入（WordEmbeddings）Transformer架构自然语言推理方向二：应用场景智能客服语音助手机器翻译情感分析智能写作生活影响技术挑战方向三
jcfszxc·2024-01-26 10:35

浇灭机器翻译的“两把虚火”

您是否同意“拥抱机器翻译技术，敬畏翻译职业”是我们正确的态度？1.缘起：机器翻译的“两把虚火”世上本无事，庸人自扰之。
a87f56af7dd9·2024-01-26 02:45

自然语言处理的新突破:如何推动语音助手和机器翻译的进步

一、语音助手方面的进展语音助手作为人机交互的重要入口之一,其性能的提升离不开自然语言处理技术的进步。基于深度学习的语音识别和语义理解技术,使得语音助手可以更准确地分析用户意图,提供个性化服务。语音识别精度的持续提高语音识别是语音助手的基础。随着深度神经网络和End-to-End技术的应用,语音识别系统识别精度已接近人耳。根据工业和信息化部发布的《人工智能标准体系建设白皮书(2021)》,语音识别技
X_StarX·2024-01-25 18:32

自然语言处理（NLP）的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
志尊宝·2024-01-25 12:17

自然语言处理的发展

人们正在研究如何使计算机更好地理解和生成人类语言，以及如何应用NLP技术改善搜索引擎、语音助手、机器翻译等领域。
胡图不迷糊·2024-01-25 12:17

NLP自然语言处理介绍

NLP涉及多个技术和方法，包括语音识别、文本分析、语义理解、机器翻译、情感分析等。通过这些技术，NLP可以处理和分析大量的文本数据，识别文本中的关键信息和结构，并从中提取出有用的知识和洞察。NLP在
love6a6·2024-01-25 07:12
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